Une base de connaissance IA est un ensemble de contenus structures et indexes pour etre exploitables par un chatbot. Elle utilise des techniques de recherche semantique pour trouver l'information la plus pertinente et la transmettre au modele de langage.
Le principe du RAG
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. Au lieu de generer une reponse de memoire, le chatbot cherche d'abord dans votre base de connaissance les passages les plus pertinents, puis les utilise pour formuler une reponse precise.
Le chunking: decouper pour mieux retrouver
Vos documents sont decoupes en petits blocs de texte (chunks). Chaque bloc est converti en vecteur numerique (embedding) qui represente son sens. Quand un utilisateur pose une question, le systeme compare le vecteur de la question avec ceux des chunks pour trouver les plus proches.
La recherche semantique
Contrairement a la recherche par mots-cles, la recherche semantique comprend le sens. Si un utilisateur demande 'comment annuler ma commande', le systeme peut retrouver un article intitule 'politique de retour et remboursement' meme sans mot identique.
Pourquoi cela change tout
- Reponses ancrees sur vos contenus officiels.
- Moins d'hallucinations et de reponses inventees.
- Maintenance simplifiee : mettez a jour la base, pas le bot.
- Transparence : on sait d'ou vient chaque reponse.
Importez vos documents et lancez votre chatbot RAG en quelques minutes.
Creer ma base de connaissance IA