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À DÉCOUVRIRRAG Chatbot : l’IA qui répond avec ce que vous publiez
Ecrit par Jerome Granados le
RAG Chatbot est une nouvelle extension IA qui vous permet d’ajouter un assistant intelligent à votre app. Contrairement aux chatbots classiques, il ne se contente pas de réponses génériques : il s’appuie sur vos propres contenus pour répondre de manière précise et pertinente aux questions de vos utilisateurs.
Qu'est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, est une technologie d’intelligence artificielle qui permet à un assistant de répondre à une question en s’appuyant directement sur des contenus préexistants, plutôt que sur sa mémoire générative seule. Dans le cas de RAG Chatbot, ces contenus sont ceux que vous avez publiés dans votre app.
Tout commence par une étape clé : vos contenus sont transformés en “embeddings”, c’est-à-dire en représentations numériques vectorielles capables de capturer leur signification. Ces embeddings sont créés à l’aide d’un modèle d’IA entraîné pour comprendre le langage naturel. Lorsqu’un utilisateur pose une question, cette question est elle aussi transformée en embedding, avec exactement le même modèle. Cela permet d’exprimer à la fois la question et les contenus dans un langage commun — un espace mathématique dans lequel on peut mesurer leur proximité sémantique.
Le système compare alors la question aux contenus indexés pour retrouver les passages les plus pertinents. Une fois cette recherche effectuée, c’est un modèle de type LLM (Large Language Model) qui prend le relais : il lit les extraits sélectionnés, et génère une réponse fluide, cohérente, formulée dans un langage naturel.
En combinant ainsi recherche sémantique et génération de texte, le RAG permet de produire des réponses précises, directement enracinées dans les contenus de votre app. C’est cette approche qui fait de RAG Chatbot un assistant à la fois intelligent, fiable, et parfaitement adapté à votre contexte.
Tout commence par une étape clé : vos contenus sont transformés en “embeddings”, c’est-à-dire en représentations numériques vectorielles capables de capturer leur signification. Ces embeddings sont créés à l’aide d’un modèle d’IA entraîné pour comprendre le langage naturel. Lorsqu’un utilisateur pose une question, cette question est elle aussi transformée en embedding, avec exactement le même modèle. Cela permet d’exprimer à la fois la question et les contenus dans un langage commun — un espace mathématique dans lequel on peut mesurer leur proximité sémantique.
Le système compare alors la question aux contenus indexés pour retrouver les passages les plus pertinents. Une fois cette recherche effectuée, c’est un modèle de type LLM (Large Language Model) qui prend le relais : il lit les extraits sélectionnés, et génère une réponse fluide, cohérente, formulée dans un langage naturel.
En combinant ainsi recherche sémantique et génération de texte, le RAG permet de produire des réponses précises, directement enracinées dans les contenus de votre app. C’est cette approche qui fait de RAG Chatbot un assistant à la fois intelligent, fiable, et parfaitement adapté à votre contexte.
Comment ça fonctionne avec GoodBarber ?
Mettre en place RAG Chatbot dans votre app GoodBarber est facile. Il suffit d’activer l’extension depuis le back office. Vous choisissez ensuite le modèle d’IA que vous souhaitez utiliser, puis vous personnalisez l’apparence du chatbot pour l’adapter au design de votre app : couleurs, icône… tout est paramétrable.
Vient ensuite l’étape essentielle : le choix des contenus à indexer. RAG Chatbot peut puiser ses réponses dans les articles, les événements ou les points de carte que vous avez publiés. Ces éléments peuvent provenir du CMS natif de GoodBarber, mais aussi de sources externes synchronisées avec votre app, comme WordPress, des flux RSS ou des connecteurs personnalisés. Une fois votre sélection faite, l’indexation démarre automatiquement. Vos contenus sont analysés, découpés et transformés en représentations vectorielles prêtes à être interrogées par l’IA.
Et vous n’avez rien d’autre à faire. L’indexation est continue : à chaque nouvelle publication, RAG Chatbot actualise sa base de connaissances pour garantir des réponses toujours cohérentes, pertinentes et à jour.
