Composant GoogleSearch
Le composant GoogleSearch vous permet de récupérer des connaissances à jour depuis Google, améliorant la précision et la pertinence de votre chatbot grâce à des contrôles de recherche personnalisables.
Description du composant
Comment fonctionne le composant Composant GoogleSearch
Le plus grand défi de l’IA était autrefois sa tendance à présenter des informations vagues, obsolètes ou carrément fausses. Tous ces problèmes sont simplement causés par un manque d’accès à des connaissances pertinentes. Autrefois, corriger ce problème nécessitait de réentraîner l’ensemble du modèle, ce qui était impensable pour la plupart des entreprises, et encore moins pour les particuliers. Mais il existe une autre approche, vous permettant simplement d’orienter les modèles vers les bonnes sources de connaissances à la volée.
Cette approche s’appelle le Retrieval-Augmented Generation (RAG), et elle vous permet de fournir aux modèles génératifs des connaissances supplémentaires à la volée, sans compétences techniques ni besoin d’entraîner des modèles entiers. Les composants de récupération, y compris GoogleSearch, vous permettent d’utiliser facilement cette méthode.
Qu’est-ce que le composant GoogleSearch ?
Ce composant permet au flux de récupérer des connaissances en recherchant sur Google du contenu pertinent. Il spécifie la requête de recherche et détermine comment le flux récupère les informations. Il peut être utilisé simultanément avec d’autres composants de récupération pour améliorer la réponse finale.
Exemples de cas d’usage
- Vérification de faits en temps réel : Utilisez le composant pour vérifier des affirmations ou recueillir les derniers articles d’actualité sur un sujet.
- Enrichissement de contenu : Récupérez automatiquement des ressources externes pertinentes pour enrichir des documents.
- Agents IA : Donnez aux agents conversationnels la capacité d’intégrer des connaissances récentes provenant du web. Recherche spécifique à un domaine : Limitez les recherches à des sites web spécifiques grâce à la fonctionnalité de préfixe de requête (par exemple, site:arxiv.org pour des articles académiques).
Pourquoi utiliser ce composant ?
- Restez à jour : Accédez aux informations les plus récentes du web, dépassant les limites des données d’entraînement statiques.
- Configuration flexible : Adaptez la recherche à vos besoins en termes de pays, de langue et de localisation.
- Intégration au workflow : Les sorties sont compatibles avec d’autres composants, facilitant la création de processus IA complexes et enrichis en connaissances.
- Mise en cache : Améliore l’efficacité en évitant les recherches redondantes lorsque la même requête est répétée.
Requête d’entrée
Spécifie la requête utilisée pour rechercher les informations pertinentes. Elle peut être reliée à un composant, comme Chat Input, ou saisie manuellement.
Limite des résultats
Ce paramètre limite le nombre de liens analysés pour l’information. Google dispose d’algorithmes avancés pour classer les résultats et garantir que les premiers sont les plus pertinents par rapport à la requête. Les cinq premiers résultats devraient suffire pour obtenir une information pertinente et fournir une réponse significative à la plupart des requêtes.
Langue
Si votre site web est dans une langue spécifique, un chatbot renvoyant des résultats en anglais pourrait être contre-productif. De plus, les sujets de niche et locaux donnent souvent des résultats plus pertinents lorsqu’ils sont recherchés dans la bonne langue.
Pays
Définir le pays est une autre ligne de défense pour garantir des résultats pertinents. Imaginez un chatbot de conseils financiers, et un utilisateur demande des informations sur la fiscalité. Ne définir que la langue pourrait amener un utilisateur britannique à recevoir des informations sur la fiscalité américaine, entraînant confusion et frustration.
Localisation
Ce paramètre optionnel permet d’affiner encore davantage les résultats. Obtenir des résultats pertinents uniquement pour une ville ou une région spécifique est bénéfique dans certains cas d’usage.
