Intégrer la Connaissance d'une Organisation dans une IA
En explorant deux options pour intégrer la connaissance d'une organisation dans une IA : Botpress et un système RAG avec Milvus et Gradio.
Intégrer la connaissance d'une organisation dans une IA
Il n'y a pas si longtemps, je me suis retrouvé face à un défi intéressant : intégrer la connaissance d'une organisation dans une IA pour améliorer les processus et optimiser l'accès à l'information. Une de ces tâches qui, à première vue, semble simple, mais qui en réalité dissimule un certain nombre de complexités.
Sur ce chemin, j'ai exploré deux approches différentes :
1. Utiliser Botpress
Botpress (https://botpress.com/) est une plateforme open source pour créer des chatbots. Elle propose des outils d'orchestration puissants et une interface visuelle qui facilite le développement. De plus, elle permet de se connecter à différentes sources de données et de s'intégrer à des services externes.
Avantages :
- Facile à déployer et configurer
- Bonne interface graphique
- Intégrations natives avec diverses plateformes
Inconvénients :
- La gestion de la connaissance est limitée et dépend fortement de règles prédéfinies
- Pas de récupération avancée des informations basée sur des embeddings
- Peut s'avérer restrictif si l'on souhaite une solution plus flexible
2. Créer un RAG avec Milvus et Gradio
L'autre option a été de construire un système Retrieval-Augmented Generation (RAG). Pour ceux qui ne sont pas familiers avec ce concept, un RAG combine deux phases :
1. Récupération de l'information à l'aide d'une base de données vectorielle (dans ce cas, Milvus) pour trouver les documents les plus pertinents.
2. Génération de réponses à partir d'un modèle de langage, en les enrichissant avec la connaissance récupérée.
Pour l'interface utilisateur, j'ai utilisé Gradio, qui permet de créer rapidement des prototypes d'interaction fonctionnels.
Avantages :
- Beaucoup plus flexible : l'IA peut s'adapter facilement à de nouvelles données
- Récupération sémantique de l'information, évitant la rigidité des bots classiques
- Évolutivité : permet d'étendre la base de connaissances sans grandes difficultés
Inconvénients :
- Exige plus de travail de déploiement et de configuration
- Nécessite une maintenance continue pour ajuster les embeddings et les réponses
La décision finale
Après avoir testé les deux options, j'ai opté pour la seconde. La flexibilité et la puissance d'un RAG dépassent les limites d'une solution basée sur des règles comme Botpress. À long terme, l'adaptabilité de l'IA est cruciale, en particulier lorsqu'il s'agit d'intégrer la connaissance dynamique d'une organisation.
Ceci dit, je suis sûr qu'il existe d'autres approches intéressantes. Quelqu'un a-t-il essayé d'autres alternatives ? Quelles solutions ont le mieux fonctionné pour vous ? Je suis ouvert à recevoir vos expériences et suggestions !
Oleguer Serra - Mars 2025