RAG Chatbot

RAG står for Retrieval Augmented Generation. Princippet er baseret på to på hinanden følgende faser: hentning og generering. Til at begynde med omdannes indholdet i din app til indlejringer - matematiske repræsentationer, der gør det muligt at sammenligne tekster med hinanden. Når en bruger stiller et spørgsmål, konverteres det også til en indlejring og sammenlignes derefter med indlejringerne i din apps indhold for at finde de mest relevante passager ved hjælp af en semantisk søgning. De udvalgte uddrag leveres derefter til sprogmodellen, som skriver et klart og naturligt svar, der prioriterer information fra din app, samtidig med at den bevarer muligheden for at omformulere af hensyn til læsbarheden.

RAG Chatbot bruger det indhold, du vælger i appen, til at opbygge sin vidensbase. Tre typer understøttes: artikler, begivenheder og kortpunkter. Kilderne omfatter både indhold, der er oprettet i GoodBarber CMS, og indhold fra eksterne feeds, som du har integreret. Du bevarer kontrollen over omkredsen: For hver sektion definerer du antallet af elementer, der skal indekseres, og dem, der skal inkluderes i chatbotten. Hver gang indhold tilføjes eller opdateres, opdateres vidensbasen automatisk, hvilket sikrer, at dine svar altid er i overensstemmelse med dine seneste oplysninger.

Vous personnalisez l’apparence du chatbot pour qu’il reflète l’identité visuelle de votre app : choix des couleurs, des polices et du style d’affichage. Les sources utilisées dans les réponses sont mises en avant sous forme de cards claires et interactives, permettant à vos utilisateurs d’accéder facilement à l’article, l’événement ou le point de carte d’origine. Le chatbot devient ainsi une expérience fluide et harmonisée, parfaitement intégrée à votre univers.

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  Choix des couleurs
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  Chois des polices
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  Photo du Chatbot
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  Style

L’utilisation de RAG Chatbot repose sur un système de crédits. Chaque abonnement inclut un quota de 5000 crédits par mois, automatiquement renouvelé. Ces crédits sont consommés à chaque action : indexation de nouveaux contenus, question posée par un utilisateur, ou génération de la réponse. Si votre quota est épuisé avant la fin du mois, vous pouvez acheter des crédits supplémentaires pour garantir la continuité du service.

RAG Chatbot vous laisse le choix du modèle d’IA utilisé pour l’indexation et la génération des réponses. Ce choix a un impact direct sur la consommation de crédits : certains modèles sont rapides et économiques, d’autres plus gourmands mais capables de produire des réponses plus fines et nuancées. Par exemple, un modèle comme GPT-4o-mini permet de réduire les coûts, tandis qu’un modèle comme GPT-5 offre une qualité maximale. Vous décidez selon vos priorités : optimiser le budget ou privilégier la précision. Cette flexibilité vous permet d’adapter le service aux besoins spécifiques de votre app.