Retrieval-augmented generation, soit génération augmentée par la recherche. Le système retrouve les passages pertinents dans vos propres documents, et le modèle de langage génère sa réponse à partir de ceux-ci.

Le RAG supprime-t-il les hallucinations de l’IA ?

Il les réduit fortement pour les questions liées à votre activité, car le modèle répond à partir des passages retrouvés plutôt que de sa mémoire. Il fonctionne au mieux avec une base de connaissances claire et à jour, et un agent qui reconnaît quand il n’a rien trouvé de pertinent.

Faut-il réentraîner l’IA quand mes informations changent ?

Non. Avec le RAG, vous mettez à jour le document et la réponse suivante utilise la nouvelle information. Aucun entraînement de modèle n’est nécessaire.

Quels documents dois-je importer ?

Commencez par les réponses à vos questions les plus fréquentes : produits et prix, livraison et retours, horaires d’ouverture et coordonnées. Ajoutez-en d’autres chaque fois que l’agent transmet une question à laquelle il n’a pas su répondre.

Le RAG expliqué : ancrez votre IA dans vos vraies données

Demandez à un modèle d’IA généraliste quel est le délai de retour de votre boutique : il vous donnera une réponse, et sur un ton assuré. Mais elle sera peut-être inventée, car le modèle n’a jamais vu votre politique de retour. La génération augmentée par la recherche (RAG, pour retrieval-augmented generation) est la technique qui corrige ce problème, et c’est elle qui permet de confier en toute confiance la relation client à un agent IA d’entreprise.

Le problème : les modèles ne connaissent pas votre entreprise

Les grands modèles de langage apprennent à partir d’immenses volumes de textes publics. Cela les rend éloquents, mais leurs connaissances s’arrêtent à leurs données d’entraînement, qui n’ont jamais inclus vos prix, votre stock, vos horaires ou vos politiques. Quand un fait lui manque, un modèle a tendance à combler le vide avec quelque chose de plausible. Dans une conversation client, une réponse plausible mais fausse (une date de livraison, une remise, une condition de garantie) est pire que pas de réponse du tout.

Comment fonctionne le RAG, étape par étape

1Ingestion : vos documents (listes de produits, FAQ, politiques, pages de votre site) sont découpés en courts passages.
2Indexation : chaque passage est converti en représentation numérique (un embedding) qui capture son sens, afin de pouvoir être recherché par le sens plutôt que par les mots exacts.
3Recherche : quand un client pose une question, le système trouve les passages les plus pertinents.
4Génération : le modèle de langage rédige la réponse en s’appuyant sur ces passages, au lieu de compter sur ce dont il se souvient.

Comme la recherche se fait par le sens, un client qui demande « je peux le renvoyer ? » trouvera quand même votre passage intitulé « Retours et échanges », alors qu’aucun mot ne correspond.

Pourquoi le RAG compte pour le service client

Exactitude : les réponses proviennent de vos propres informations, donc les prix et les politiques correspondent à ce que vous proposez réellement.
Mises à jour faciles : modifiez un document et les réponses de l’agent changent avec lui, sans réentraînement.
Des lacunes assumées : quand rien de pertinent n’est trouvé, l’agent peut dire qu’il ne sait pas et passer le relais à une personne.
Une seule source pour tous les canaux : la même base de connaissances répond sur WhatsApp, Instagram et Facebook.

Comment préparer une base de connaissances efficace

Le RAG ne peut retrouver que ce que vous lui fournissez : la qualité de vos documents détermine donc la qualité des réponses. Quelques bonnes habitudes font une grande différence :

Rédigez les réponses aux questions que l’on vous pose le plus souvent, en langage simple, avec un sujet par section.
Incluez les détails que demandent les clients : prix, tailles, délais de livraison, zones desservies, horaires d’ouverture.
Supprimez les documents obsolètes plutôt que de laisser cohabiter anciennes et nouvelles versions.
Relisez les conversations que l’agent a transmises à un humain : chacune signale généralement une réponse manquante à ajouter.

Le RAG dans Neksio

Chaque agent Neksio utilise le RAG. Vous importez des documents (et, avec les plans payants, votre site web et vos FAQ), et l’agent y puise ses réponses sur WhatsApp, Instagram et Facebook. Pour une vue d’ensemble de ce qui distingue les agents des chatbots, découvrez ce que sont les agents IA.

Créez gratuitement un agent propulsé par le RAG

Commencez avec un seul document, puis ajoutez-en au fur et à mesure.

Questions fréquentes

Que signifie RAG ?: Retrieval-augmented generation, soit génération augmentée par la recherche. Le système retrouve les passages pertinents dans vos propres documents, et le modèle de langage génère sa réponse à partir de ceux-ci.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations de l’IA ?: Il les réduit fortement pour les questions liées à votre activité, car le modèle répond à partir des passages retrouvés plutôt que de sa mémoire. Il fonctionne au mieux avec une base de connaissances claire et à jour, et un agent qui reconnaît quand il n’a rien trouvé de pertinent.
Faut-il réentraîner l’IA quand mes informations changent ?: Non. Avec le RAG, vous mettez à jour le document et la réponse suivante utilise la nouvelle information. Aucun entraînement de modèle n’est nécessaire.
Quels documents dois-je importer ?: Commencez par les réponses à vos questions les plus fréquentes : produits et prix, livraison et retours, horaires d’ouverture et coordonnées. Ajoutez-en d’autres chaque fois que l’agent transmet une question à laquelle il n’a pas su répondre.