Exploiter le potentiel de la gestion des connaissances d’entreprise avec la technologie RAG et le modèle ChatGPT

La gestion des connaissances d’entreprise est un élément clé du succès de toute entreprise moderne. Une connaissance bien structurée, accessible et fiable peut faire la différence entre une entreprise prospère et une autre qui peine à rester compétitive.

Dans cet article, nous explorerons une solution innovante basée sur la technologie RAG (Retrieval Augmented Generation) et le modèle ChatGPT, qui promet de révolutionner la gestion des relations entre la connaissance d’entreprise et les utilisateurs internes et externes.

La Base : Qu’est-ce que le Modèle ChatGPT ?

Le cœur de cette solution est le modèle ChatGPT, un membre de la famille GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ces modèles d’intelligence artificielle ont démontré une capacité extraordinaire à comprendre une demande et à générer un texte cohérent pour répondre à des questions basées sur le contexte fourni. Le modèle ChatGPT a été spécifiquement formé avec des milliers de Go de connaissances acquises à partir de tout ce qui était accessible numériquement.

Mais qu’est-ce qui rend vraiment cette solution unique ? Voyons quelques-unes de ses caractéristiques distinctives.

La Puissance des Bases de Données Vectorielles

Au cœur de cette solution se trouve l’utilisation d’une base de données vectorielle. Cette base de données représente des mots et des phrases comme des points dans un espace multidimensionnel. Pourquoi est-ce si important ? Cela permet au modèle ChatGPT de calculer la similarité entre les vecteurs de mots et de sélectionner les mots les plus appropriés pour répondre à une question. Imaginez devoir trouver des informations spécifiques dans un vaste océan de données textuelles ; la base de données vectorielle agit comme une boussole, vous guidant vers les réponses souhaitées.

Recherche par Similarité : Trouver l’Aiguille dans la Botte de Foin

L’une des tâches les plus importantes de cette solution est la recherche par similarité. Cette fonctionnalité permet au modèle ChatGPT de trouver des mots ou des phrases similaires en fonction de l’entrée fournie par l’utilisateur. Imaginez chercher une aiguille dans une botte de foin virtuelle d’informations commerciales. La recherche par similarité est comme un aimant qui attire l’aiguille, vous aidant à identifier facilement les informations pertinentes.

La construction du contexte à travers les invites

Un autre élément crucial est la construction du contexte à travers les invites. L’utilisateur fournit une invite ou une question, et le modèle ChatGPT utilise cette entrée pour générer une réponse. Le contexte fourni par l’utilisateur joue un rôle fondamental dans la détermination de la réponse générée par le modèle. Cela signifie que la formulation d’invites claires et spécifiques est essentielle pour obtenir des résultats précis.

Données de Haute Qualité: La Pierre Angulaire de la Connaissance

La qualité et la quantité des données disponibles sont fondamentales pour le succès du modèle ChatGPT. Imaginez construire une maison : les données de haute qualité sont la pierre angulaire sur laquelle tout repose. Une base de données vectorielle, peuplée d’informations structurées, est la clé pour obtenir des résultats précis et fiables.

Différences entre se baser sur une connaissance générique et sur ses propres données d’entreprise : le modèle RAG

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) représente une solution clé pour aborder deux aspects cruciaux dans la gestion des informations d’entreprise et la qualité des réponses.

la protection des données sensibles

la fourniture de réponses précises et exactes sans le risque d’”hallucinations”.

Protection des données d’entreprise : Un aspect fondamental de la gestion des connaissances d’entreprise est la protection des données sensibles ou confidentielles de l’entreprise. Avec l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle comme Chat GPT d’OpenAI, il y a une préoccupation que les informations d’entreprise pourraient être exposées ou partagées avec des tiers. Le RAG résout ce problème car il maintient le contrôle total des données d’entreprise. En particulier, la base de données vectorielle, qui contient les informations structurées de l’entreprise, est hébergée en interne (“on premise”), garantissant que les données d’entreprise restent sécurisées et ne sont pas partagées avec des fournisseurs externes ou des plateformes tierces.

Fourniture de réponses exactes sans hallucinations : Un autre aspect crucial est de garantir que les réponses fournies aux employés ou aux clients de l’entreprise soient exactes et exemptes d’erreurs ou “d’hallucinations”. Le RAG relève ce défi par le biais d’un processus rigoureux. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système utilise un moteur de définition d’intention et compare la question avec la base de données vectorielle. Cette comparaison est basée sur la logique de recherche par similarité, ce qui signifie que les réponses sont sélectionnées en fonction de leur similitude avec les informations présentes dans la base de données structurée de l’entreprise. Cela garantit que les réponses sont précises et pertinentes par rapport aux informations de l’entreprise, minimisant ainsi le risque de réponses incorrectes ou trompeuses.

Inoltre, il RAG consente di sfruttare appieno la conoscenza aziendale strutturata di EKR, la stessa precedentemente utilizzata per creare documenti tradizionali come cataloghi, listini, data sheet, manuali e troubleshooting. Questi dati strutturati sono fondamentali per il processo di risposta generata dall’IA, poiché forniscono la base per la costruzione di risposte accurate e contestualmente rilevanti. Utilizzando queste informazioni già vettorializzate e organizzate dalla Knowledge base strutturata dell’azienda, il sistema può generare risposte precise e coerenti che riflettono fedelmente le informazioni aziendali.

En exploitant des bases de données vectorielles, la recherche par similarité, des invites bien construites et des données de haute qualité, les entreprises peuvent obtenir des réponses précises et fiables à leurs questions posées à l’IA, comme si elles étaient posées à un EXPERT NUMÉRIQUE.

Mais rappelez-vous, la connaissance est la clé, et le chemin vers le succès commercial passe par la gestion intelligente des connaissances. EKR aide depuis 15 ans les entreprises à gérer les connaissances de manière structurée avec la méthode EKR Orchestra.