Un guide pratique pour la mise en œuvre de RAG

Soyons honnêtes, fraîchement sortis de la boîte, les modèles de langage de grande taille (LLMs) sont brillants mais ignorants de votre entreprise. Ils ne connaissent pas vos produits, vos politiques ou les problèmes courants de vos clients. Lorsqu'ils essaient de répondre à des questions de support, ils devinent souvent. Cela peut conduire à des réponses vagues ou, pire encore, à des "hallucinations" où l'IA invente des choses.

C'est là que le génération augmentée par récupération (RAG) entre en jeu. Pensez à RAG comme à donner à votre IA une carte de bibliothèque pour la collection privée de votre entreprise, toute votre connaissance interne, afin qu'elle puisse chercher la bonne réponse avant de parler.

Ce guide vous guidera à travers les étapes réelles d'une implémentation RAG, depuis la connexion de vos sources de données jusqu'à la génération de réponses précises et utiles. Nous décomposerons les concepts techniques en termes simples et vous montrerons comment éviter les pièges courants, que vous le construisiez vous-même ou que vous utilisiez une plateforme pour aller plus vite.

Ce dont vous aurez besoin pour une implémentation RAG réussie

Avant de vous lancer, il est utile de connaître les principales parties d'un système RAG. Même si vous utilisez une plateforme comme eesel AI qui gère tout cela pour vous, comprendre les pièces mobiles clarifie ce qui se passe en coulisses.

• Sources de connaissances : C'est tout ce que votre entreprise sait. Nous parlons d'articles du centre d'aide, de tickets de support passés, de wikis internes comme Confluence ou Notion, de Google Docs, et même d'informations sur les produits de votre boutique Shopify.

• Un modèle d'embedding : Pensez à cela comme à un traducteur. Il transforme toutes vos connaissances textuelles en un format numérique spécial (appelé vecteurs). Cela permet à un ordinateur de comprendre le sens et le contexte de vos documents, pas seulement les mots-clés.

• Une base de données vectorielle : C'est un type spécial de base de données conçu pour stocker et rechercher ces vecteurs numériques. C'est ce qui permet au système de trouver le fragment d'information parfait pour répondre à une question en un clin d'œil.

• Un modèle de langage de grande taille (LLM) : C'est la partie du système qui fait le "parler". Il prend la question de l'utilisateur et l'information trouvée par la base de données vectorielle et crée une réponse naturelle, semblable à celle d'un humain.

• Une couche d'orchestration : C'est le chef d'orchestre qui dirige tout. Il gère tout le processus depuis le moment où une question arrive, jusqu'à trouver la bonne info, l'envoyer au LLM, et livrer la réponse finale à l'utilisateur.

Un guide étape par étape pour votre implémentation RAG

Assembler un système RAG suit une séquence assez logique. Voici comment cela fonctionne, avec un aperçu des maux de tête de le faire vous-même par rapport à la façon dont une plateforme spécialisée peut vous faciliter la vie.

Étape 1 : Préparer et connecter vos sources de connaissances

Tout d'abord, vous devez rassembler toutes les informations que vous voulez que votre IA apprenne. Cela signifie la diriger vers tous vos différents points de connaissance.

Le processus :

Vous devrez extraire des données de partout. Par exemple, vous pourriez devoir vous connecter à votre API Zendesk ou Freshdesk pour les anciens tickets, extraire votre centre d'aide public, et configurer des connexions pour les documents internes dans Confluence ou Google Docs. Vous avez également besoin d'un moyen de garder ces données synchronisées, sinon l'IA donnera des informations obsolètes.

Le défi :

C'est là que les choses peuvent devenir compliquées, rapidement. Chaque source de données a sa propre API et son format, ce qui signifie écrire du code personnalisé pour chacune juste pour extraire l'information et la nettoyer. Construire un pipeline de données qui garde tout synchronisé de manière fiable n'est pas un projet de week-end ; cela peut facilement occuper un ingénieur pendant des semaines ou des mois.

L'avantage eesel AI :

C'est là que vous pouvez réduire ce délai de mois à minutes. eesel AI propose plus de 100 intégrations en un clic. Au lieu de faire construire des connecteurs personnalisés par un ingénieur, vous vous connectez simplement à vos comptes. Il extrait automatiquement et apprend de vos anciens tickets, articles d'aide et wikis, créant un cerveau central toujours à jour. Vous pouvez réellement faire fonctionner un agent IA intelligent en quelques minutes.

Étape 2 : Fragmenter et intégrer vos données

Une fois que vous avez toutes vos données, vous ne pouvez pas simplement les déverser sur le LLM. Vous devez les décomposer en morceaux plus petits et logiques (ou "fragments") puis les passer par le modèle d'embedding pour les transformer en vecteurs.

