In depth
La génération augmentée par récupération (RAG) est l'architecture standard pour les chatbots IA qui doivent répondre avec précision à partir d'une base de connaissances spécifique. En e-commerce, c'est votre catalogue et vos politiques. Plutôt que de demander au modèle de langage de se rappeler des faits de son entraînement, le système exécute d'abord une recherche pour récupérer les produits, pages ou FAQ pertinents, puis passe ces extraits récupérés au modèle avec la question de l'acheteur. La réponse du modèle est contrainte par ce qui a été récupéré, ce qui explique pourquoi les chatbots basés sur RAG peuvent citer des produits et des prix spécifiques au lieu de les inventer. Emporiqa est construit sur RAG : chaque tour d'acheteur déclenche une récupération hybride sur vos données synchronisées (produits + politiques + pages), et le modèle de langage ne voit que ce qui a été récupéré. C'est la récupération qui rend possible le « ferme la vente » : le modèle recommande de vrais SKU à de vrais prix.
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