How to Build a Self-Improving AI with Agentic RAG and Flowise

Summary

Dans cette vidéo, l’auteur montre comment créer une application d’IA auto-améliorante en utilisant Flowwise, une plateforme permettant de concevoir des chatbots intelligents. L’objectif est de réduire les hallucinations et les réponses inutiles des chatbots. Le processus inclut la création d’un flux d’agents interconnectés pour analyser et reformuler les réponses à partir d’une base de connaissances, avec une logique conditionnelle pour garantir des résultats pertinents. Le tout est testé à travers des exemples pratiques, et la vidéo se termine par un appel à s'abonner pour plus de contenu sur Flowwise.

Takeaways

• 😀 Flowwise permet de créer une application AI auto-améliorante en utilisant un système de génération augmentée par récupération (RAG) pour les chatbots.
• 😀 Le chatbot construit peut répondre à des questions sur un restaurant fictif et s'améliorer au fil du temps en réécrivant les questions des utilisateurs et en récupérant des informations plus pertinentes.
• 😀 La base de connaissances du chatbot se compose de documents sur le restaurant, divisés en morceaux pour une récupération plus facile.
• 😀 Les agents conditionnels sont utilisés pour vérifier la pertinence des documents récupérés par rapport à la question de l'utilisateur.
• 😀 En cas de documents non pertinents, un agent de réécriture reformule la question de l'utilisateur pour en obtenir une version plus pertinente.
• 😀 Le système utilise un modèle puissant comme GPT-4 pour effectuer des actions d'AI telles que la génération de réponses ou la reformulation des questions.
• 😀 Flowwise permet de tester le chatbot en lui posant des questions sur le restaurant, garantissant ainsi une réponse précise.
• 😀 Le chatbot peut également gérer des questions non pertinentes (par exemple, demander des informations sur des sujets comme la crypto-monnaie) en réécrivant les questions pour une réponse correcte.
• 😀 La boucle du système permet de réajuster la logique en cas d'erreurs dans la formulation des questions et de les améliorer pour obtenir de meilleures réponses.
• 😀 Flowwise propose une version cloud pour ceux qui ne souhaitent pas installer la plateforme localement, simplifiant ainsi la mise en œuvre.

Q & A

Qu'est-ce qu'un chatbot d'auto-amélioration, et comment fonctionne-t-il dans cette application ?

Un chatbot d'auto-amélioration est une application d'IA qui utilise des agents séquentiels pour corriger ses réponses en fonction de l'entrée de l'utilisateur. Dans cette application, les agents évaluent la pertinence des documents récupérés d'une base de connaissances et ajustent les réponses en réécrivant les questions ou en générant une réponse appropriée.

Pourquoi utiliser Flowwise dans cette application ?

Flowwise est utilisé pour orchestrer des agents séquentiels permettant de gérer l'intelligence de l'application. Il permet de connecter différents outils, comme des modèles de chat ou des outils de récupération, et de mettre en place des flux d'agents qui améliorent la précision et l'efficacité des réponses de l'IA.

Comment Flowwise gère-t-il les erreurs et les réponses imprécises de l'IA ?

Flowwise utilise plusieurs agents pour vérifier la pertinence des informations retournées. Si une réponse est imprécise ou non pertinente, un agent de réécriture reformule la question de l'utilisateur pour obtenir des résultats plus précis. Cela permet d'éviter les hallucinations ou les réponses erronées.

Quel est le rôle du 'Retriever Tool' dans l'application ?

Le 'Retriever Tool' est utilisé pour récupérer des informations pertinentes depuis une base de données ou un magasin de documents. Dans cette application, il permet de chercher des réponses sur le restaurant dans la base de connaissances et de les transmettre aux agents pour analyse et génération de réponses.

Qu'est-ce qu'une vector store et pourquoi est-elle utilisée dans cette application ?

Une 'vector store' est une base de données qui stocke des représentations vectorielles des documents. Elle est utilisée ici pour rechercher des informations en fonction du sens sémantique des questions posées par l'utilisateur. L'application utilise la 'vector store' pour extraire des documents pertinents afin de répondre aux questions sur le restaurant.

Pourquoi l'utilisation d'un 'condition agent' est-elle cruciale dans cette application ?

Un 'condition agent' évalue la pertinence des documents récupérés avant de décider si une réponse peut être générée ou si la question doit être reformulée. Cela permet de s'assurer que les réponses sont pertinentes avant d'être communiquées à l'utilisateur.

Comment fonctionne le processus de réécriture des questions dans cette application ?

Lorsqu'un document récupéré ne correspond pas bien à la question de l'utilisateur, un agent de réécriture reformule la question dans l'espoir de générer une réponse plus précise en récupérant de nouveaux documents pertinents à partir de la base de connaissances.

Quelles sont les étapes à suivre pour créer un chatbot utilisant Flowwise dans ce script ?

Les étapes incluent la création d'un flux d'agents, l'ajout de nœuds pour la récupération de documents, la création d'un agent de support client, l'utilisation d'une vector store et d'un outil de récupération, et la configuration de condition agents pour évaluer la pertinence des réponses.

Quelles sont les différences entre un agent et un LLM node dans Flowwise ?

Un agent est utilisé pour gérer des outils spécifiques et orchestrer des actions complexes dans un flux, tandis qu'un LLM node est plus simple et se concentre sur des tâches telles que la génération de texte ou l'évaluation d'une question. L'agent est plus flexible, car il peut appeler des outils, tandis que le LLM node est destiné à des réponses plus directes.

Comment l'application décide-t-elle de répondre avec 'générer' ou 'réécrire' ?

L'application utilise un 'condition agent' qui évalue la pertinence des documents récupérés. Si le document est jugé pertinent, l'agent suit le chemin 'générer' pour fournir une réponse. Si le document est jugé non pertinent, l'application suit le chemin 'réécrire' et reformule la question avant d'effectuer une nouvelle récupération de documents.