Le processus :

Vous devrez décider d'une stratégie de fragmentation. Divisez-vous vos documents par paragraphe ? Par un certain nombre de mots ? Ou une méthode plus complexe ? Après les avoir tous découpés, vous alimentez le texte dans un modèle d'embedding et stockez les vecteurs qu'il génère dans votre base de données vectorielle.

Le défi :

La façon dont vous fragmentez vos données a un énorme impact sur vos résultats. Si vous le faites mal, l'IA pourrait extraire des fragments qui manquent de contexte clé ou qui sont tout simplement hors sujet. Gérer tout le processus d'intégration et maintenir la base de données vectorielle en fonctionnement demande également des compétences techniques spécialisées.

L'avantage eesel AI :

eesel AI s'occupe de tout cela pour vous. Il fragmente intelligemment vos documents en utilisant une méthode déjà optimisée pour le support client et la connaissance interne, s'assurant que l'IA trouve les informations les plus utiles pour donner une réponse complète et précise.

Étape 3 : Configurer le processus de récupération

C'est la partie "récupération" de RAG. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système transforme sa question en un vecteur et recherche dans la base de données les fragments de texte avec les vecteurs les plus similaires. Ce sont les morceaux d'information les plus pertinents.

Le processus :

Vous devez construire une fonction de recherche qui peut prendre la question d'un utilisateur, l'intégrer, puis effectuer une recherche de similarité dans votre base de données vectorielle. Cette fonction doit ensuite extraire les quelques documents les plus pertinents à utiliser comme contexte pour la réponse.

Le défi :

Obtenir le système de récupération bien réglé est à la fois un art et une science. Vous pouvez finir par extraire le mauvais manuel ou un ticket obsolète si vous n'êtes pas prudent. Cela prend souvent beaucoup d'essais et d'erreurs, et peut-être même des connaissances en science des données, pour obtenir la précision de recherche là où elle doit être.

L'avantage eesel AI :

Le système de récupération dans eesel AI est déjà construit et optimisé pour le support et la gestion des services informatiques. Il est conçu pour trouver et prioriser les informations les plus utiles, vous n'avez donc pas à faire de réglages manuels.

Étape 4 : Configurer la génération et le flux de travail

Maintenant que vous avez le bon contexte, la dernière étape est de le remettre au LLM, avec la question originale, pour générer la réponse finale. C'est là que vous enseignez à l'IA comment se comporter et ce qu'elle est autorisée à faire.

Le processus :

C'est là que vous utiliserez l'ingénierie des prompts, en gros, écrire des instructions pour le LLM. Vous lui direz quel ton utiliser, lui ordonnerez de s'en tenir aux informations que vous avez fournies, et créerez des règles pour quand il doit abandonner et escalader à un humain. Vous pourriez aussi vouloir construire un flux de travail qui permet à l'IA de faire des choses, comme ajouter une étiquette à un ticket ou vérifier le statut d'une commande.

Le défi :

Écrire de bons prompts et construire un moteur de flux de travail flexible est difficile. Il est difficile d'obtenir la personnalité de l'IA tout en mettant en place les garde-fous nécessaires. Et si vous voulez qu'elle effectue des actions personnalisées, cela signifie généralement beaucoup plus de travail de développement. La plupart des AIs intégrées aux helpdesks vous donnent très peu de contrôle ici, vous enfermant dans leur façon de faire les choses.

L'avantage eesel AI :

eesel AI vous offre un moteur de flux de travail entièrement personnalisable avec un éditeur de prompts puissant. Vous pouvez définir la personnalité de votre IA, établir des règles d'automatisation très spécifiques, et configurer des actions personnalisées qui peuvent interagir avec d'autres systèmes ou mettre à jour les détails des tickets, le tout sans écrire une ligne de code.

Conseil Pro : Avec un outil comme eesel AI, vous n'avez pas besoin de tout faire d'un coup. Commencez par automatiser les réponses pour un ou deux types de tickets simples et courants. Une fois que vous voyez que cela fonctionne et que vous êtes à l'aise, vous pouvez progressivement élargir ce que l'IA gère. C'est une façon beaucoup plus fluide de le déployer.

Étape 5 : Tester et déployer en toute confiance

Vous ne voudriez pas qu'un employé non formé parle à vos clients, et il en va de même pour une IA. Vous devez vous assurer qu'elle fonctionne réellement avant de la mettre en ligne.

Le processus :

Si vous construisez cela vous-même, vous aurez besoin d'un environnement de test séparé. Vous devrez rassembler un tas de questions de test pour voir comment l'IA se comporte, ce qui peut être un processus lent et manuel. Et il n'y a pas de véritable moyen de savoir si vos tests couvrent toutes les façons étranges et merveilleuses dont vos clients demandent de l'aide.

