Chatbot IA avec recherche en temps réel sur le web et dans la connaissance

Un puissant chatbot IA qui répond aux questions des utilisateurs en temps réel en récupérant et synthétisant des informations depuis Google, Reddit, Wikipedia, Arxiv, Stack Exchange, YouTube, PubMed et des URL de sites web, fournissant des réponses sourcées idéales pour la recherche, l’apprentissage ou des questions générales.

Comment fonctionne le Flux IA - Chatbot IA avec recherche en temps réel sur le web et dans la connaissance

Comment fonctionne le Flux IA

L'utilisateur démarre la discussion

L'utilisateur ouvre l'interface de chat et peut saisir une question ou sélectionner parmi des exemples de requêtes.

Récupération d'informations multi-sources

L'agent IA se connecte à divers outils pour rechercher sur Google, Wikipedia, Reddit, des articles scientifiques, des vidéos, des forums, PubMed et des URL de sites web des informations pertinentes.

L'agent IA synthétise les réponses

L'agent IA collecte, analyse et synthétise les données issues des sources connectées afin de répondre à la question de l'utilisateur.

Affichage de la réponse à l'utilisateur

Le chatbot IA présente à l'utilisateur, dans l'interface de chat, une réponse complète et sourcée.

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.

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.

Description du flux

Objectif et avantages

Générateur de réponses IA multi-sources : Description du workflow

Ce workflow construit un chatbot IA avancé capable de répondre aux questions des utilisateurs en accédant à des informations issues de multiples sources en temps réel, telles que la recherche Google, Reddit, Wikipedia, StackExchange, PubMed, Arxiv, YouTube et toute URL fournie. Son objectif principal est de fournir des réponses précises et à jour, accompagnées de liens vers les sources originales, en faisant un assistant puissant pour la recherche, l’apprentissage et la récupération d’informations générales.

Expérience utilisateur

À l’ouverture de l’interface de chat, les utilisateurs sont accueillis par un message de bienvenue convivial et plusieurs exemples de questions présentés sous forme de boutons cliquables. Par exemple :

  • Quelle est la séquence d’acides aminés de l’albumine sanguine humaine ?
  • Qui est Napoléon ?
  • Qu’est-ce qui est tendance sur Reddit ?

Les utilisateurs peuvent cliquer sur ces boutons pour voir des exemples d’interactions ou saisir leurs propres questions via le champ de saisie du chat.

Structure du workflow

Le workflow se compose de plusieurs composants interconnectés, orchestrés comme suit :

ComposantRôle
ChatOpenedTriggerDétecte l’ouverture du chat et initialise l’interface.
ButtonWidgetsAffiche des exemples de requêtes sous forme de boutons.
ChatInputs/OutputsReçoit le texte utilisateur et affiche les réponses IA.
Agent IAL’orchestrateur ; reçoit les questions et sélectionne les outils.
Outils/Plugins externesRécupère les informations depuis diverses sources (voir ci-dessous).

Liste des sources de données et outils connectés

L’agent IA peut accéder et exploiter les sources et API suivantes :

  • Google Search : Récupère des URL et des contenus du web.
  • Reddit : Recherche les publications et discussions tendances.
  • Wikipedia : Récupère des résumés pour les questions de culture générale.
  • StackExchange : Répond aux questions de programmation et techniques.
  • Arxiv : Recherche des articles scientifiques et des publications.
  • PubMed : Récupère la littérature biomédicale et de santé.
  • YouTube : Recherche des vidéos pertinentes.
  • URL Retriever : Extrait le contenu de toute URL fournie par l’utilisateur.

Fonctionnement du workflow

  1. Initialisation : Lorsque l’utilisateur ouvre le chat, des boutons d’exemples de questions sont affichés pour plus de commodité.
  2. Question de l’utilisateur : L’utilisateur peut cliquer sur un bouton d’exemple ou saisir une question personnalisée.
  3. Traitement par l’agent IA : L’agent IA central reçoit la question et, selon sa nature, sélectionne automatiquement les sources de données/outils appropriés pour récupérer l’information.
  4. Agrégation des données : L’agent rassemble les résultats de plusieurs sources (par ex. Wikipedia pour l’histoire, PubMed pour le médical, StackExchange pour le code, etc.).
  5. Génération de la réponse : L’IA synthétise une réponse concise et informative et inclut des liens vers les sources originales.
  6. Affichage : La réponse est affichée dans l’interface de chat pour que l’utilisateur puisse la consulter.

L’agent est spécifiquement chargé de ne répondre qu’aux questions et d’inclure systématiquement des liens vers les sources, garantissant ainsi transparence et vérifiabilité.

Avantages pour la scalabilité et l’automatisation

  • Réponses en temps réel et à jour : En puisant dans des sources web en direct, le chatbot évite les connaissances obsolètes typiques des modèles IA statiques.
  • Large couverture : De la science à la culture générale, le chatbot peut gérer une grande variété de questions grâce à son intégration multi-outils.
  • Automatisation : L’agent IA décide automatiquement quelles sources utiliser, supprimant les étapes de recherche manuelle.
  • Efficacité en recherche : Les utilisateurs gagnent du temps en obtenant des réponses synthétisées et référencées de plusieurs plateformes en un seul endroit.
  • Scalabilité : La conception modulaire permet d’ajouter d’autres sources de données ou outils spécialisés selon les besoins, sans refondre l’ensemble du workflow.

Exemples d’utilisation

  • Étudiants ou chercheurs ayant besoin de réponses rapides avec références.
  • Développeurs cherchant des solutions de programmation ou des extraits de code.
  • Toute personne souhaitant connaître les tendances ou obtenir l’avis d’experts depuis des forums comme Reddit ou StackExchange.
  • Professionnels de santé ou passionnés interrogeant la littérature biomédicale (via PubMed).
  • Grand public souhaitant vérifier des faits à partir de sources fiables.

Schéma du flux principal

  1. Chat ouvert

    Affichage des questions exemples

    L’utilisateur pose une question (via saisie ou bouton)

    L’agent IA reçoit la requête

    Sélectionne et interroge les sources externes

    Synthétise et affiche la réponse avec liens sources

    Réponse affichée à l’utilisateur

En résumé, ce workflow crée un assistant IA polyvalent, évolutif et automatisé, capable de fournir des réponses de haute qualité et référencées grâce à la mobilisation d’un large éventail de sources de données en temps réel. Cela améliore considérablement la recherche, l’apprentissage et la productivité pour les utilisateurs de tous horizons.

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