Chatbot IA : de Bon à Excellent !

Le pipeline de développement typique pour un chatbot basé sur Azure implique l'utilisation des services cognitifs Azure pour l'ingestion de documents. Ce processus comprend la division des documents en segments gérables, la génération d'embeddings à partir de ces segments, et l'intégration de ces embeddings dans le chatbot. Cette intégration garantit que le chatbot peut répondre efficacement aux interactions des utilisateurs en se basant sur les informations traitées.

Selon Microsoft, il s'agit d'un pipeline convaincant pour faire évoluer rapidement une application d'intelligence artificielle générative (Gen AI).

Plateforme leader pour la recherche et la récupération d'informations pour RAG

Azure AI Search, une plateforme de récupération d'informations alimentée par l'IA, aide les développeurs à créer des expériences de recherche enrichies et des applications d'IA générative qui combinent des modèles de langage avancés avec des données d'entreprise. Implémentez des fonctionnalités de recherche pour toute application mobile ou de recherche au sein de votre organisation ou dans le cadre d'applications SaaS (software as a service).

Le SDK V4 du Framework Bot Azure

Le SDK V4 du Framework Bot Azure constitue la base du développement de bots sur Azure, offrant les bibliothèques et outils nécessaires à la tâche. LUIS, faisant partie des services cognitifs d'Azure, interprète les entrées des utilisateurs pour discerner l'intention et extraire des entités. Lorsque la confiance de LUIS dans l'intention est inférieure à 30%, la requête est transmise à QnA Maker, qui génère des réponses à partir de données préexistantes comme des FAQ. SharePoint Online agit comme une base de données de contenu, activée par LUIS lorsque la confiance dans l'intention dépasse 30%, pour gérer les interactions de données. Enfin, les Cartes Adaptatives présentent du contenu interactif dans le dialogue du bot, exploitant les données de SharePoint Online et facilitant l'interaction avec l'utilisateur.

Chatbot de recherche documentaire utilisant le Framework Bot Azure

Cependant, la question qui se pose est l'efficacité de ce pipeline pour offrir des chatbots de premier ordre. Avant de répondre à cette question en nous basant sur notre expérience avec les clients, définissons ce que signifie l'excellence.

Du point de vue de l'expérience utilisateur du chatbot, un « excellent » bot est celui qui fournit des réponses pertinentes plus de 8 fois sur 10. Atteindre un taux de précision de plus de 80 % est hautement souhaitable pour les applications de service client et de KnowledgeBot.

Selon notre expérience, le pipeline « prêt à l'emploi » mentionné ci-dessus atteint généralement un taux de précision de l'ordre de 60 % à 70 % au maximum. Il est important de noter que le choix du Large Language Model (LLM) n'est pas le principal responsable de cette limitation !

Passer de Bon à Excellent !

Atteindre un taux de précision de plus de 80 % dans les réponses des chatbots nécessite une personnalisation significative à presque toutes les étapes du pipeline. Voici une approche complète :

1. Ingestion personnalisée consciente de la structure : Utilisez des techniques et bibliothèques avancées qui préservent la structure originale des documents lors de leur conversion en texte. Cette étape est essentielle pour maintenir l'intégrité et le contexte de l'information, réduisant ainsi les inexactitudes causées par la perte de structure.

2. Segmentations intelligentes et embeddings avancés : Mettez en œuvre des stratégies de segmentation du contenu qui se concentrent sur la pertinence des segments de texte par rapport aux requêtes que le chatbot est censé traiter. Optimisez la taille de ces segments pour un traitement efficace sans perte de contexte. Passez au dernier modèle d'embeddings, tel que ADA-003, qui offre des améliorations par rapport à ses prédécesseurs, et personnalisez-le en fonction des besoins spécifiques du jeu de données.

3. Métadonnées contextuelles enrichies : Allez au-delà de la capture de métadonnées de base en intégrant des métadonnées contextuelles détaillées aux segments de texte. Ces métadonnées doivent être riches et descriptives, permettant aux embeddings d'incorporer une compréhension plus profonde du contexte, du but et de la pertinence du document.

4. Recherche de similarité hybride avec reranking personnalisé : Développez un mécanisme de recherche de similarité plus sophistiqué qui combine différents types de méthodologies de recherche pour identifier les segments de texte les plus pertinents. Personnalisez le processus de reranking pour qu'il prenne en compte à la fois le contenu du segment et sa pertinence contextuelle, en faisant remonter les réponses les plus appropriées en premier.

Il est peu probable que le segment le plus pertinent apparaisse en tête de liste, mais il est probable qu'il se trouve parmi les 100 premiers.

5. Ingénierie de prompts LLM raffinée : Engagez-vous dans une ingénierie de prompts détaillée avec le Large Language Model pour améliorer sa capacité à sélectionner et formuler les réponses les plus précises et pertinentes. Cela implique de personnaliser les prompts pour tirer parti des données structurées et richement contextualisées fournies, maximisant ainsi l'efficacité du LLM.

Optimiser le contexte pour un petit ensemble de segments, spécifiquement moins de cinq, dans un appel de contexte LLM est à la fois faisable et bénéfique.

6. Expérience interactive de bot avec l'humain dans la boucle : Créez une expérience de chatbot plus interactive et humaine. Cela peut impliquer le développement d'une application chatbot personnalisée qui offre aux utilisateurs des options pour affiner leurs requêtes ou choisir parmi plusieurs réponses. Intégrer une approche avec l'humain dans la boucle là où cela est nécessaire peut également aider à améliorer continuellement la précision et la pertinence des réponses en fonction des retours et des interactions des utilisateurs.

7. Apprentissage et optimisation continus : Mettez en place une boucle de rétroaction où le système apprend de chaque interaction, améliorant continuellement la précision de la segmentation, des embeddings et de la génération de réponses. Cela nécessite des techniques avancées d'apprentissage machine et éventuellement une supervision manuelle pour s'assurer que le chatbot évolue et s'adapte aux besoins des utilisateurs au fil du temps.

En personnalisant ces étapes du pipeline, vous pouvez améliorer significativement la précision et l'efficacité d'un chatbot, le rendant capable de fournir des réponses avec une précision de plus de 80 %. Cette approche sur mesure garantit que le chatbot non seulement répond aux attentes des utilisateurs, mais les dépasse, offrant une expérience utilisateur fluide et efficace.

Le Rôle de Pandorabot.io dans l'Amélioration des Expériences de Chatbot

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