Dans l’app, RAG Chatbot prend la forme d’une section à part entière. Et vous pouvez en créer plusieurs si vous le souhaitez. Cela vous permet, par exemple, de spécialiser certains assistants sur une partie précise de vos contenus : un chatbot pour les événements à venir, un autre pour l’actualité locale, ou encore un dédié au patrimoine culturel. Une façon simple de structurer l’assistance et de guider efficacement vos utilisateurs.
Vient ensuite l’étape essentielle : le choix des contenus à indexer. RAG Chatbot peut puiser ses réponses dans les articles, les événements ou les points de carte que vous avez publiés. Ces éléments peuvent provenir du CMS natif de GoodBarber, mais aussi de sources externes synchronisées avec votre app, comme WordPress, des flux RSS ou des connecteurs personnalisés. Une fois votre sélection faite, l’indexation démarre automatiquement. Vos contenus sont analysés, découpés et transformés en représentations vectorielles prêtes à être interrogées par l’IA.
Et vous n’avez rien d’autre à faire. L’indexation est continue : à chaque nouvelle publication, RAG Chatbot actualise sa base de connaissances pour garantir des réponses toujours cohérentes, pertinentes et à jour.
Dans l’app, RAG Chatbot prend la forme d’une section à part entière. Et vous pouvez en créer plusieurs si vous le souhaitez. Cela vous permet, par exemple, de spécialiser certains assistants sur une partie précise de vos contenus : un chatbot pour les événements à venir, un autre pour l’actualité locale, ou encore un dédié au patrimoine culturel. Une façon simple de structurer l’assistance et de guider efficacement vos utilisateurs.
Une nouvelle façon d’explorer votre app
RAG Chatbot prend tout son sens dans les apps où l’accès à l’information est essentiel. Un office de tourisme peut proposer un assistant capable de répondre à “Que faire ce week-end à Barcelone ?”, en s’appuyant sur les événements publiés dans l’app. Une université peut offrir à ses étudiants un moyen rapide de retrouver les modalités d’inscription ou les horaires de cours. Dans le domaine de la santé, une application d’information peut répondre à “Quels sont les symptômes de la dengue ?” en puisant dans ses articles validés. Une mairie à Montréal peut fournir des réponses précises à des questions pratiques comme “Où renouveler son passeport ?”, tandis qu’un réseau d’espaces de coworking à Berlin peut utiliser RAG Chatbot pour centraliser sa documentation interne et offrir un accès instantané aux règles, guides ou formulaires.
Quel que soit le contexte, le principe reste le même : permettre à l’utilisateur de poser une question en langage naturel et d’obtenir une réponse pertinente, directement issue des contenus de l’app. C’est une manière moderne, rapide et naturelle d’explorer l’information.
Quel que soit le contexte, le principe reste le même : permettre à l’utilisateur de poser une question en langage naturel et d’obtenir une réponse pertinente, directement issue des contenus de l’app. C’est une manière moderne, rapide et naturelle d’explorer l’information.
Compatibilité avec vos contenus premium
RAG Chatbot est entièrement compatible avec l’extension Système d’abonnements. Lorsqu’un contenu est réservé aux abonnés, le chatbot en tient compte automatiquement : il ne divulgue l’information que si l’utilisateur y a légitimement accès. Cela garantit une expérience personnalisée et sécurisée, tout en protégeant la valeur de vos contenus premium.
Vous pouvez également restreindre l’accès à aux sections RAG Chatbot exclusivement aux abonnés. Cette flexibilité vous permet de proposer, par exemple, un assistant réservé aux utilisateurs payants, dédié à l’accompagnement, à l’accès à des archives exclusives ou à des contenus experts. Une façon simple de renforcer l’attractivité et la valeur de vos offres d’abonnement.
Vous pouvez également restreindre l’accès à aux sections RAG Chatbot exclusivement aux abonnés. Cette flexibilité vous permet de proposer, par exemple, un assistant réservé aux utilisateurs payants, dédié à l’accompagnement, à l’accès à des archives exclusives ou à des contenus experts. Une façon simple de renforcer l’attractivité et la valeur de vos offres d’abonnement.
