Un guide pratique pour construire un pipeline RAG de support avec LangChain

Si vous travaillez dans le support client, vous connaissez ce sentiment. Le volume de tickets augmente, et tout le monde parle de la manière dont l'IA peut aider. Mais vous avez probablement aussi vu des chatbots génériques qui causent plus de maux de tête qu'ils n'en résolvent. Ils échouent car ils n'ont aucune idée des produits, des politiques de votre entreprise ou des problèmes réels de vos clients. C'est comme mettre une nouvelle recrue au téléphone sans aucune formation.

C'est là que la Génération Augmentée par Récupération (RAG) entre en jeu. C'est une approche d'IA qui permet à un modèle d'utiliser les connaissances internes de votre propre entreprise, votre centre d'aide, vos documents internes, et même vos anciens tickets de support, pour répondre aux questions. C'est la différence entre un bot qui donne une réponse vague et inutile et un autre qui fournit une solution parfaite et contextuelle.

Pour les équipes disposant de développeurs, LangChain est un outil open-source populaire pour construire ces pipelines RAG de A à Z. Dans cet article, nous passerons en revue les concepts derrière la construction d'un pipeline RAG pour le support avec LangChain. Mais plus important encore, nous examinerons une voie plus directe, puissante et en libre-service pour les équipes de support qui veulent simplement une solution prête à l'emploi.

Ce dont vous aurez besoin pour un pipeline RAG de support fait maison

Avant d'entrer dans les détails, soyons réalistes sur ce qu'il faut pour en construire un à partir de zéro. Ce n'est pas un projet de week-end, c'est un effort d'ingénierie sérieux qui nécessite un investissement conséquent.

Voici un bref aperçu de ce que vous devrez avoir sous la main :

• Une force de frappe en développement : Vous aurez besoin d'ingénieurs à l'aise avec Python, les API et le monde souvent complexe des frameworks d'IA. Ce n'est pas un travail pour quelqu'un qui débute à peine en code.

• Clés d'API LLM : Vous aurez besoin d'un compte auprès d'un fournisseur de grand modèle de langage (LLM) comme OpenAI. Cela signifie payer pour l'utilisation, à la fois pour la génération de réponses et pour la création des « embeddings » (plongements lexicaux) qui alimentent la recherche de votre IA.

• Une base de données vectorielle : C'est un type spécial de base de données où vos connaissances sont stockées pour que l'IA puisse les rechercher rapidement. Des options comme Pinecone, ChromaDB ou FAISS sont courantes, mais elles doivent toutes être installées, configurées et maintenues.

• Infrastructure d'hébergement : Votre pipeline a besoin d'un serveur pour fonctionner. Cela signifie mettre en place et payer pour un hébergement cloud (comme AWS ou Google Cloud) pour le maintenir en ligne 24h/24 et 7j/7.

• Beaucoup de temps et de patience : C'est le point le plus important. Construire, tester et affiner un pipeline RAG est un projet majeur qui peut facilement prendre des semaines, voire des mois, pour être au point.

Construire un pipeline RAG de support avec LangChain : Un guide étape par étape

Décomposons les principales étapes de la construction d'un pipeline RAG. Pour chaque étape, nous verrons comment procéder avec LangChain, puis nous comparerons avec une approche plus rationalisée et sans code, conçue pour les équipes de support.

Étape 1 : Chargement et indexation de vos connaissances de support

La méthode LangChain :

Avant tout, vous devez intégrer vos données dans le système. Dans LangChain, cela se fait avec des « Document Loaders » (Chargeurs de documents). Cela signifie écrire du code Python pour se connecter à chacune de vos sources de connaissances. Vous pourriez utiliser un « WebBaseLoader » pour extraire les données de vos documents d'aide publics, un « GoogleDocsLoader » pour les guides internes, ou créer un chargeur personnalisé pour extraire des informations de l'API de votre service d'assistance.

Ce processus implique souvent de jongler avec les clés d'API, de gérer différents formats de fichiers et d'écrire des scripts pour s'assurer que les informations restent à jour. Si vous décidez d'ajouter une nouvelle source de connaissances plus tard, vous devrez retourner dans le code et créer un tout nouveau chargeur.

Une alternative plus simple :

Et si vous pouviez sauter tout ça ? Une plateforme comme eesel AI offre des intégrations en un clic avec plus de 100 sources. Au lieu d'écrire du code, vous connectez simplement vos comptes de manière sécurisée. Vous voulez que l'IA apprenne de vos tickets Zendesk, de votre wiki Confluence et de vos Google Docs internes ? Il suffit de cliquer sur quelques boutons pour autoriser l'accès, et c'est terminé. Une tâche qui pourrait prendre des jours à un ingénieur est accomplie en quelques minutes depuis un simple tableau de bord.

Étape 2 : Découper les documents en morceaux et créer des embeddings

La méthode LangChain :

Une fois vos documents chargés, vous ne pouvez pas simplement les donner à l'IA. Ils sont bien trop longs. Vous devez les décomposer en morceaux plus petits et plus faciles à gérer, un processus appelé « chunking » (fragmentation). LangChain vous fournit des outils pour cela, comme le « RecursiveCharacterTextSplitter », mais c'est à vous de déterminer la meilleure façon de le faire. Vous passerez probablement beaucoup de temps à jouer avec des paramètres comme « chunk_size » (taille du morceau) et « chunk_overlap » (chevauchement des morceaux) pour voir ce qui fonctionne.

Après la fragmentation, chaque morceau est envoyé à un modèle d'embedding, qui transforme le texte en une suite de nombres (un vecteur) qui capture sa signification. Ces vecteurs sont ensuite stockés dans la base de données vectorielle que vous avez configurée précédemment.

