Hubi intègre la génération automatique de bases de connaissances
Dans le monde en constante évolution de l’IA conversationnelle, Hubi a décidé de continuer son intégration avec les moteurs de LLM en mettant en place la génération automatique de bases de connaissances. Cette nouvelle capacité révolutionne la manière dont les entreprises vont pouvoir créer et gérer les connaissances au sein de leurs chatbots, offrant une solution efficace et rapide pour optimiser la compréhension du langage naturel.
Gagnez du temps grâce à l’automatisation
Traditionnellement, la création de bases de connaissances pour Hubi implique, pour chaque couple de question/réponse, de formuler plusieurs questions alternatives afin d’optimiser les performances de notre moteur natif de NLU (Natural Language Understanding, compréhension naturelle du langage).
Bien sûr, la génération de la réponse associée implique également un effort de saisie, notamment dans le cas de sujets grand public. Fort du retour de nos clients face à cette tâche chronophage et à faible valeur ajoutée pour des experts métiers, nécessitant la saisie manuelle de multiples formulations alternatives pour chaque question, nous avons décidé de mettre en place une nouvelle fonctionnalité permettant aux utilisateurs de générer automatiquement ces bases, en exploitant les capacités avancées d’un modèle de langage comme ChatGPT.
Cette automatisation réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires à la mise en place d’un chatbot performant, tout en laissant la latitude à l’utilisateur de valider et/ou modifier le format et la pertinence des questions et réponses.
Deux alternatives à la création manuelle des bases de connaissances
Comment utiliser ces nouvelles fonctionnalités de génération de bases de connaissances ?
Deux solutions s’offrent à vous :
1. À partir d’un sujet donné, sélectionnez un nombre de questions/réponses à créer et laissez Hubi analyser le sujet et générer les couples de questions/réponses. En quelques minutes, vous pouvez alors valider puis publier votre contenu sur vos différents canaux.
2. Capitalisez sur vos documents existants ! Laissez Hubi analyser et générer autant de questions/réponses que nécessaire à partir d’un document PDF existant ! En exploitant la capacité du LLM à comprendre et à synthétiser le langage naturel, les informations pertinentes extraites du PDF peuvent être organisées de manière structurée, créant ainsi des bases de connaissances riches et bien articulées.
La première alternative offre une approche ciblée où les utilisateurs peuvent définir un sujet spécifique et sélectionner le nombre souhaité connaissances à générer. Hubi, grâce à son analyse du sujet, produit rapidement des paires de questions/réponses. Cette méthode est idéale pour des besoins spécifiques ou pour des situations où une intervention manuelle reste précieuse pour valider et affiner les résultats.
La deuxième alternative, quant à elle, capitalise sur les documents existants, une démarche particulièrement pertinente pour les entreprises qui souhaitent exploiter leur contenu déjà existant. L’analyse de documents PDF permet à Hubi de générer automatiquement des questions/réponses, offrant ainsi une manière efficace de convertir des informations préexistantes en bases de connaissances pour le chatbot. Cette approche se révèle particulièrement avantageuse pour les entreprises possédant une base de connaissances conséquente dans des documents existants.
Compréhension améliorée grâce à la diversité des formulations
La génération automatique de formulations alternatives pour chaque question garantit une meilleure compréhension du langage naturel. En exploitant la puissance des modèles de langage, Hubi crée des variations contextuelles et sémantiques, améliorant ainsi la capacité du chatbot à interagir de manière naturelle et précise avec les utilisateurs.
Cette approche contribue à augmenter la pertinence des réponses fournies par le chatbot, renforçant ainsi l’expérience utilisateur. Cette diversité des formulations se révèle être un élément clé pour améliorer l’efficacité des chatbots. Hubi utilise les LLM pour générer des variations contextuelles autour de chaque question, capturant ainsi les différentes manières dont une même question peut être formulée. Cela va au-delà de la simple synonymie, car Hubi est capable de saisir les nuances sémantiques et contextuelles qui peuvent exister dans les formulations alternatives.
Par exemple, si une question concerne les heures d’ouverture d’un magasin, les formulations alternatives peuvent explorer des variations telles que « Quels sont les horaires d’ouverture ? », « À quelles heures puis-je vous rendre visite ? », ou encore « Quand puis-je vous trouver ouvert ? ». *
En utilisant cette approche, Hubi garantit une compréhension approfondie des diverses manières dont une requête peut être exprimée, permettant au chatbot de fournir des réponses précises et pertinentes quel que soit le style de langage utilisé par l’utilisateur. Cela élimine les frictions potentielles dans les interactions et contribue à créer une expérience utilisateur fluide et naturelle.
Mais comment fonctionnent ces LLM ?
Les LLM fonctionnent en apprenant à prédire le mot suivant dans une séquence de mots, en se basant sur les mots précédents. Entraînés sur d’énormes corpus de données textuelles, ces modèles développent une compréhension approfondie des subtilités du langage naturel. Lorsqu’ils sont sollicités pour générer des formulations alternatives, ils puisent dans cette compréhension pour produire des variations contextuelles et pertinentes.
On distingue alors plusieurs intérêts dans leur utilisation :
1. Compréhension contextuelle : Les LLM comprennent le contexte global d’une phrase, ce qui leur permet de générer des formulations alternatives qui s’adaptent au contexte spécifique de la question posée. Cela améliore considérablement la pertinence des réponses générées par le chatbot.
2. Diversité linguistique : Grâce à leur exposition à une vaste gamme de structures linguistiques, les LLM sont capables de créer des variations significatives dans la formulation des questions. Cette diversité linguistique renforce la capacité du chatbot à interagir de manière naturelle avec une variété de requêtes.
3. Adaptabilité continue : Les LLM peuvent être réentraînés périodiquement pour s’adapter à l’évolution du langage et des expressions courantes. Cela garantit que le chatbot reste pertinent et efficace au fil du temps, s’adaptant aux évolutions constantes du langage naturel.
Conclusion : Hubi, la solution vous offrant une expérience utilisateur améliorée
En conclusion, dans le domaine en constante évolution de l’IA conversationnelle, Hubi propose une avancée significative avec la génération automatique de bases de connaissances. Cette fonctionnalité simplifie et accélère le processus de création de chatbots intelligents, réduisant les barrières à l’entrée pour les entreprises cherchant à adopter l’IA conversationnelle. Elle contribue également à améliorer significativement la qualité des interactions. En capitalisant sur les avantages offerts par les deux alternatives de création de bases et en exploitant la diversité des formulations générées par les LLM, Hubi cherche à offrir une expérience utilisateur améliorée. Cette approche novatrice, alliant automatisation et compréhension approfondie du langage, positionne Hubi comme un acteur engagé dans l’amélioration constante de l’IA conversationnelle. Hubi s’efforce d’être à l’écoute, adaptable et toujours prêt à évoluer dans un monde où la technologie et les attentes évoluent constamment.
Si vous souhaitez découvrir cette nouvelle fonctionnalité, n’hésitez pas à demander votre démo dès aujourd’hui !