Assistant de base de connaissances ChatGPT

Assistant chatbot IA propulsé par OpenAI GPT-4o qui recherche automatiquement et exploite les documents internes de l’entreprise pour répondre aux questions des utilisateurs. Fournit des réponses conversationnelles, précises et contextuelles en utilisant à la fois l’historique du chat et les connaissances récupérées, ce qui le rend idéal pour le support client, les helpdesks internes ou l’intégration.

Comment fonctionne le Flux IA - Assistant de base de connaissances ChatGPT

Flux

Comment fonctionne le Flux IA

L'utilisateur soumet une question.
Reçoit la saisie de l'utilisateur via l'interface de chat.
Récupérer les documents internes pertinents.
Recherche dans les sources de connaissances internes des informations liées à la requête de l'utilisateur.
Créer une invite contextuelle.
Combine la question de l'utilisateur, les documents récupérés et l'historique du chat pour créer une invite complète pour l'IA.
Générer une réponse IA.
Utilise le GPT-4o d'OpenAI pour générer une réponse conversationnelle et contextuelle.
Fournir la réponse à l'utilisateur.
Affiche la réponse générée par l'IA dans le chat pour l'utilisateur.

Prompts utilisés dans ce flux

Voici une liste complète de tous les prompts utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les prompts sont les instructions données au modèle d'IA pour générer des réponses ou effectuer des actions. Ils guident l'IA dans la compréhension de l'intention de l'utilisateur et la génération de sorties pertinentes.

Invite

Créer un modèle d'invite avec des variables dynamiques ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

                You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

Composants utilisés dans ce flux

Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.

Entrée de Chat

Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.

Voir Entrée de Chat

Récupérateur de Documents

Le Récupérateur de Documents de FlowHunt améliore la précision de l’IA en connectant les modèles génératifs à vos propres documents et URL à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et pertinentes grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).

Voir Récupérateur de Documents

Composant Prompt dans FlowHunt

Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.

Voir Composant Prompt dans FlowHunt

Composant d'Historique de Chat

Le composant d'Historique de Chat dans FlowHunt permet aux chatbots de se souvenir des messages précédents, assurant ainsi des conversations cohérentes et une expérience client améliorée tout en optimisant l’utilisation de la mémoire et des jetons.

Voir Composant d'Historique de Chat

Générateur

Découvrez le composant Générateur dans FlowHunt : une génération de texte puissante pilotée par l’IA utilisant le modèle LLM de votre choix. Créez facilement des réponses dynamiques de chatbot en combinant des prompts, des instructions système optionnelles et même des images en entrée, en faisant un outil central pour construire des workflows intelligents et conversationnels.

Voir Générateur

Sortie de Chat

Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.

Voir Sortie de Chat

Widget de Message

Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.

Voir Widget de Message

Déclencheur d’ouverture de chat

Le composant Déclencheur d’ouverture de chat détecte le début d’une session de chat, permettant aux workflows de réagir instantanément dès qu’un utilisateur ouvre le chat. Il initie les flux avec le premier message, ce qui le rend essentiel pour créer des chatbots interactifs et réactifs.

Voir Déclencheur d’ouverture de chat

Description du flux

Objectif et avantages

ChatGPT avec workflow de connaissances internes

Ce workflow crée une interface de chatbot qui combine les capacités conversationnelles de ChatGPT 4o d’OpenAI avec la capacité de rechercher et de répondre en utilisant des documents internes de l’entreprise ou de l’organisation. Il est conçu pour fournir des réponses précises et contextuelles aux questions des utilisateurs, en s’appuyant à la fois sur l’historique du chat et sur des sources de connaissances pertinentes.

Aperçu

  • Objectif : Automatiser et faire évoluer le support client, l’accès à l’information interne ou les tâches de gestion des connaissances en permettant aux utilisateurs de dialoguer avec un assistant IA qui se réfère à la fois aux conversations précédentes et à la documentation interne.
  • Fonctionnalités clés :
    • Répond aux demandes des utilisateurs avec des informations actualisées et pertinentes au contexte.
    • Recherche automatiquement dans les documents internes du contenu de support.
    • Maintient la conscience de l’historique du chat pour des conversations cohérentes et multi-tours.
    • Présente les réponses au format markdown pour une meilleure lisibilité.

