Le rôle du graphe de connaissances dans la RAG

Vous l'avez certainement déjà remarqué, le résultat du traitement de données dépend de la qualité des données entrées. Si les données sont incorrectes, les résultats ont de grandes chances de l'être aussi. C'est particulièrement vrai pour la génération augmentée de récupération, ou RAG. Cette technologie d'IA révolutionnaire s'appuie sur l'extraction de données provenant de sources fiables afin de générer des réponses précises et qui ont du sens. Le problème, c'est que la qualité de la RAG est dépendante de la qualité des données qu'elle récupère.

C'est là que le graphe de connaissances intervient. Un graphe de connaissances bien organisé et complet est l'ingrédient fondamental d'une bonne RAG. Sans cela, même les systèmes d'IA les plus performants auront du mal à extraire des informations correctes et à fournir des réponses précises.

Les outils alimentés par l'IA, comme ChatGPT et les aperçus AI Overview de Google, s'appuient sur la récupération de données structurées et non structurées pour générer des réponses. Si ces données sont incomplètes, incohérentes ou mal reliées, les résultats refléteront ces défauts. Un graphe de connaissances résout ce problème en organisant, en indexant et en reliant les données de manière à ce que l'IA puisse les récupérer et les comprendre facilement.

Pour que la RAG soit vraiment efficace, les données récupérées doivent être :

• Précises : des informations obsolètes ou incorrectes peuvent se traduire par une expérience client dégradée et une perte de confiance.

• Complètes : les détails manquants peuvent empêcher l'IA de répondre à des requêtes complexes. Cohérentes : des données incohérentes entre les plateformes peuvent dérouter à la fois les systèmes d'intelligence artificielle et les clients.

Au cœur de son fonctionnement, la RAG comprend deux processus : la récupération de données et la génération de réponses basées sur ces données. L'efficacité de ce dernier dépend de la qualité et de l'accessibilité des informations que les systèmes d'IA peuvent récupérer. Un graphe de connaissances joue un rôle crucial en :

1. Organisant les données : les données structurées (telles que les heures d'ouverture des magasins ou la disponibilité des produits) fournissent des champs clairs et étiquetés que l'IA peut interpréter. Les données non structurées (comme les avis ou les articles d'aide) ajoutent de la profondeur, offrant à l'IA une compréhension plus précise des besoins des clients. Un graphe de connaissances rassemble tout cela dans un système unique et connecté.

2. Créant des liens : en reliant des informations connexes, le graphe de connaissances donne du contexte à l'IA. Par exemple, il peut relier un produit à ses avis, spécifications et prix, ce qui permet d'obtenir des réponses plus complètes.

3. Améliorant la précision : grâce à des données vérifiées et bien organisées, les outils d'IA peuvent récupérer les informations de manière plus fiable, réduisant ainsi le risque d'erreur ou de réponse incomplète.

Même avant l'essor de l'IA conversationnelle, les graphes de connaissances jouaient un rôle capital dans la recherche en ligne. Les premiers algorithmes de recherche de Google reposaient sur des concepts similaires pour établir des liens et récupérer des informations. Aujourd'hui, la génération augmentée de récupération (RAG) s'appuie sur cette base, améliorant la capacité à générer des réponses nuancées, sensibles au contexte, précises et prenant une forme conversationnelle.

L'objectif de disposer de données correctes et centralisées n'est pas seulement d'améliorer la précision, mais également d'instaurer un climat de confiance, autant avec les clients qu'avec les systèmes d'IA.

Êtes-vous prêts à faire travailler vos données ? Voici comment procéder :

1. Organisez vos données : pour commencer, centralisez toutes les informations sur votre marque dans un graphe de connaissances. Incluez à la fois des données structurées (telles que les horaires d'ouverture et les spécifications produit) et du contenu non structuré (comme les avis et les articles de blog).

2. Veillez à ce que les données soient correctes : auditez régulièrement vos données pour détecter des incohérences ou des informations obsolètes et mettez-les à jour si nécessaire.

3. Optimisez le contenu pour les outils d'IA : utilisez le balisage Schema et d'autres techniques de données structurées pour faciliter la compréhension et la récupération de votre contenu par les outils d'IA.

4. Reliez les informations entre elles : connectez les points de données pertinents pour fournir un contexte plus riche aux réponses de l'IA. Par exemple, liez les pages produit aux avis client ou associez les FAQ aux guides de dépannage.

Un graphe de connaissances n'est pas qu'un accessoire de la RAG, c'est la fondation sans laquelle elle n'existerait pas. En organisant et en interconnectant vos données, vous favorisez la réussite des outils d'IA, en vous assurant qu'ils fournissent des réponses précises, authentiques et en contexte qui améliorent l'expérience client.

Alors, quel est le secret de la RAG ultra-efficace ? Vous l'avez deviné : le graphe de connaissances. Que ce soit Google, OpenAI ou vous qui utilisiez la plateforme de Yext, les marques qui investissent dans des données propres et bien structurées aujourd'hui seront en tête demain.

Lire la suite : Préparez-vous à l'IA avec le graphe de connaissances de Yext