RAG Chatbot

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Das Prinzip beruht auf zwei aufeinanderfolgenden Schritten: Suche (Retrieval) und Generierung (Generation). Zunächst werden die Inhalte Ihrer App in Embeddings umgewandelt - mathematische Darstellungen, die es ermöglichen, Texte miteinander zu vergleichen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, wird diese ebenfalls in ein Embedding umgewandelt und dann mit den Embeddings der Inhalte Ihrer App verglichen, um die relevantesten Passagen durch eine semantische Suche zu finden. Die ausgewählten Ausschnitte werden dann an das Sprachmodell geliefert, das eine klare und natürliche Antwort verfasst, indem es den Informationen aus Ihrer App den Vorrang gibt und gleichzeitig die Fähigkeit behält, für die Lesbarkeit umzuformulieren.

RAG Chatbot stützt sich auf die Inhalte, die Sie in der App auswählen, um seine Wissensdatenbank aufzubauen. Es werden drei Arten unterstützt: Artikel, Ereignisse und Kartenpunkte. Die Quellen umfassen sowohl Inhalte, die im GoodBarber CMS erstellt wurden, als auch Inhalte aus externen Feeds, die Sie eingebunden haben. Sie behalten die Kontrolle über den Umfang: Für jeden Abschnitt legen Sie fest, wie viele Elemente indiziert werden sollen und welche Elemente in den Chatbot aufgenommen werden sollen. Bei jeder Hinzufügung oder Aktualisierung von Inhalten wird die Wissensdatenbank automatisch aktualisiert, wodurch sichergestellt wird, dass die Antworten immer mit Ihren neuesten Informationen abgestimmt sind.

Sie passen das Aussehen des Chatbots an, damit er die visuelle Identität Ihrer App widerspiegelt: Auswahl der Farben, Schriftarten und des Anzeigestils. Die in den Antworten verwendeten Quellen werden in Form von übersichtlichen und interaktiven Cards hervorgehoben, sodass Ihre Nutzer leicht zum ursprünglichen Artikel, Ereignis oder Kartenpunkt gelangen können. So wird der Chatbot zu einem flüssigen und harmonisierten Erlebnis, das sich nahtlos in Ihre Welt einfügt.

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  Choix des couleurs
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  Chois des polices
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  Photo du Chatbot
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  Style

L’utilisation de RAG Chatbot repose sur un système de crédits. Chaque abonnement inclut un quota de 5000 crédits par mois, automatiquement renouvelé. Ces crédits sont consommés à chaque action : indexation de nouveaux contenus, question posée par un utilisateur, ou génération de la réponse. Si votre quota est épuisé avant la fin du mois, vous pouvez acheter des crédits supplémentaires pour garantir la continuité du service.

RAG Chatbot vous laisse le choix du modèle d’IA utilisé pour l’indexation et la génération des réponses. Ce choix a un impact direct sur la consommation de crédits : certains modèles sont rapides et économiques, d’autres plus gourmands mais capables de produire des réponses plus fines et nuancées. Par exemple, un modèle comme GPT-4o-mini permet de réduire les coûts, tandis qu’un modèle comme GPT-5 offre une qualité maximale. Vous décidez selon vos priorités : optimiser le budget ou privilégier la précision. Cette flexibilité vous permet d’adapter le service aux besoins spécifiques de votre app.