Générateur de paragraphe d’articles connexes
Génère automatiquement un court paragraphe attrayant pour votre site web, incluant des liens vers les articles connexes les plus pertinents. Ce flux de travail alimenté par l’IA analyse le contenu de votre site pour recommander des lectures complémentaires, favorisant l’engagement des utilisateurs et la durée des sessions.


Comment fonctionne le Flux IA
Collecte des entrées utilisateur
Collecter le sujet ou l’URL auprès de l’utilisateur pour déterminer le contexte de la page actuelle.Récupérer les articles pertinents
Rechercher dans la base de connaissances du site les articles les plus pertinents liés au sujet ou à l’URL fournis.Analyser et extraire les mots-clés
Extraire les sujets et mots-clés principaux des articles récupérés afin d’identifier les meilleurs candidats pour la création de liens.Générer le paragraphe d’articles connexes
Utiliser l’IA pour générer un court paragraphe facile à lire, intégrant des liens vers les articles les plus pertinents, afin d’encourager l’exploration.Afficher le paragraphe généré
Présenter à l’utilisateur le paragraphe généré avec les liens d’articles intégrés, prêt à être utilisé sur le site web.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.
Prompt
Prompt pour demander au LLM de rédiger un paragraphe lisible et concis avec des liens markdown vers des articles connexes pour une page web.
vous êtes un rédacteur compétent, axé sur la lisibilité des textes que vous rédigez.
N’utilisez pas de mots sophistiqués – cela doit être facile à comprendre.
Concentrez-vous sur des informations détaillées. N’utilisez pas de phrases comme « Dans le monde en constante évolution d’aujourd’hui... », « Dans la complexité actuelle... », « est une étape cruciale », « joue un rôle important », « à un rythme effréné... », « un rôle pivot », « Dans le paysage en perpétuelle évolution de » ou « Dans le domaine de ... », allez toujours à l’essentiel sans conclusions ou introductions inutiles.
Rédigez un paragraphe pour la page web avec l’URL « {input} ».
Le paragraphe doit indiquer au visiteur ce qu’il devrait lire ensuite après la lecture de la page actuelle.
Pour chaque article connexe, choisissez le mot-clé le plus pertinent pour l’article et faites-en un lien (format markdown).
Intégrez dans le paragraphe des liens vers chaque article de la liste.
Dans le contexte figure la liste des pages les plus pertinentes par rapport à la page actuelle, cette dernière pouvant aussi y figurer.
Ne listez pas la page actuelle dans le paragraphe comme article connexe.
--- ARTICLES LES PLUS PERTINENTS ---
{context}
--- FIN DES ARTICLES PERTINENTS ---
Rédigez le paragraphe dans la même langue que celle des documents connexes.
Le paragraphe doit comporter 2 phrases pour chaque document connexe.
S’il n’y a pas d’articles connexes, retournez simplement un espace comme réponse
Prompt
Prompt pour générer une liste de mots-clés utiles et un contexte pour les étapes LLM suivantes.
Mots-clés utiles :
{input}
---
{context}
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 paragraphe d’articles connexes : description du flux de travail
Ce flux de travail est conçu pour générer automatiquement un court paragraphe attrayant pour une page web ou un sujet donné. Le paragraphe généré contient des liens vers les articles les plus pertinents de votre site, aidant ainsi les visiteurs à naviguer facilement vers des contenus connexes. Cette automatisation est particulièrement utile pour étendre la création de sections « Articles connexes », renforcer l’engagement utilisateur et améliorer le SEO grâce à un maillage interne efficace et cohérent.
Vue d’ensemble du flux de travail
Le processus peut être résumé ainsi :
Interaction utilisateur & bienvenue
- Lors de l’ouverture du chat, l’utilisateur est accueilli par un message de bienvenue. Ce message explique l’objectif de l’outil et invite l’utilisateur à saisir un sujet ou une URL.
Gestion de l’entrée
- L’utilisateur fournit un sujet ou une URL de page web via le widget de chat.
Récupération initiale du document
- Le système récupère le(s) document(s) le(s) plus pertinent(s) à partir de la base de connaissances de votre site en utilisant l’entrée de l’utilisateur comme requête. Cela donne un contexte initial au flux de travail.
Construction du prompt (contextualisation)
- Un modèle de prompt combine l’entrée de l’utilisateur et le(s) document(s) récupéré(s) pour créer une requête contextualisée.
Récupération des articles connexes
- À l’aide du prompt contextualisé, le système récupère jusqu’à 6 des articles les plus pertinents (hors page actuelle) via un second récupérateur de documents. La structure du contenu (H1-H4) est prise en compte pour garantir la pertinence.
