La dernière étape d’un pipeline RAG efficace consiste à maintenir, tester et valider votre base de connaissances. Ce processus permet de s’assurer que vos données restent exactes et pertinentes dans le temps, et vous donne la certitude que votre agent retrouvera la bonne information au bon moment.

Mettre à jour votre base de données dans Botpress est aussi simple que de remplacer d’anciens fichiers par des nouveaux. Les anciens fichiers sont automatiquement retirés de la base de connaissances de votre agent, et les nouveaux sont ajoutés automatiquement. Pour les documents fréquemment modifiés, pensez à automatiser la synchronisation avec Botpress grâce à l’API Fichier dédiée. Cela vous fait gagner du temps et limite le risque de laisser passer du contenu obsolète.

Ensuite, les audits réguliers sont essentiels. Passez en revue périodiquement votre base de connaissances afin de supprimer toute information dépassée ou non pertinente. Cela permet de garder la base de connaissances claire et d’éviter que votre agent ne fournisse des réponses obsolètes ou hors sujet.

Une fois vos données à jour, il est temps de tester et valider votre base de connaissances. Après avoir importé du contenu, effectuez quelques requêtes de test pour vérifier la pertinence des réponses de votre agent. Commencez par des questions courantes ou attendues pour évaluer la précision et la fiabilité de votre agent.

Vous trouverez de nombreuses informations utiles dans le débogueur d’événements, les journaux de production ou même dans l’émulateur. Cela vous permet de bien comprendre quelles informations seront privilégiées par votre agent.

Enfin, recueillez des retours. Qu’ils proviennent d’utilisateurs internes ou de clients, ces retours sont précieux pour identifier les points à améliorer. Utilisez-les pour ajuster la mise en forme des documents ou ajouter du contexte si nécessaire. Des tests réguliers et des retours garantissent que votre base de connaissances reste fiable et adaptée aux besoins de vos utilisateurs.

En combinant ces pratiques — contrôle de version, audits réguliers et tests continus — vous maintiendrez une base de connaissances précise, à jour et parfaitement adaptée à des conversations pilotées par l’IA.