Foire aux questions
La méthode la plus sûre est la Génération Augmentée par Récupération (RAG). Cette approche garantit que vos données privées sont stockées séparément et utilisées uniquement pour fournir du contexte à des requêtes spécifiques, plutôt que d'être absorbées par le modèle d'IA lui-même. Les plateformes basées sur le RAG, comme eesel AI, accordent la priorité à la confidentialité de vos données.
Avec une plateforme d'IA sans code, la configuration initiale pour connecter vos données et obtenir une première version de votre assistant IA peut ne prendre que 15 minutes. La clé est d'avoir le contenu de votre centre d'aide rassemblé et organisé au préalable.
Oui, vous pouvez intégrer une grande variété de sources de contenu, y compris des articles de centres d'aide de Zendesk ou Intercom, des Google Docs, des wikis Confluence, Notion, des PDF, et même des URL de sites web. Cela permet à votre IA de puiser dans une base de connaissances complète.
Lors du choix d'une plateforme, privilégiez celles qui utilisent explicitement la méthodologie RAG, n'utilisent pas vos données pour entraîner des modèles publics, et offrent des intégrations sécurisées et sans code avec vos outils existants. La facilité d'utilisation, la personnalité de l'IA personnalisable et les fonctionnalités de simulation sont également importantes.
Pour que votre assistant IA reste efficace, mettez régulièrement à jour votre base de connaissances avec toute modification des fonctionnalités de produits ou des politiques de l'entreprise. Les plateformes comme eesel AI synchronisent automatiquement ces mises à jour. De plus, examinez les conversations de l'IA et les rapports de performance pour identifier les domaines d'amélioration.
Oui, les plateformes réputées offrent un mode de simulation où vous pouvez tester votre assistant IA sur des tickets de support passés dans un environnement sécurisé et isolé. Cela vous permet d'évaluer ses réponses, d'identifier les points faibles et d'affiner ses instructions avant de le mettre en service pour les clients.
La maintenance continue consiste à garder votre base de connaissances fraîche et précise, à examiner les conversations de l'IA et les rapports de performance, et à affiner de manière itérative ses instructions et ses sources de données. Cela garantit que l'IA continue de fournir des réponses utiles et correctes à mesure que votre entreprise évolue.
