Expérimentation RAG et chatbot ancré dans la connaissance

Objectif. Ce travail explore la manière dont un chatbot peut répondre à partir d’une source de connaissance définie, plutôt que de s’appuyer uniquement sur un modèle général.

Contribution de Vinod. Dans le cadre de sa formation actuelle en ingénierie de l’IA, Vinod a conçu et mené les expériences : préparation du matériel source, test de réponses fondées sur la recherche, et vérification de l’alignement des réponses avec le texte retrouvé.

Ce qui a été pratiqué. Embeddings, concepts de bases vectorielles, génération augmentée par retrieval (RAG), réponses ancrées dans la connaissance, et critères d’évaluation — une réponse est-elle étayée par la source retrouvée.

Outils utilisés. Mise en œuvre RAG, embeddings, bases vectorielles et chatbots ancrés dans la connaissance, tels qu’indiqués dans la boîte à outils professionnelle, au sein du programme Be10x AI Engineering Career Accelerator — Inner Circle, qui couvre les embeddings, les bases vectorielles et le RAG.

Statut et preuves. Il s’agit d’un apprentissage actuel et d’une expérimentation pratique, et non d’un système de production ni d’une mission client payée. Aucun dépôt public, capture d’écran, score d’évaluation ou URL de déploiement n’est publié ici.