Créez un agent IA qui répond depuis vos connaissances

Qu'est-ce qu'un agent IA RAG ?

Un agent IA RAG utilise la génération augmentée par récupération pour chercher dans une collection approuvée avant de répondre. Au lieu de dépendre uniquement de l'entraînement général du modèle, IMFA récupère les sections pertinentes des sources et les fournit comme contexte pour la question actuelle.

Le contenu source ne devient pas une nouvelle instruction système. Documents et extraits web récupérés restent des données non fiables, tandis que l'identité, les règles, les outils et les limites de l'agent restent prioritaires. Cette protection réduit le risque sans supprimer les erreurs du modèle.

Un RAG géré sans construire la chaîne de recherche

IMFA relie ingestion, recherche, comportement, publication, canaux, sessions et protections dans une interface gérée afin que votre équipe gère les connaissances plutôt qu'une infrastructure séparée.

Documents pris en charge

Importez des fichiers PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown et CSV. Le builder affiche les états de traitement, prêt et échec, et permet de supprimer une source obsolète.

Pages web publiques pour Pro

Les comptes Pro éligibles ajoutent des URL publiques HTTP ou HTTPS. IMFA lit le contenu en sections, signale la lecture ou l'échec et le range dans la collection de l'agent.

Recherche au moment de répondre

L'agent publié cherche les sections pertinentes dans sa collection isolée lorsque nécessaire. Les mises à jour restent séparées du modèle et ne demandent pas de nouvel entraînement.

Réponses fondées et lacunes honnêtes

Configurez l'agent pour utiliser les sources et reconnaître les demandes hors périmètre. Le RAG améliore l'ancrage sans rendre le modèle incapable d'halluciner.

Limites contre l'injection de prompt

Le contenu récupéré reste une donnée non fiable et ne remplace pas les instructions système. Les règles serveur protègent aussi les prompts et outils, sans garantie absolue.

Connaissances partagées entre les canaux

Utilisez les mêmes sources sur le chatbot web, WhatsApp, Telegram, Discord, la voix éligible et les applications serveur fiables.

Comment créer un agent IA RAG avec IMFA

Créez l'agent, joignez les sources approuvées, attendez leur traitement puis testez la récupération avant toute publication.

1. Définissez le périmètre des connaissances

   Décrivez le public, les questions, les sources autorisées, le ton, les refus, les escalades et la réponse attendue lorsque l'information manque.

2. Importez et traitez les sources

   Ajoutez les fichiers pris en charge et, avec Pro, des pages web publiques. Vérifiez que chaque source importante atteint l'état prêt et retirez les éléments échoués ou obsolètes.

3. Testez la recherche avant publication

   Posez des questions directes, ambiguës, contradictoires et hors périmètre. Vérifiez la bonne source, les limites système, les lacunes reconnues et la cohérence multicanale.

RAG IMFA, fine-tuning ou chaîne personnalisée

Ces approches répondent à des besoins différents. Le RAG IMFA sert les connaissances métier changeantes, tandis que le fine-tuning et une chaîne sur mesure offrent d'autres formes de contrôle.

Le RAG garde les connaissances hors du modèle

Ajoutez ou retirez des documents sans entraîner un modèle. Le fine-tuning convient davantage aux styles et comportements appris qu'aux références factuelles souvent mises à jour.

Une chaîne personnalisée offre un contrôle maximal

Les ingénieurs choisissent parseurs, découpage, embeddings, classement, stockage vectoriel, politiques, évaluations, observabilité et citations, avec davantage de maintenance.

IMFA gère le RAG autour de l'agent

Choisissez IMFA pour l'ingestion, les états, la recherche, les règles, les canaux, les sessions, les prospects, la voix, la publication et l'API dans une configuration.

Une base de connaissances sur toutes les surfaces

Les connaissances appartiennent à l'agent, pas à un canal. Mettez la collection à jour une fois et gardez le contexte aligné partout.

Chatbot web avec connaissances

Intégrez l'agent à votre site pour répondre depuis des documents et des pages web publiques approuvés.

WhatsApp, Telegram et Discord

Les messageries connectées utilisent les mêmes connaissances, modèle, instructions, compétences et comportement sans systèmes de recherche séparés.

Voix avec les mêmes connaissances

La voix Pro éligible utilise la même connaissance RAG que le texte, sous réserve des crédits, de la bêta, du navigateur et du service.

Accès REST limité à l'agent

Les applications serveur fiables envoient des messages texte à l'API et utilisent le même comportement et la même connaissance gérés.

Questions fréquentes sur les agents IA RAG

Des réponses claires sur les sources, la recherche, les sites web, les citations, la précision, la sécurité et le fine-tuning.

Quels fichiers puis-je ajouter à la base IMFA ?

L'importateur accepte PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown et CSV. Chaque source affiche un état de traitement, prêt ou échec avant utilisation.

L'agent RAG peut-il apprendre depuis des sites web ?

Les comptes Pro éligibles ajoutent des URL publiques HTTP ou HTTPS. IMFA lit le contenu en sections et indique si la source est en lecture, prête ou en échec.

Le RAG garantit-il des réponses toujours exactes ?

Non. La recherche apporte un contexte approuvé et réduit les réponses non fondées, mais ne supprime pas les hallucinations, ambiguïtés, informations périmées ou erreurs. Testez les usages critiques.

Chaque réponse RAG contient-elle des citations ?

Non. Aucune citation formelle intégrée n'est garantie pour chaque réponse. Les workflows exigeant une traçabilité doivent vérifier le résultat visible et leurs exigences de source avant déploiement.

Comment IMFA traite-t-il l'injection dans les documents ?

Les documents et extraits web récupérés restent des données non fiables et ne remplacent pas les instructions système. Les protections réduisent le risque, sans garantie complète possible.

Le RAG est-il identique au fine-tuning ?

Non. Le RAG récupère une connaissance externe au moment de répondre. Le fine-tuning modifie le comportement du modèle par entraînement, avec d'autres coûts et méthodes de mise à jour.