Structure du workflow

Voici une présentation des principaux composants et de leurs rôles dans le workflow :

ComposantDescription
Saisie de chatCapture les messages des utilisateurs et les fichiers téléchargés.
Déclencheur d’ouverture de chatDétecte lorsqu’une nouvelle session de chat commence.
Widget de messageAffiche un message de bienvenue à l’utilisateur au début du chat.
Sortie de chatTransmet les messages (y compris le message de bienvenue et les réponses IA) à l’interface utilisateur.
Historique de chatStocke et récupère les 10 derniers échanges de chat (jusqu’à 8000 jetons) pour le contexte.
Récupérateur de documentsLorsqu’un utilisateur pose une question, recherche dans les documents internes un contenu pertinent.
Modèle d’invitePrépare une invite pour l’IA, incluant la saisie utilisateur, le contexte documentaire et l’historique de chat.
GénérateurExécute l’invite via ChatGPT 4o (ou un autre LLM), générant une réponse.

Fonctionnement du workflow

  1. Initialisation de la session de chat

    • Lorsqu’un utilisateur ouvre un nouveau chat, le Déclencheur d’ouverture de chat signale le workflow.
    • Un message de bienvenue est affiché à l’aide du Widget de message et présenté via la Sortie de chat.

  2. Gestion des requêtes utilisateur

    • Lorsque l’utilisateur saisit un message :
      • Le nœud Saisie de chat le collecte.
      • En parallèle :
        • Le message est envoyé au Récupérateur de documents pour rechercher jusqu’à 2 documents internes pertinents.
        • Le message est également transmis au Modèle d’invite pour traitement par l’IA.

  3. Préparation d’une réponse contextuelle

    • Le workflow rassemble :
      • Le dernier historique de chat pour le contexte.
      • Les documents pertinents trouvés par le récupérateur.
      • La requête actuelle de l’utilisateur.
    • Ces éléments sont fusionnés dans le Modèle d’invite, qui instruit l’IA de :
      • Répondre en tenant compte de la question de l’utilisateur, de la conversation précédente et de tout contexte documentaire trouvé.
      • Formater la réponse en markdown et répondre dans la langue de l’utilisateur.

  4. Génération de la réponse IA

    • Le nœud Générateur envoie l’invite au modèle de langage sélectionné (par exemple, ChatGPT 4o).
    • La réponse générée est envoyée à la Sortie de chat pour affichage à l’utilisateur.

Bénéfices en automatisation et montée en charge

  • Cohérence & qualité : Garantit aux utilisateurs des réponses cohérentes et de haute qualité, fondées sur la documentation interne et sensibles au contexte de la conversation.
  • Efficacité : Automatise la tâche fastidieuse de recherche dans les bases de connaissances, faisant gagner du temps aux utilisateurs et au support.
  • Scalabilité : Peut gérer de nombreuses sessions et requêtes utilisateurs simultanées, idéal pour les organisations à forte demande de support ou d’information.
  • Personnalisation : Le modèle d’invite et les paramètres de recherche documentaire peuvent être adaptés à des cas d’usage, secteurs ou politiques internes spécifiques.

Exemples d’utilisation

  • Helpdesk interne : Les employés obtiennent rapidement des réponses sur les politiques d’entreprise, les procédures informatiques ou les questions RH.
  • Support client : Les clients reçoivent des informations précises sur les produits ou services sans attendre un agent humain.
  • Support aux ventes : Les équipes commerciales accèdent à la demande aux dernières fiches produits, études de cas ou supports de présentation.
  • Gestion des connaissances : Garantit que la connaissance institutionnelle précieuse reste accessible et exploitable via des requêtes en langage naturel.

Résumé visuel

Étapes du workflow :

  1. L’utilisateur ouvre le chat → Message de bienvenue affiché.
  2. L’utilisateur pose une question.
  3. Le système récupère :
    • L’historique du chat
    • Les documents pertinents
  4. L’invite IA est construite (inclut la saisie utilisateur, l’historique du chat, le contexte documentaire).
  5. ChatGPT génère une réponse.
  6. La réponse est affichée à l’utilisateur.

Ce workflow est un modèle puissant pour toute personne souhaitant améliorer son chatbot ou assistant virtuel avec une intelligence contextuelle et consciente des documents—améliorant significativement l’expérience utilisateur et l’efficacité opérationnelle.

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