Votre propre équipe d’Agents IA

Tout à fait, vous pouvez former votre agent en utilisant la Base de connaissances de votre communauté, ajuster son ton et surveiller ses interactions dans la Boîte de réception IA partagée.

Vous pouvez créer jusqu’à 10 agents, chacun formé à des tâches différentes.

Par exemple, vous pouvez avoir :

• Un Agent IA qui se concentre sur l’onboarding des nouveaux membres
• Un autre qui répond aux questions relatives aux formations
• Un agent dédié exclusivement à la facturation et aux problèmes techniques

Tout à fait, vous pouvez :

• Modifier les blocs de texte personnalisés avec des informations organisées
• Ajouter ou mettre à jour le contenu de votre Base de connaissances afin d’affiner la précision des réponses
• Surveiller les interactions dans la Boîte de réception IA partagée et utiliser la Pause IA pour intervenir dans la conversation si besoin

Les Agents IA sont parfaits pour répondre à des questions simples. Pour les questions plus complexes, ils peuvent guider les membres de votre communauté à travers différentes étapes ou les renvoyer vers un humain le cas échéant. Vous pouvez également configurer des blocs de texte personnalisés pour diviser efficacement les réponses en plusieurs parties.

La Boîte de réception IA est un espace de travail partagé avec différents membres d’une équipe où les admins peuvent visualiser toutes les interactions des agents IA en temps réel et reprendre la main sur une conversation si besoin.

Non. Vos données sont totalement sécurisées et ne sont et ne seront pas utilisées par les plateformes IA/LLM (ou par Circle) pour former des modèles, ou à d’autres fins que l’utilisation de votre propre agent IA.

Les agents IA utilisent une technique appelée génération à enrichissement contextuel. En termes simples :

1. L’utilisateur pose une question à votre agent
2. Nous effectuons une recherche au sein de la Base de connaissances de votre communauté afin de trouver des blocs de texte permettant de répondre à la question
3. Nous transmettons les blocs de texte pertinents au LLM avec l’invite de système, vos directives sur le ton et la voix, et un résumé de la conversation
4. Ces points de données sont ensuite utilisés par l’API LLM pour générer une réponse à la question de l’utilisateur. Notez qu’à ce moment-là, le fournisseur LLM utilise des parties de ces blocs de texte, mais qu’aucune donnée n’est stockée du côté du fournisseur non plus
5. Enfin, la réponse rédigée du LLM est présentée à votre utilisateur