Étiquette : Chatbot Agentic RAG
Un chatbot Agentic RAG combine deux concepts puissants de l’IA moderne : la génération assistée par récupération (RAG) et l’orchestration basée sur des agents. Il génère non seulement des réponses basées sur de grands modèles de langage (LLM), mais il récupère aussi activement des informations externes pertinentes (à partir de documents, d’API ou de bases de données) pour améliorer le résultat.
Le chatbot se comporte comme un agent autonome : il peut planifier, décomposer des tâches, interagir avec des outils et raisonner étape par étape pour atteindre un objectif ou résoudre une question. Il est particulièrement utile pour les flux de travail complexes ou les interactions en plusieurs étapes qui nécessitent de la précision et des données en temps réel.
Ce type d’architecture est de plus en plus utilisé dans les entreprises – par exemple, pour construire des assistants IA avancés pour le support client, l’accès aux connaissances internes ou l’automatisation des documents.
Pour démarrer un Chatbot Agentic RAG, il faut définir le flux des tâches, connecter les sources de connaissances (bases de données vectorielles, API) et, éventuellement, intégrer des modèles d’invite ou des outils personnalisés.
Production RAG : le guide complet pour construire et déployer des applications de génération augmentée par la récupération.
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