Robot conversationnel RAG
Un robot conversationnel RAG est une IA conversationnelle qui utilise la génération augmentée par récupération : il recherche l'information pertinente dans une source de connaissances au moment de répondre et se sert de ce contenu récupéré pour ancrer sa réponse, au lieu de se fier uniquement à ce que le modèle a mémorisé pendant l'entraînement.
RAG signifie génération augmentée par récupération. Un robot conversationnel RAG combine un grand modèle de langage à une étape de récupération : quand un utilisateur pose une question, le système cherche d'abord dans une source de connaissances (articles d'aide, documentation produit, politiques, anciens billets) les passages les plus pertinents, puis transmet ces passages au modèle comme contexte, pour que la réponse générée repose sur de l'information réelle et à jour plutôt que sur les seules données d'entraînement générales du modèle.
Sur le plan technique, la source de connaissances est généralement découpée en fragments, convertie en plongements vectoriels et stockée dans une base de données vectorielle ou un index de recherche. Au moment de la requête, la question de l'utilisateur est convertie en vecteur et comparée à cet index pour récupérer les passages les plus proches. Ces passages sont insérés dans l'invite, et le modèle génère une réponse qui s'en inspire, souvent avec des citations renvoyant à la source.
Le principal avantage du RAG par rapport à un simple modèle de langage est l'exactitude et la fraîcheur. Comme les réponses sont rattachées au contenu récupéré, un robot conversationnel RAG peut refléter de l'information qui n'existait pas au moment de l'entraînement du modèle, rester aligné sur vos politiques particulières et réduire les hallucinations en fournissant au modèle du matériel faisant autorité sur lequel s'appuyer. Mettre à jour la base de connaissances met à jour les réponses du robot. Aucun réentraînement du modèle requis.
Le RAG n'est pas une solution miracle. La qualité des réponses dépend grandement de la qualité de la récupération : si l'index manque de contenu, est mal découpé ou renvoie des passages non pertinents, le modèle peut tout de même produire des réponses erronées ou vagues. Les bons systèmes RAG investissent dans un contenu source propre, un découpage judicieux, un classement de récupération solide et des vérifications d'ancrage qui empêchent le modèle de s'écarter de ce qui a été récupéré.
Mercateer repose sur ce modèle axé sur les connaissances. Chaque agent récupère l'information dans votre propre documentation, vos FAQ et vos politiques et ancre ses réponses dans ce matériel, pour que les réponses restent exactes et conformes aux politiques, plus près d'un système RAG bien conçu que d'un arbre de décision scripté qui ne connaît que les chemins câblés à la main d'avance par quelqu'un.
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