Un guide du débutant pour comprendre les terminologies Cody de manière simplifiée.
Avant de commencer à construire votre propre bot basé sur GPT pour votre entreprise à l’aide de Cody, il est essentiel que vous compreniez la terminologie de base afin que la flexibilité offerte par notre bot-builder ne vous intimide pas. Il n’est pas nécessaire d’être un expert en IA ou d’avoir des connaissances préalables dans ce domaine pour comprendre ces terminologies, car elles seront expliquées de la manière la plus simplifiée possible. Il s’agit d’un guide pour débutants ou d’un“Cody pour les nuls“.
Ce blog ne couvrira pas la configuration de Cody ou l’importation de données dans Cody puisque nous avons déjà publié quelques blogs qui vous aideront à configurer Cody. Dans les prochains blogs, nous approfondirons ces sujets. Sans plus attendre, comprenons les différentes terminologies que vous rencontrerez lors de la création de votre robot.
Personnalité
Cody offre deux façons de définir la personnalité de votre robot :
le mode modèle
et le
Mode avancé
. La personnalité de votre bot détermine le contexte et le comportement de votre bot afin qu’il génère des réponses utiles qui correspondent à vos attentes et évitent toute hallucination imprévue.
L’hallucination
désigne le phénomène par lequel un modèle linguistique génère des réponses qui peuvent être imaginatives, spéculatives ou non fondées sur des informations factuelles.
Mode Modèle
Ce mode est utile pour les entreprises qui souhaitent une solution prête à l’emploi pour créer un robot. Nos développeurs ont créé des modèles de robots adaptés à différents domaines d’activité, tels que
le soutien
,
Formation
,
RH
et
marketing
.
Sélectionnez un domaine parmi les suivants et Cody s’occupera du reste. Pour plus de flexibilité, Cody propose également des paramètres qui peuvent être utilisés pour personnaliser la personnalité dans une certaine mesure.
Par exemple, si vous décidez de choisir l’assistance informatique comme personnalité de votre bot, vous pouvez modifier son surnom et décider de la façon dont il traitera les questions sans réponse (cas par défaut) et des langues dans lesquelles il doit converser.
Ce mode est encore en cours de développement et sera bientôt mis à jour afin de pouvoir répondre à de nombreux autres domaines d’activité grâce à une multitude de fonctions de personnalisation.
Besoin de plus de flexibilité ? Ne vous inquiétez pas, nous avons tout prévu avec notre mode avancé.
Mode avancé
L’Advanced Bot Builder vous donne la liberté de personnaliser de nombreux paramètres et vous permet de construire le bot parfait qui correspond à votre cas d’utilisation. Actuellement, vous pouvez personnaliser les paramètres suivants :
- Prompt
- Note de pertinence
- Distribution de jetons
- Invitation permanente
- Recherche vectorielle inversée
Prompt
L’invitation
définir la personnalité
de votre robot. Pour simplifier le processus d’incitation, considérez le robot comme un employé de votre entreprise. Bien qu’il n’existe pas de structure spécifique pour la rédaction d’un questionnaire de personnalité, nous avons préparé une liste de paramètres à titre de référence.