Combien coute RAG Chatbot ?
RAG Chatbot est proposé au tarif de lancement de 29€/mois pendant 3 mois, puis 45€/mois. Ce coût s’ajoute à votre abonnement GoodBarber.
Ce prix inclut 5 000 crédits par mois, un volume dimensionné pour permettre plusieurs milliers de questions dans votre app, en fonction du modèle d’IA utilisé et de la complexité des requêtes.
Les crédits sont utilisés à deux niveaux :
- Lors de l’indexation de vos contenus : chaque section (articles, événements, points sur les cartes) ajoutée au périmètre du chatbot consomme une petite quantité de crédits, proportionnelle au volume de données à traiter. Mais rassurez-vous : l’indexation reste peu consommatrice. N’hésitez donc pas à inclure toutes les sections pertinentes de votre app dans le champ d’action du RAG Chatbot.
- Lorsqu’un utilisateur pose une question : c’est ici que l’essentiel des crédits est mobilisé. La question est vectorisée, comparée aux contenus indexés, puis une réponse est générée par le modèle d’IA. C’est la génération de la réponse qui consomme le plus, surtout si la question est complexe ou si vous utilisez un modèle particulièrement puissant.
Votre quota de crédits est renouvelé automatiquement chaque mois, sans action nécessaire de votre part. Vous gardez ainsi un assistant toujours opérationnel, sans interruption.
La consommation dépend de plusieurs facteurs :
Et si votre chatbot devient un succès, des packs de crédits supplémentaires sont disponibles à tout moment pour absorber les pics de trafic ou élargir vos capacités.
Ce prix inclut 5 000 crédits par mois, un volume dimensionné pour permettre plusieurs milliers de questions dans votre app, en fonction du modèle d’IA utilisé et de la complexité des requêtes.
Les crédits sont utilisés à deux niveaux :
- Lors de l’indexation de vos contenus : chaque section (articles, événements, points sur les cartes) ajoutée au périmètre du chatbot consomme une petite quantité de crédits, proportionnelle au volume de données à traiter. Mais rassurez-vous : l’indexation reste peu consommatrice. N’hésitez donc pas à inclure toutes les sections pertinentes de votre app dans le champ d’action du RAG Chatbot.
- Lorsqu’un utilisateur pose une question : c’est ici que l’essentiel des crédits est mobilisé. La question est vectorisée, comparée aux contenus indexés, puis une réponse est générée par le modèle d’IA. C’est la génération de la réponse qui consomme le plus, surtout si la question est complexe ou si vous utilisez un modèle particulièrement puissant.
Votre quota de crédits est renouvelé automatiquement chaque mois, sans action nécessaire de votre part. Vous gardez ainsi un assistant toujours opérationnel, sans interruption.
La consommation dépend de plusieurs facteurs :
- Le modèle d’IA sélectionné (modèles légers vs. modèles avancés)
- Le volume de contenu indexé
- La complexité des requêtes posées
Et si votre chatbot devient un succès, des packs de crédits supplémentaires sont disponibles à tout moment pour absorber les pics de trafic ou élargir vos capacités.
Une question vaut mieux qu’une recherche
Avec RAG Chatbot, vous ajoutez à votre app bien plus qu’un assistant virtuel : vous offrez à vos utilisateurs un accès instantané, fluide et pertinent à l’information que vous publiez.
Facile à activer, personnalisable, compatible avec les abonnements et dimensionné pour répondre à grande échelle, ce chatbot s’adapte à vos contenus, à vos objectifs et à votre audience.
Activez dès aujourd’hui RAG Chatbot dans votre back office, et transformez vos contenus en véritables réponses.
Facile à activer, personnalisable, compatible avec les abonnements et dimensionné pour répondre à grande échelle, ce chatbot s’adapte à vos contenus, à vos objectifs et à votre audience.
Activez dès aujourd’hui RAG Chatbot dans votre back office, et transformez vos contenus en véritables réponses.