- Les chatbots RAG combinent la recherche et la génération de langage pour des réponses plus précises et contextuelles que les chatbots traditionnels.
- RAG réduit les erreurs et renforce la fiabilité en accédant à des données externes - au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances internes d'un modèle linguistique.
- La création d'un robot RAG implique la mise en place d'un projet, la rédaction d'instructions comportementales claires et la connexion de sources de connaissances.
Les chatbots remodèlent la façon dont les entreprises interagissent avec les utilisateurs, mais nombre d'entre eux manquent encore le coche lorsqu'il s'agit de contexte et de précision. C'est là que la génération améliorée par récupération (RAG) entre en jeu.
RAG combine les forces de la recherche de connaissances et de la génération de langage, permettant aux chatbots d'accéder à des données externes et de fournir des réponses précises et adaptées au contexte. Le résultat ? Moins d'inexactitudes, moins de gaspillage de ressources et des réponses plus fiables.
Nous avons déployé plus de 750 000 chatbots au cours des dernières années - et nous avons même notre propre processus RAG avancé sur mesure pour eux.
Dans ce guide, je vais donc vous guider à travers les étapes de la construction de votre propre chatbot alimenté par RAG - de la définition de son comportement à son déploiement en toute transparence.
Applications des Chatbots RAG
Faites-vous vos premiers pas vers l'intégration de chatbots alimentés par RAG dans votre produit, votre projet ou votre hobby ? Examinons quelques applications plus larges qui peuvent être améliorées grâce à un chatbot bien informé et adapté à vos besoins.
Créer un chatbot RAG avec Botpress est un processus simple. Voici un guide étape par étape pour vous aider à démarrer.
Pour les besoins de ce tutoriel, nous allons créer un chatbot Book Trivia. Une fois construit, le chatbot peut être déployé sur plusieurs canaux en utilisant les intégrations appropriées.
Étape 1 : Mise en place du projet
Commencez par créer un nouveau projet sur Botpress. Une fois connecté, sélectionnez le modèle "Start from Scratch" pour une personnalisation et une flexibilité totales.
Étape 2 : Écriture d'un jeu d'instructions en clair
Les instructions sont cruciales pour le comportement de votre chatbot RAG et peuvent être ajoutées en modifiant la section "Instructions" dans Studio. Elles indiquent comment le chatbot doit récupérer et présenter les informations.
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Lors de la rédaction d'un jeu d'instructions, il convient de tenir compte des points suivants :
- Définir que le robot doit donner la priorité aux sources de connaissances externes plutôt qu'aux données du modèle interne.
- Définissez le ton et le style de la réponse, le mieux étant d'utiliser des exemples de conversations et de réponses.
Voici un exemple d'instructions décrivant le comportement d'un chatbot "FAQ sur les sites de vêtements" :
Mission:
Aider les utilisateurs à découvrir la mode durable, à comprendre les matériaux respectueux de l'environnement et à choisir en connaissance de cause des vêtements d'origine éthique.
Traits de personnalité:
- Bien informé : Fournit des réponses précises à partir de la base de connaissances.
- Amical : chaleureux et accessible.
- Inspirant : Encourage les choix durables.
- Transparent : ne partage que des informations validées.
Capacités:
- Éduquer : Expliquer les principes de la mode durable, les matériaux écologiques et les certifications en utilisant la base de connaissances.
- Assister : Recommander des produits et fournir des informations strictement à partir des données approuvées.
- Inspirer : souligner les avantages de la mode éthique sans opinions personnelles.
- S'engager : Répondre aux questions de manière claire et polie, en redirigeant les utilisateurs vers le service d'assistance si les réponses ne sont pas disponibles.
Ton:
- Positif, professionnel et sans jargon.
- Respectueux et empathique pour garantir une expérience de soutien.
Règles de comportement:
- Utiliser uniquement la base de connaissances fournie (par exemple, Wikipedia, les documents de Green Threads).
- Si une réponse n'est pas disponible, en informer l'utilisateur et lui suggérer de consulter le service clientèle de Green Threads.
Exemple de politique de réponse:
Requête: "Qu'est-ce que le coton biologique ?"
Réponse: "Le coton biologique est cultivé sans pesticides nocifs ni engrais synthétiques, ce qui réduit l'impact sur l'environnement.
Question: "Pouvez-vous me dire quelle est votre politique de remboursement? "Pouvez-vous m'indiquer votre politique de remboursement ?"