Préfixe de requête
Les préfixes de requête sont des mots ou symboles spécifiques permettant de restreindre le type de résultats. Par exemple, vous pouvez utiliser le préfixe “daterange:” pour garantir que les résultats sont récents, ou “filetype:” si vous souhaitez un format de fichier particulier. Google prend en charge une gamme de ces préfixes, offrant un contrôle précis sur les résultats retournés.
Comment connecter le composant GoogleSearch à votre flux
Le composant contient une seule entrée et une seule sortie :
- Requête d’entrée : La requête peut être toute sortie textuelle. Les cas d’usage courants sont la connexion à Chat Input ou à un Générateur.
- Sortie : La sortie de tout composant de type récupérateur est toujours un document.
La sortie Document ne peut être lue que par les composants Document to Text et de type Widget. Ceux-ci transforment les résultats de recherche bruts en une forme présentable prête à l’export.
Créer un flow utilisant GoogleSearch
Créons un chatbot simple utilisant Google Search comme principale source de connaissances.
- Comme toujours, commencez par Chat Input.
- Connectez l’entrée au composant GoogleSearch, ce qui fait de la requête humaine le prompt de recherche.
- Transformez la sortie du récupérateur. La sortie est un enregistrement d’URL ; nous voulons la convertir en texte brut. Utilisez le composant URL Retriever.
- Vous pouvez ajouter un Prompt et un historique de chat en option. Nous le ferons, car cela rend la sortie plus agréable et conversationnelle.
- Connectez le Générateur pour ajouter un LLM à l’ensemble.
- Vous êtes prêt à sortir le résultat.
Voici notre flow résultant :
Demandons au bot GoogleSearch quel est le meilleur modèle d’IA :
Le bot retourne une liste des meilleurs modèles, en commentant chacun et en listant les sources. Nous avons volontairement limité la longueur de la sortie pour qu’elle tienne dans la fenêtre de chat. Cependant, le résultat peut être bien plus détaillé que cela.
Exemples de modèles de flux utilisant le composant Composant GoogleSearch
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Composant GoogleSearch. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
Questions fréquemment posées
- Qu'est-ce que le composant GoogleSearch ?
Ce composant vous permet de récupérer des connaissances en recherchant sur Google du contenu pertinent. Le composant permet également de contrôler les résultats retournés.
- Comment puis-je limiter les résultats retournés ?
Vous pouvez limiter le nombre de résultats de recherche que le bot explore. Vous pouvez également rendre la requête plus spécifique en définissant la langue, le pays, et même la localisation. Le limiteur le plus puissant est celui des préfixes de requête, qui vous permet de spécifier l'ancienneté des résultats, le type de fichier, et bien plus encore.
- Pourquoi ne puis-je pas connecter le composant GoogleSearch à la sortie ?
Le composant ne délivre pas l'information sous forme de texte. La sortie de GoogleSearch est un document de connaissances. Il s'agit d'un document plus structuré, incluant des données inadaptées à une sortie. Vous devez d'abord transformer le document en texte via le composant Knowledge to Text.
- Puis-je personnaliser la localisation de la recherche, le pays ou la langue ?
Absolument. Vous pouvez ajuster des paramètres comme le pays, la langue et la localisation pour adapter les résultats de recherche.
- Comment puis-je utiliser les résultats de recherche dans mon workflow ?
Les résultats peuvent être utilisés dans d'autres composants pour traitement, résumé ou automatisation supplémentaire, ce qui en fait un outil polyvalent pour la récupération d'information en temps réel.
- Puis-je connecter à la fois le Document Retriever et GoogleSearch ? Si oui, lequel est prioritaire ?
Vous pouvez utiliser les deux simultanément pour rendre les résultats plus pertinents. Chaque récupérateur mènera à sa propre sortie. Dans ce cas, la priorité est définie par l'ordre des sorties sur le canevas. Cela signifie que si Document Retriever est la première sortie depuis le haut, il sera priorisé sur les autres récupérateurs.
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