Agent de Conversion RAG Autonome
Un assistant conversationnel connecté à votre base de connaissances, conçu non pas pour faire la conversation, mais pour qualifier vos visiteurs et générer des leads.
Le Problème Métier
Transformer une FAQ en Acquisition
L'ère des chatbots passifs est révolue.
La plupart des assistants web attendent qu'on leur pose une question. S'ils ne savent pas, ils s'excusent. Ce n'est pas un comportement acceptable pour un outil qui doit générer du chiffre d'affaires.
Ce système a été architecturé comme un commercial digital. Il utilise l'IA pour comprendre le contexte, la base de données pour fournir des faits exacts, et un système de suggestions pour pousser le visiteur vers l'action.
Guidage Actif
Fini le syndrome de la page blanche. Le modèle génère dynamiquement 3 options cliquables à la fin de chaque réponse pour inciter le visiteur à approfondir ses besoins.
Tunnel de Qualification
Au-delà d'informer, le prompt système est ingénierisé pour pivoter subtilement vers une demande de contact ou un devis après 3 à 4 interactions pertinentes.
Mémoire Continue
Un buffer contextuel retient l'historique de la session. L'agent sait ce qui a déjà été dit, adapte son discours et qualifie le lead de manière fluide et naturelle.
L'architecture RAG expliquée
Un LLM classique comme ChatGPT invente quand il ne sait pas. L'architecture Retrieval-Augmented Generation (RAG) force l'IA à "lire" vos documents avant de parler.
1. Retrieve (Recherche)
La question est vectorisée. L'algorithme interroge la base de données (pgvector) pour extraire mathématiquement les documents de votre entreprise les plus sémantiquement proches.
2. Augment (Contextualisation)
Ces extraits factuels (ex: vos tarifs, vos services) sont injectés directement dans le prompt du modèle IA de manière invisible pour l'utilisateur.
3. Generate (Génération)
Le modèle rédige sa réponse en se basant strictement sur le contexte fourni. Zéro hallucination. 100% de fiabilité sur vos données métier.
Workflow n8n — Phase 1
Pipeline d'Indexation
https://n8n.garcia-lab.cloud/workflow/rag-ingestion
Synchronisation Automatisée
Dès qu'un nouveau document PDF ou texte est déposé dans le bucket Supabase, le workflow se déclenche. L'ancien index est purgé pour éviter les données fantômes, garantissant une base de connaissances toujours à jour.
Traitement & Vectorisation
Les fichiers sont découpés en fragments (chunks) avec un overlap stratégique pour ne pas casser le sens des phrases. Chaque fragment est transformé en vecteurs via l'API OpenAI Embeddings avant stockage.
Workflow n8n — Phase 2
Orchestration de l'Assistant
https://n8n.garcia-lab.cloud/workflow/portfolio-chat
Sécurité & Sanitization
L'API via webhook est protégée contre les abus. Chaque requête entrante est nettoyée (suppression des balises HTML) et limitée en caractères avant même de solliciter les modèles de LLM, évitant le prompt injection.
Résilience (Error Handling)
En cas de défaillance d'une API tierce (OpenAI down), le système attrape l'erreur, renvoie un message de repli gracieux à l'utilisateur, et notifie l'administrateur en temps réel via un webhook Discord.
Prêt à intégrer vos données métiers ?
De la configuration de la base vectorielle à l'intégration sécurisée sur votre site web, déployons un agent qui qualifie vos leads H24.
Parler de votre cas d'usage RAG