Prompt de génération du paragraphe
- Un modèle de prompt affiné est préparé pour le générateur IA. Ce modèle indique au modèle de langage de :
- Rédiger comme un rédacteur compétent, facile à comprendre.
- Éviter le langage générique ou trop sophistiqué.
- Rédiger un paragraphe avec 2 phrases par article connexe.
- Transformer le mot-clé le plus pertinent de chaque article en lien markdown.
- Exclure la page actuelle des articles connexes.
- Générer la sortie dans la même langue que les articles connexes.
- S’il n’y a pas d’articles connexes, retourner un simple espace.
- Un modèle de prompt affiné est préparé pour le générateur IA. Ce modèle indique au modèle de langage de :
Extraction des mots-clés
- Les articles connexes récupérés sont analysés pour la fréquence des mots-clés, afin d’identifier les mots-clés les plus utiles qui serviront de texte d’ancrage pour les liens du paragraphe final.
Assemblage du prompt final
- Un autre modèle de prompt intègre les mots-clés principaux et le contexte pour le générateur IA.
Génération IA
- Un modèle de génération de texte (LLM) traite le prompt et produit le paragraphe final contenant les liens vers les articles connexes.
Affichage du résultat
- Le paragraphe généré est affiché à l’utilisateur sous forme de message de chat, prêt à être utilisé sur votre site web.
Structure du flux de travail (tableau)
Étape | Composant | Objectif |
---|---|---|
1. Chat ouvert | ChatOpenedTrigger + MessageWidget | Accueillir l’utilisateur et présenter la fonctionnalité |
2. Entrée utilisateur | ChatInput | Recueillir le sujet ou l’URL de l’utilisateur |
3. Récupérer document principal | DocumentRetriever (1 doc) | Trouver le document le plus pertinent pour le contexte |
4. Construire le prompt initial | PromptTemplate | Combiner l’entrée et le contexte pour la récupération suivante |
5. Récupérer les connexes | DocumentRetriever (6 docs) | Obtenir jusqu’à 6 articles connexes les plus pertinents |
6. Préparer le prompt de paragraphe | PromptTemplate (instructions détaillées) | Indiquer à l’IA comment générer le paragraphe avec liens |
7. Extraire les mots-clés | KeywordFrequencyEvaluator | Trouver les mots-clés principaux pour le texte d’ancrage |
8. Assembler le prompt final | PromptTemplate | Fusionner mots-clés et contexte pour la génération IA |
9. Générer le paragraphe | Generator (LLM) | Générer le paragraphe d’articles connexes |
10. Afficher le résultat | ChatOutput | Présenter le résultat à l’utilisateur |
Pourquoi c’est utile
Évolutivité :
Automatise la création de paragraphes d’articles connexes pour toute page ou sujet, économisant du temps éditorial manuel.Cohérence :
Garantit que chaque page dispose d’une section d’articles connexes au format homogène et de haute qualité.SEO & Engagement :
Un maillage interne intelligent via des mots-clés pertinents comme texte d’ancrage favorise le SEO. Des suggestions contextuelles et engageantes incitent les utilisateurs à rester plus longtemps sur votre site.Localisation :
Le paragraphe est généré dans la même langue que les articles connexes, ce qui prend en charge les sites multilingues.Personnalisation :
Les prompts sont soigneusement conçus pour éviter les textes génériques et mettre l’accent sur des suggestions utiles et concrètes pour les lecteurs.
Cas d’utilisation idéaux
- Blogs ou sites d’actualité souhaitant des paragraphes « À lire ensuite » automatiques.
- Sites e-commerce suggérant des guides ou pages produits connexes.
- Bases de connaissances ou sites de documentation orientant vers des sujets d’aide associés.
- Tout site riche en contenu cherchant à améliorer la navigation et le SEO avec un minimum d’effort manuel.
Schéma du flux d’automatisation (simplifié)
flowchart LR
A[User opens chat] --> B[Welcome message]
B --> C[User enters topic or URL]
C --> D[Retrieve main document for context]
D --> E[Build context-aware prompt]
E --> F[Retrieve related articles (up to 6)]
F --> G[Extract top keywords]
G --> H[Create AI prompt with links/keywords]
H --> I[AI generates paragraph]
I --> J[Display paragraph to user]
Résumé
Ce flux de travail combine la récupération de documents, l’ingénierie de prompts, l’analyse de mots-clés et l’IA générative pour automatiser la création de paragraphes « Articles connexes » de haute qualité et reliés. C’est une solution robuste pour tout site riche en contenu souhaitant optimiser le maillage interne et l’engagement utilisateur avec un minimum d’effort.
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