Une approche plus intelligente et automatisée :

C'est une autre tâche technique importante qu'une plateforme gérée prend simplement en charge pour vous. eesel AI automatise l'ensemble du processus de fragmentation et d'embedding, en utilisant des méthodes optimisées pour le contenu de type support client. Vous n'avez pas à vous soucier des détails techniques, ça fonctionne tout simplement.

Mieux encore, eesel AI peut réellement s'entraîner sur vos tickets passés. Il analyse des milliers de vos conversations de support et e-mails historiques pour apprendre le ton de votre marque, identifier les problèmes courants des clients et voir à quoi ressemble une résolution réussie, le tout de manière autonome. C'est quelque chose que vous ne pouvez tout simplement pas obtenir avec les outils standards de LangChain sans des mois de travail de développement personnalisé.

Étape 3 : Configuration du récupérateur (retriever)

La méthode LangChain :

Le « Retriever » est la partie de votre pipeline qui recherche dans la base de données vectorielle. Lorsqu'un client pose une question, le travail du retriever est de trouver les morceaux de texte les plus pertinents à montrer au LLM. Dans LangChain, vous configurez cela dans votre code en le pointant vers votre base de données vectorielle. Ses performances dépendent entièrement de la qualité de votre étape d'embedding et de l'algorithme de recherche que vous utilisez.

Unifier les connaissances pour une meilleure récupération :

Une faiblesse majeure d'une configuration LangChain de base est qu'elle ne recherche généralement qu'une seule base de connaissances à la fois. Mais les connaissances d'une véritable équipe de support sont dispersées partout. Le problème d'un client peut être mentionné dans un article d'aide, discuté dans un canal Slack privé et entièrement documenté dans un Google Doc.

eesel AI contourne ce problème en rassemblant toutes vos sources connectées en une seule couche de connaissances unifiée. Lorsqu'une question arrive, il peut extraire le contexte d'une macro de service d'assistance, d'une conversation Slack passée et d'un document technique, le tout en même temps, pour donner la meilleure réponse possible. Vous pouvez également facilement délimiter les connaissances pour créer différents agents IA pour différentes tâches. Par exemple, vous pourriez avoir un bot informatique interne qui n'utilise que vos documents informatiques, tandis que votre bot public est limité à votre centre d'aide.

Une infographie montrant comment eesel AI unifie les connaissances de diverses sources, une étape clé dans la construction d'un pipeline RAG de support avec LangChain.

Étape 4 : Générer des réponses et passer à l'action

La méthode LangChain :

L'étape finale consiste à mettre tout cela en place. Vous créez une « Chain » (chaîne) (comme « RetrievalQA ») qui prend la question de l'utilisateur et le texte récupéré, les regroupe dans un prompt et l'envoie au LLM pour rédiger une réponse.

Mais et si vous vouliez que l'IA fasse réellement quelque chose ? Comme étiqueter un ticket, rechercher un numéro de commande ou escalader à un agent humain ? Dans LangChain, cela signifie construire des « Agents » complexes qui utilisent des « Tools » (outils). C'est un énorme bond en complexité qui nécessite une compréhension approfondie du développement de l'IA pour être réalisé correctement.

Un moteur de workflow personnalisable et sans code :

C'est là qu'une plateforme de support dédiée prend une longueur d'avance. Avec eesel AI, vous utilisez un éditeur de prompts simple et visuel pour définir la personnalité, le ton et les règles de votre IA pour savoir quand elle doit passer le relais à une personne.

Mieux encore, vous pouvez lui donner des actions personnalisées sans écrire une seule ligne de code. Vous pouvez le configurer pour « étiqueter le ticket comme 'Problème de facturation' », « rechercher le statut de la commande depuis Shopify », ou « créer un ticket Jira et escalader au Niveau 2 ». Ce niveau de contrôle vous permet d'automatiser des workflows entiers, pas seulement de répondre à des questions. Il transforme votre bot d'une simple machine de questions-réponses en un agent autonome capable de résoudre réellement des problèmes.

Une capture d'écran du moteur de workflow sans code d'eesel AI, une alternative plus simple à la construction d'un pipeline RAG de support avec LangChain pour les actions personnalisées.

Pièges courants lors de la construction d'un pipeline RAG de support avec LangChain

Lorsque vous construisez un pipeline RAG de support avec LangChain, il est facile de rencontrer des obstacles qui peuvent paralyser tout le projet. En voici quelques-uns des plus courants et comment une solution gérée vous aide à les éviter complètement.

Construire un pipeline RAG de support avec LangChain : Construire ou acheter pour votre équipe de support

LangChain est un framework fantastique et puissant. Pour les développeurs qui créent des applications d'IA très spécifiques et personnalisées à partir de zéro, c'est un outil incroyable.

Mais pour une équipe de support, le but n'est pas de devenir une entreprise d'infrastructure IA. Le but est de résoudre les problèmes des clients plus rapidement, de réduire l'épuisement des agents et de rendre les clients plus heureux. La voie du « fait maison » avec LangChain apporte une tonne de complexité, de longs délais de développement et un casse-tête de maintenance qui détourne l'attention de ce qui compte vraiment : offrir un excellent support.

La voie la plus rapide vers l'automatisation intelligente du support

eesel AI vous offre toute la puissance d'un pipeline RAG sur mesure, sans les maux de tête. C'est une plateforme de niveau entreprise conçue pour les équipes de support, pas seulement pour les développeurs. Elle unifie vos connaissances, apprend des conversations passées de votre équipe et vous donne les outils pour automatiser des workflows entiers en quelques minutes seulement.

Prêt à automatiser votre support de première ligne avec une IA qui comprend réellement votre entreprise ? Inscrivez-vous pour un essai gratuit d'eesel AI et découvrez-le par vous-même.