Un système de connaissances interne avec IA

Vous souhaitez que vos collègues obtiennent rapidement des réponses à des questions sur les produits, les politiques, l'informatique, les processus ou les clients ? Un système de connaissances interne avec son propre chatbot est alors idéal. Grâce à Génération Augmentée par Récupération (RAG) un tel système est plus intelligent que jamais : les employés posent des questions en langage naturel et le chatbot recherche directement dans votre propre documentation. Ceci peut être fait en toute sécurité, sans fuite de données vers des tiers externes – même si vous utilisez de grands modèles linguistiques d'OpenAI ou de Google.

• La réponse correspond-elle toujours à la réalité interne
• Aucune invention n'est générée (comme parfois avec les LLM purs)
• Les données confidentielles ne sont jamais partagées avec l'extérieur

Quels outils utiliser ?

La mise en place d'un système de connaissances propre peut se faire avec différents produits, en fonction de vos préférences et exigences en matière de confidentialité, d'évolutivité et de facilité d'utilisation.

Chatbots et frameworks RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, largement applicable
• Haystack (haystack.deepset.ai) – Fort en recherche d'entreprise
• LangChain (langchain.com) – Puissant pour les connexions et la personnalisation
• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interface web simple et moderne pour le chat et la gestion

Bases de données vectorielles (pour le stockage de documents et la recherche rapide)

• ChromaDB (trychroma.com)
• Weaviate (weaviate.io)
• Qdrant (qdrant.tech)

Modèles d'IA

• Grands modèles dans le cloud
  • OpenAI GPT-4
  • Google Gemini
  • Azure OpenAI Service

• Modèles propriétaires (sur site ou cloud privé)
  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, via Ollama ou LocalAI

Important :
De nombreux outils, dont OpenWebUI et LlamaIndex, peuvent connecter des modèles locaux (sur site) et basés sur le cloud. Vos documents et requêtes ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !

Comment ajouter facilement des documents

La plupart des systèmes de connaissances modernes offrent une fonction simple de téléchargement ou de synchronisation.
Cela fonctionne par exemple ainsi :

1. Téléchargez vos documents (PDF, Word, txt, e-mails, pages wiki) via l'interface web (comme OpenWebUI)
2. Traitement automatique: L'outil indexe votre document et le rend immédiatement interrogeable par le chatbot
3. Mise à jour en direct: Si vous ajoutez un nouveau fichier, il est généralement inclus dans les réponses en quelques secondes ou minutes

Pour experts:
Des connexions automatiques avec SharePoint, Google Drive, Dropbox ou un serveur de fichiers sont tout à fait possibles avec LlamaIndex ou Haystack.

Les données restent sûres et internes

Que vous optiez pour des modèles internes ou de grands modèles cloud :

• Vous décidez vous-même de ce qui sort ou non
• Intégration avec l'authentification unique (SSO) et la gestion des accès est possible par défaut
• Pistes d'audit: qui a consulté quoi ?

Pour les informations sensibles, il est recommandé d'utiliser des modèles d'IA sur site ou dans un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer pour que vos documents ne soient jamais utilisés comme données d'entraînement ou stockés de façon permanente par le fournisseur.

Exemple d'une configuration moderne

Avec OpenWebUI vous construisez facilement un système de connaissances interne et sécurisé où les employés peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez télécharger des documents, les organiser par catégorie et laisser différents chatbots agir en tant qu'experts dans leur domaine respectif. Découvrez comment ici !

1. Ajouter et catégoriser le contenu

Téléchargement de documents

• Connectez-vous à OpenWebUI via votre navigateur.
• Accédez à la section Documents ou Base de connaissances.
• Cliquez sur Télécharger et sélectionnez vos fichiers (PDF, Word, texte, etc.).
• Astuce : Lors du téléchargement, ajoutez une catégorie ou une étiquette, telle que « RH », « Technique », « Ventes », « Politique », etc.

Avantage: En catégorisant, le bon chatbot (expert) peut se concentrer sur les sources pertinentes et vous obtenez toujours une réponse appropriée.

2. Chatbots avec des spécialités (rôles) propres

OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun avec sa propre spécialité ou son propre rôle. Exemples :

• Bot RH: Questions sur les congés, les contrats, les conditions de travail.
• Support IT: Aide pour les mots de passe, les applications, le matériel.
• Bot Politique: Réponses sur la politique et la conformité de l'entreprise.
• Coach Ventes: Informations sur les produits, les prix et les devis.

Commencer immédiatement ou préférer de l'aide ?

Vous souhaitez réaliser rapidement une preuve de concept ? Avec par exemple OpenWebUI et LlamaIndex, vous avez souvent une démo en ligne en un après-midi !
Vous souhaitez une configuration professionnelle, une connexion à votre informatique existante, ou une sécurité maximale ?
NetCare assisteert bij elke stap: de l'aide au choix à la mise en œuvre, l'intégration et la formation.

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