Réponse: "Je n'ai pas cette information: "Je ne dispose pas de cette information. Veuillez consulter notre site Web ou contacter le service d'assistance pour obtenir de l'aide."
Étape 3 : Ajouter des sources de connaissances
Pour que votre chatbot RAG soit efficace, connectez-le à des connaissances externes pertinentes, telles que des documents PDF, des URL de sites web ou des API. Voici comment procéder :
- Allez à la section "Base de connaissances" sur Botpress.
- Téléchargez des documents ou ajoutez des URL de sites web comme sources.
- Botpress indexe le contenu automatiquement, en le segmentant en petits morceaux de connaissance récupérables.
Étape 4 : Personnaliser l'identité du chatbot
Personnalisez le nom et la personnalité de votre chatbot en fonction de votre cas d'utilisation. Cette étape cruciale permet de s'assurer que votre chatbot ne s'identifie pas à tort comme ChatGPT ou Claude.
- Cliquez sur "Bot Details"
- Cliquez sur "Générer" pour créer une identité pour votre chatbot sur la base de ses instructions et de ses données, ou écrivez-en une manuellement.
Étape 5 : Déployer votre chatbot
Le chatbot est maintenant prêt à être visualisé et partagé. Voici comment y accéder et le tester :
- Dans Botpress Studio, cliquez sur "Publier" pour déployer votre RAG Chatbot.
- Copiez le lien et commencez à converser !
Étape 6 : Personnaliser l'apparence de votre Chatbot
Vous souhaitez personnaliser davantage votre site Webchat pour qu'il corresponde à votre marque et à votre voix ? Il vous suffit de cliquer sur "Personnaliser Webchat" à partir de "Partager".
Créez un chatbot RAG dès aujourd'hui
Les chatbots alimentés par RAG transforment la façon dont les entreprises fournissent des réponses précises en temps réel, optimisent les flux de travail et améliorent l'expérience des utilisateurs. Grâce aux outils fournis par Botpress, vous pouvez créer des chatbots intelligents en toute simplicité.
Avec des téléchargements de base de connaissances en un clic et des intégrations transparentes avec des plateformes telles que Slack, WhatsApp, Notion, et plus encore, vous pouvez déployer de puissants chatbots RAG en quelques minutes à l'aide de Botpress.
Commencez dès aujourd'hui à créer des chatbots plus intelligents et sensibles au contexte, et ce gratuitement.
FAQ
1. Quelle est la différence entre un chatbot RAG et un chatbot traditionnel ?
La différence entre un chatbot RAG et un chatbot traditionnel est qu'un chatbot traditionnel s'appuie sur des réponses statiques ou des modèles préformés, tandis qu'un chatbot RAG (retrieval-augmented generation) extrait des données pertinentes d'une base de connaissances externe et les utilise pour générer des réponses plus précises en temps réel.
2. Comment un système RAG décide-t-il des connaissances à extraire et de celles à générer ?
Un système RAG utilise un extracteur pour identifier les documents ou les morceaux de données les plus pertinents en fonction de la question de l'utilisateur, puis transmet ces informations à un modèle linguistique qui génère une réponse fondée sur le contenu extrait, plutôt que de s'appuyer uniquement sur une formation préalable.
3. Puis-je utiliser RAG sans télécharger de sources de connaissances externes ?
Vous pouvez techniquement utiliser RAG sans télécharger de sources de connaissances externes, mais cela annule son principal avantage. RAG est conçu pour compléter le modèle de langage avec des données spécifiques au domaine ou en temps réel, de sorte que l'absence de connaissances externes va à l'encontre de son objectif.
4. RAG est-il adapté aux applications multilingues ?
Oui, RAG convient aux applications multilingues tant que le modèle linguistique et les documents récupérés prennent en charge les langues cibles ; de nombreux LLMs et bases de données vectorielles modernes sont capables de traiter des requêtes et des contenus multilingues.
5. Comment puis-je mesurer l'exactitude et la pertinence des connaissances extraites ?
Vous pouvez mesurer la précision et la pertinence des connaissances extraites en enregistrant les documents extraits, en comparant la réponse générée à la vérité de terrain ou au retour d'information des experts, et en suivant des indicateurs tels que l'exactitude des réponses, la satisfaction de l'utilisateur et les taux de clics ou de suivi.
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