- Les chatbots RAG associent récupération d’informations et génération de texte pour fournir des réponses plus précises et adaptées au contexte que les bots traditionnels.
- RAG réduit les erreurs et améliore la fiabilité en accédant à des données externes, plutôt qu’en se reposant uniquement sur les connaissances internes du modèle linguistique.
- Créer un bot RAG consiste à lancer un projet, rédiger des instructions comportementales claires et connecter des sources de connaissances.
Les chatbots transforment la façon dont les entreprises interagissent avec leurs utilisateurs, mais beaucoup peinent encore à offrir du contexte et de la précision. C’est là que la génération augmentée par récupération (RAG) intervient.
RAG combine la récupération de connaissances et la génération de texte, permettant aux chatbots d’accéder à des données externes pour fournir des réponses précises et contextualisées. Résultat : moins d’erreurs, moins de ressources gaspillées et des réponses plus fiables.
Nous avons déployé plus de 75000 0 chatbots ces dernières années — et nous avons même notre propre processus RAG avancé et sur mesure pour eux.
Dans ce guide, je vais vous expliquer étape par étape comment créer votre propre chatbot basé sur RAG, de la définition de son comportement jusqu’à son déploiement sans accroc.
Applications des chatbots RAG
Vous débutez dans l’intégration de chatbots RAG à votre produit, projet ou loisir ? Découvrons quelques usages concrets qui peuvent être améliorés grâce à un chatbot intelligent adapté à vos besoins.
Créer un chatbot RAG avec Botpress est simple. Voici un guide pas à pas pour vous lancer.
Pour ce tutoriel, nous allons créer un chatbot de quiz sur les livres. Une fois prêt, le chatbot pourra être déployé sur plusieurs canaux grâce aux intégrations adaptées.
Étape 1 : Créez votre projet
Commencez par créer un nouveau projet dans Botpress. Une fois connecté, choisissez le modèle « Commencer de zéro » pour une personnalisation totale.
Étape 2 : Rédigez un jeu d’instructions clair
Les instructions sont essentielles pour le comportement de votre chatbot RAG et peuvent être ajoutées en modifiant la section « Instructions » dans Studio. Précisez comment le chatbot doit récupérer et présenter l’information.
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Lorsque vous rédigez un jeu d’instructions, pensez à aborder les points suivants :
- Indiquez que le bot doit privilégier les sources de connaissances externes plutôt que les données internes du modèle.
- Définissez le ton et le style des réponses, idéalement à l’aide d’exemples de conversations et de réponses.
Voici un exemple de jeu d’instructions décrivant le comportement d’un chatbot FAQ pour un site de vêtements :
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
Étape 3 : Ajoutez des sources de connaissances
Pour rendre votre chatbot RAG efficace, connectez-le à des connaissances externes pertinentes, comme des documents PDF, des URLs de sites web ou des APIs. Voici comment procéder :
- Rendez-vous dans la section « Base de connaissances » de Botpress.
- Importez des documents ou ajoutez des URL de sites comme sources.
- Botpress indexe automatiquement le contenu et le segmente en petits blocs d’information exploitables.
Étape 4 : Personnalisez l’identité du chatbot
Personnalisez le nom et la personnalité de votre chatbot pour qu’ils correspondent à votre cas d’usage. Cette étape est essentielle pour éviter que votre chatbot ne se présente comme ChatGPT ou Claude.
- Allez dans « Détails du bot »
- Cliquez sur « Générer » pour créer une identité à partir des instructions et des données, ou rédigez-en une manuellement.
Étape 5 : Déployez votre chatbot
Votre chatbot est maintenant prêt à être prévisualisé et partagé. Voici comment y accéder et le tester :
- Dans Botpress Studio, cliquez sur « Publier » pour déployer votre chatbot RAG.
- Copiez le lien et commencez à discuter !
Étape 6 : Personnalisez l’apparence de votre chatbot
Vous souhaitez aller plus loin et adapter le Webchat à votre marque et à votre ton ? Cliquez simplement sur « Personnaliser le Webchat » depuis « Partager ».
Créez un chatbot RAG dès aujourd’hui
Les chatbots RAG transforment la façon dont les entreprises fournissent des réponses précises en temps réel, optimisent leurs processus et améliorent l’expérience utilisateur. Avec les outils proposés par Botpress, vous pouvez créer des chatbots intelligents facilement.
Grâce à l’import en un clic de bases de connaissances et aux intégrations fluides avec Slack, WhatsApp, Notion et bien d’autres, vous pouvez déployer des chatbots RAG performants en quelques minutes avec Botpress.
Commencez à créer des chatbots intelligents et contextuels dès aujourd’hui — gratuitement.
FAQ
1. Quelle est la différence entre un chatbot RAG et un chatbot traditionnel ?
La différence, c’est qu’un chatbot traditionnel se base sur des réponses statiques ou des modèles pré-entraînés, tandis qu’un chatbot RAG (génération augmentée par récupération) va chercher des données pertinentes dans une base de connaissances externe pour générer des réponses plus précises en temps réel.
2. Comment un système RAG décide-t-il quoi récupérer et quoi générer ?
Un système RAG utilise un module de récupération pour identifier les documents ou blocs de données les plus pertinents selon la question de l’utilisateur, puis transmet ces informations à un modèle linguistique qui génère une réponse basée sur le contenu récupéré, plutôt que sur son seul entraînement.
3. Puis-je utiliser RAG sans importer de sources de connaissances externes ?
Techniquement, il est possible d’utiliser RAG sans importer de sources externes, mais cela annule son principal intérêt. RAG est conçu pour compléter le modèle linguistique avec des données spécifiques ou en temps réel ; sans connaissances externes, il perd son utilité.
4. RAG convient-il aux applications multilingues ?
Oui, RAG peut être utilisé pour des applications multilingues, à condition que le modèle linguistique et les documents récupérés prennent en charge les langues cibles. De nombreux LLM et bases vectorielles modernes gèrent les requêtes et contenus multilingues.
5. Comment mesurer la précision et la pertinence des connaissances récupérées ?
Vous pouvez mesurer la précision et la pertinence des connaissances récupérées en enregistrant les documents consultés, en comparant la réponse générée à la vérité terrain ou à un avis d’expert, et en suivant des indicateurs comme la justesse des réponses, la satisfaction des utilisateurs ou le taux de clics et de suivis.
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