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RAG
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est une technique qui fait repondre un modele de langage a partir de documents recuperes au moment de la question. Le systeme cherche d'abord dans vos contenus (pages, FAQ, PDF), puis le modele redige une reponse a partir des passages trouves. Resultat: des reponses fondees sur vos documents, pas sur la memoire du modele.
Definition
Pourquoi le RAG est le standard du chatbot support
Les informations d'une entreprise changent: prix, politiques, procedures. Le RAG lit vos contenus a jour a chaque question, sans reentrainer aucun modele. Il permet aussi de citer la source de la reponse, ce qui facilite le controle.
C'est l'approche d'Octobot: vos pages, FAQ, PDF, Notion et Google Docs deviennent les sources du chatbot, et les questions hors perimetre partent vers un humain.
Definition
RAG vs fine-tuning
Le fine-tuning ajuste un modele sur des exemples: adapte au style, mauvais pour la fraicheur des donnees. Le RAG garde un modele general et branche vos documents: adapte aux contenus qui evoluent. Pour un support client, le RAG gagne dans la quasi-totalite des cas.
Pages liees
Appliquer le concept dans un vrai support client.
Transformez la theorie en reponses clients.
Connectez vos pages, FAQ et documents a Octobot et testez sur les vraies questions de vos clients, avec transfert humain pour les cas sensibles.
Questions frequentes
RAG en pratique
Qu'est-ce que rag en une phrase ?
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est une technique qui fait repondre un modele de langage a partir de documents recuperes au moment de la question. Le systeme cherche d'abord dans vos contenus (pages, FAQ, PDF), puis le modele redige une reponse a partir des passages trouves. Resultat: des reponses fondees sur vos documents, pas sur la memoire du modele.
RAG concerne-t-il le support client ?
Oui, ce terme est directement utile au support client: il decrit soit une technologie d'assistant conversationnel, soit un indicateur de performance, soit une pratique d'operation. Les pages associees montrent comment l'appliquer dans un contexte concret de service client.
Ou approfondir avec un cas concret ?
Chaque definition renvoie vers des pages d'application: chatbot IA service client, base de connaissances IA, analytics chatbot et securite RGPD. Ces pages montrent le meme concept applique a un vrai parcours support.