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Documentation Index

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Comprendre le fonctionnement de votre Agent IA

L’Agent IA de Lovi exploite les grands modèles de langage (LLM) pour interpréter les demandes des clients en analysant d’importants volumes de données textuelles, ce qui lui permet de discerner l’intention derrière les questions. Grâce à l’IA générative, l’agent formule des réponses en assemblant les informations de votre base de connaissances en des réponses naturelles et conversationnelles. Pour garantir la qualité des réponses, l’Agent IA utilise des filtres de contenu qui vérifient que chaque réponse est : • Données : Il existe des informations sur cette requête dans la base de connaissances. • Discussion courante : Interprète qu’il s’agit d’une question ou d’un commentaire générique auquel il peut répondre. • Aucune correspondance : Interprète qu’il s’agit d’une question spécifique qui n’existe pas dans la base de connaissances mais qui devrait y figurer. Le moteur de raisonnement de Lovi renforce davantage les capacités de l’Agent IA en prenant en compte : • Le contexte de la conversation : Les interactions précédentes pour fournir des réponses cohérentes. • La base de connaissances : La disponibilité des informations pertinentes. • Les systèmes métier : Les actions configurées qui permettent à l’agent de récupérer les informations nécessaires. Sur la base de cette analyse, l’Agent IA détermine la marche à suivre appropriée, comme poser des questions de suivi, fournir des informations de la base de connaissances ou exécuter des actions configurées pour assister efficacement le client.

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Comment votre Agent IA génère du contenu à partir de votre base de connaissances

Lorsque vous connectez votre base de connaissances à l’Agent IA de Lovi, celui-ci ingère votre contenu pour fournir efficacement des informations pertinentes aux demandes des clients. Voici un aperçu du processus :

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Ingestion de votre base de connaissances

  1. Import du contenu : L’Agent IA de Lovi importe tout le contenu de vos bases de connaissances et vérifie les mises à jour de contenu toutes les 24 heures.
  2. Découpage du contenu : Le contenu est divisé en sections plus petites, chacune portant sur un concept clé unique. Cette segmentation permet à l’Agent IA de rechercher plus efficacement. Chaque fragment conserve les informations contextuelles, y compris les titres précédents.
  3. Création d’embeddings : Chaque fragment est traité par un grand modèle de langage (LLM) pour générer des représentations numériques, appelées embeddings, qui capturent le sens du contenu. Ces embeddings sont stockés dans une base de données pour une récupération rapide.

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Génération des réponses

  1. Traitement de la requête : Lorsqu’un client soumet une requête, l’Agent IA de Lovi la convertit en embedding à l’aide du LLM. Il effectue ensuite une vérification de modération pour filtrer les contenus inappropriés ou toxiques.
  2. Récupération sémantique : L’Agent IA compare l’embedding de la requête avec ceux de sa base de données pour identifier les fragments de contenu les plus sémantiquement similaires. Il sélectionne les trois fragments les plus pertinents pour formuler une réponse.
  3. Compréhension contextuelle : Pour les questions de suivi, l’Agent IA peut reformuler la requête pour intégrer le contexte de la conversation précédente, améliorant ainsi la pertinence des informations récupérées.
  4. Génération de la réponse : Les fragments de contenu sélectionnés sont envoyés à GPT pour construire une réponse au ton naturel. Cette réponse passe par trois filtres pour s’assurer qu’elle est sûre, pertinente et précise avant d’être transmise au client.
En suivant ce processus, l’Agent IA de Lovi utilise efficacement votre base de connaissances pour fournir des réponses précises et contextuellement appropriées aux demandes des clients.