Le défi :

Comment savoir si vos cas de test sont bons ? Il est vraiment difficile de prédire combien de temps et d'argent l'IA vous fera réellement économiser avant de passer à l'action.

L'avantage eesel AI :

Eesel AI a une fonctionnalité astucieuse pour cela : son mode simulation. Il vous permet de tester votre configuration IA sur des milliers de vos anciens tickets de support dans un environnement sûr. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu à chacun, obtenir une prévision solide de votre taux de déviation, et ajuster son comportement avant qu'un seul client ne lui parle. Cela élimine les conjectures et les risques de l'équation.

Pièges courants dans l'implémentation RAG (et comment les éviter)

Un système RAG peut être d'une grande aide, mais il y a quelques problèmes courants qui peuvent vous piéger. Voici ce à quoi il faut faire attention.

• Garbage in, garbage out : Votre IA n'est aussi intelligente que les informations que vous lui donnez. Si vos documents d'aide sont erronés, obsolètes ou simplement confus, l'IA donnera de mauvaises réponses.

• Comment l'éviter : Prenez l'habitude d'auditer et de nettoyer votre base de connaissances. Certains outils peuvent même vous aider avec cela. Par exemple, eesel AI peut rédiger automatiquement de nouveaux articles de base de connaissances en se basant sur la façon dont les agents humains ont résolu avec succès des tickets, vous aidant à combler les lacunes avec des solutions éprouvées.

• Informations obsolètes : Les choses changent rapidement. Si votre système RAG n'est pas constamment synchronisé avec vos derniers documents, il commencera à donner des informations obsolètes et à causer de la confusion.

• Comment l'éviter : Assurez-vous que la synchronisation de vos données est automatisée. Les plateformes comme eesel AI sont conçues pour cela ; elles gardent constamment les connaissances de l'IA fraîches sans que vous ayez à lever le petit doigt.

• Omissions de sécurité et de confidentialité : Vous alimentez les données privées de votre entreprise dans ce système. Vous devez être absolument sûr de la façon dont ces données sont stockées, qui peut les voir, et qu'elles ne sont pas utilisées pour entraîner le modèle d'IA d'une autre entreprise.

• Comment l'éviter : Optez pour une solution qui prend la sécurité au sérieux. eesel AI garantit que vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles généraux, offre une résidence des données dans l'UE, et travaille avec des partenaires certifiés SOC 2 Type II.

• Surveiller les coûts surprises : Une implémentation RAG DIY peut entraîner des factures effrayantes. Vous devez payer pour les appels API LLM, l'hébergement de la base de données vectorielle, et toute la puissance de calcul nécessaire pour faire fonctionner le système. Ces coûts peuvent gonfler de manière inattendue, surtout si vous travaillez avec un fournisseur qui vous facture chaque fois que l'IA résout avec succès un ticket.

• Comment l'éviter : Choisissez une plateforme avec des prix clairs et prévisibles. Les plans d'eesel AI sont basés sur un tarif mensuel fixe pour un certain volume d'interactions IA. Il n'y a pas de frais par résolution, donc vous savez toujours exactement ce que vous paierez.

Guide étape par étape pour construire RAG

L'implémentation ne doit pas être un projet de plusieurs mois

Voilà donc la feuille de route pour mettre en place un système RAG. C'est une technologie qui peut transformer un chatbot générique en un assistant expert qui comprend réellement votre entreprise. Bien que le construire vous-même soit possible, c'est un projet majeur qui nécessite des compétences spécialisées en ingénierie des données, apprentissage automatique et sécurité.

Mais vous n'avez pas besoin d'une équipe IA entière pour en tirer tous les avantages. Les plateformes comme eesel AI sont conçues pour gérer toute cette complexité pour vous. Elles offrent un moyen simple et autonome de passer en direct en quelques minutes, pas en mois. En prenant en charge tout, des connexions de données et de la fragmentation aux tests et aux flux de travail, eesel vous permet de vous concentrer sur ce que vous faites de mieux : offrir un excellent support.

Commencez votre implémentation RAG en quelques minutes

Prêt à voir ce qu'un agent IA alimenté par RAG peut faire pour votre entreprise ?

1. Connectez vos connaissances : Inscrivez-vous à eesel AI et connectez votre help desk et vos sources de connaissances en quelques clics.

2. Simulez la performance : Exécutez une simulation sur vos anciens tickets pour voir exactement combien de demandes vous pouvez automatiser.

3. Mettez en ligne : Lancez votre agent IA et commencez à gagner du temps et à rendre vos clients plus heureux dès aujourd'hui.