| Paramètres | Exemple |
|---|---|
| Surnom de AI | “Vous êtes Cody”. |
| Profil de l’emploi | “Vous travaillez en tant qu’ingénieur support informatique dans mon entreprise. |
| Tonalité | “Maintenir un comportement professionnel et amical dans toutes les interactions, en veillant à ce que les utilisateurs se sentent à l’aise et soutenus. |
| Domaine | “Technologie, soutien, consultant en technologie” |
| Niveau d’expertise | “N’oubliez pas de donner une impression d’expertise et de confiance dans vos réponses. |
| Lignes directrices éthiques | “N’inventez pas vos propres réponses et n’utilisez pas de données qui n’existent pas dans les données de formation. Ne mentionnez pas de “base de connaissances non structurées” ou de noms de fichiers au cours de la conversation”. |
| Services supplémentaires (facultatif) | “Essayez de promouvoir les ventes de XYZ dans la mesure du possible. |
| Cas par défaut (pour les questions sans réponse) | “Dans les cas où une réponse définitive n’est pas disponible, reconnaissez votre incapacité à répondre et informez l’utilisateur que vous ne pouvez pas le faire. |
Un exemple d’invite :
“Vous êtes le serveur d’une pizzeria. Maintenez un comportement professionnel et amical tout au long de vos interactions, afin que les utilisateurs se sentent à l’aise et soutenus. N’oubliez pas de donner une impression d’expertise et de confiance dans vos réponses. En outre, je vous encourage à promouvoir activement nos pizzas de qualité supérieure chaque fois que cela est nécessaire. Ne faites pas référence à d’autres sources de menu que celles fournies dans la base de connaissances. Lorsque vous recommandez des pizzas, indiquez leur prix et toutes les offres qui leur sont applicables.
Note de pertinence
La note de pertinence reflète le degré de similitude entre la requête de l’utilisateur et la réponse de Cody. Grâce à la recherche sémantique, Cody compare la requête de l’utilisateur avec les données présentes dans la base de connaissances. Un score de pertinence plus élevé permettra d’obtenir une réponse précise, mais compromettra la compréhension du contexte général de la requête, et vice versa. En d’autres termes, le score de pertinence est la mesure dans laquelle l’IA craint de faire des erreurs et de prendre des risques lorsqu’elle répond.
Distribution de jetons
Le jeton est la monnaie de calcul pour les grands modèles linguistiques tels que la famille GPT. La requête (déclaration d’entrée) demandée par l’utilisateur est décomposée en blocs de caractères appelés “tokens”.
jetons
‘. Les modèles d’IA étant très gourmands en ressources, afin de répondre aux contraintes de calcul et aux limitations de mémoire, ces modèles ont une certaine limite aux données d’entrée qui peuvent être traitées et générées. Cette limite est la “fenêtre de contexte”.
fenêtre contextuelle
‘.
Cody utilise la famille de modèles GPT et le nombre de jetons disponibles est limité. La fonction de distribution des jetons permet de micro-gérer l’utilisation des jetons à différentes fins.
Ils sont principalement divisés en trois catégories : le contexte, l’historique et la génération de réponses.
- Contexte: Les jetons nécessaires à la compréhension de la requête de l’utilisateur et du contexte de la base de connaissances.
- Historique: Les jetons nécessaires pour ajouter un contexte à la requête de l’utilisateur en utilisant l’historique du chat.
- Génération de réponses: Les jetons nécessaires pour évaluer la cohérence, la grammaire et la validité sémantique du texte généré.
Pour une précision maximale, il est important que le
contexte
constitue une
grande partie
de la distribution des jetons.
Invitation permanente
En renforçant continuellement l’invite (la personnalité du robot), vous créez une forme de contexte conversationnel et de contrainte qui maintient l’IA sur la bonne voie et l’aide à se conformer aux résultats souhaités. Il rappelle à l’IA de rester dans les limites prédéfinies et de fournir des réponses pertinentes, exactes et conformes à vos objectifs.
Recherche vectorielle inversée
La recherche vectorielle inversée est une fonction spécialement conçue pour les entreprises qui utilisent Cody à des fins de formation des employés. Il intègre de manière transparente les réponses de l’IA précédemment générées aux requêtes de l’utilisateur, créant ainsi une compréhension contextuelle complète qui améliore la qualité et la pertinence des réponses ultérieures. Il est particulièrement utile lorsque Cody est utilisé pour des guides pas à pas et à des fins pédagogiques.
Pour conclure
Lorsque vous maîtriserez ces terminologies, vous pourrez affiner les réponses de votre robot et les rendre encore plus personnalisées. Restez à l’écoute des prochains blogs qui proposeront des conseils, des mises à jour et des informations supplémentaires pour libérer tout le potentiel de votre robot Cody AI. Pour plus de ressources, vous pouvez également consulter notre Centre d’aide et rejoindre notre communauté Discord.
