Nous utilisons des cookies : En continuant à naviguer sur notre site, vous acceptez l'utilisation de cookies, qui nous aident à analyser le trafic afin d'améliorer votre expérience. Pour plus d'informations, veuillez lire notre politique de confidentialité.

GPT Interface

Guide rapide

pour créer et configurer un ChatBot dans GPT Interface

Ce guide fournit les étapes et recommandations essentielles pour préparer, configurer et améliorer un ChatBot en utilisant la plateforme GPT Interface.

Préparation à la mise en œuvre avant de passer au constructeur

Avant de commencer à construire votre ChatBot, il est important de vous préparer et de répondre à quelques questions clés. Ces questions vous aideront à définir les objectifs et les fonctionnalités de votre ChatBot, ainsi qu’à rassembler les informations de base nécessaires à son bon fonctionnement. Pour une préparation plus approfondie, nous vous proposons de remplir le ChatBot Passport. Si vous rencontrez des difficultés, vous pouvez consulter notre guide pour remplir le ChatBot Passport. De plus, notre ChatBot Géronimo est disponible pour vous aider en répondant à des questions sur l’installation et les paramètres du ChatBot.

Pourquoi ai-je besoin d’un ChatBot ?

La première question à laquelle vous devez répondre est pourquoi vous avez besoin d’un ChatBot. Les raisons possibles peuvent inclure l’amélioration de l’interaction avec les clients, l’automatisation des réponses aux questions fréquentes, la fourniture d’informations en temps réel et la réduction de la charge de votre équipe de support. En définissant clairement vos objectifs, vous pourrez créer un ChatBot qui répond aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Que veux-je qu’il fasse pour mes clients ?

Une fois que vous avez déterminé pourquoi vous avez besoin d’un ChatBot, l’étape suivante consiste à définir ce que vous voulez qu’il fasse pour vos clients. Le ChatBot peut fournir un support technique, répondre à des questions, orienter les clients vers des produits ou services appropriés et recueillir des retours. Déterminer les fonctions et tâches spécifiques du ChatBot vous aidera à le configurer correctement et à maximiser les avantages pour vos clients.

Comment, avec quelles informations le fera-t-il ?

La dernière question à laquelle vous devez répondre est comment et avec quelles informations le ChatBot exécutera ses tâches. Les informations doivent être structurées et organisées en séquences logiques. Cela peut inclure des sites web officiels, des correspondances par e-mail, des avis d’utilisateurs, des documents d’entreprise et des documentations API. La collecte et l’organisation de ces informations garantiront des réponses précises et utiles de la part du ChatBot.

Configuration

Démarrage rapide avec l’assistant et les fichiers téléchargés de l’extracteur

Pour réaliser rapidement votre ChatBot, vous pouvez utiliser un assistant avec l’API d’OpenAI. Les informations de base que vous souhaitez inclure peuvent être liées à votre entreprise, telles que les contacts, les services, les prix, etc. Il est important de configurer le ChatBot avec la réécriture désactivée et l’extraction sémantique désactivée.

Étape 1 :

Informations Déterminez les URL nécessaires que vous utiliserez.

    1. Rassemblez les URL des pages que vous utiliserez pour l’information.
    2. Assurez-vous que les pages contiennent des informations à jour et pertinentes sur votre entreprise, telles que les contacts, les services et les prix, etc.

Étape 2 :

Inscriptions

    1. Inscription sur GPT Interface : Connectez-vous à la plateforme GPT Interface et créez un nouveau compte si vous n’en avez pas. Confirmez l’inscription via l’e-mail que vous recevrez.
    2. Paramètres du profil : Connectez-vous à votre profil et remplissez les informations nécessaires telles que le nom, les contacts et d’autres données.
    3. Ajout de l’API : Inscrivez-vous sur le site d’OpenAI pour accéder à leur API et remplissez les informations nécessaires. Ajoutez des fonds à votre solde. Copiez et conservez la clé générée avec le nom de l’organisation. Copiez et conservez la clé API qui vous sera générée. Connectez-vous à GPT Interface. Appelez le menu principal à partir du bouton « hamburger » en haut à droite de l’écran. Sélectionnez le menu « Paramètres » et dans la barre de navigation, choisissez « API » (la deuxième icône). Ajoutez les clés générées par OpenAI pour l’organisation et l’API. Enregistrez.
    4. Autorisation des modèles dans le menu « Paramètres » : Appelez le menu principal à partir du bouton « hamburger » en haut à droite de l’écran. Dans le menu, sélectionnez « Paramètres ». Vous verrez une liste de tous les modèles auxquels vous avez accès. Dans la liste des modèles, cochez la case pour l’autorisation (au début de la ligne) et la case pour le mode chat (la première du groupe à droite). Vous pouvez définir un nom pour reconnaître plus facilement le modèle, ainsi que modifier la description qui existe.

Étape 3 :

Enregistrement des informations nécessaires

    1. Dans le module Vector Lab Engine, sélectionnez l’onglet « Extracteur ».
    2. Entrez l’URL à partir de laquelle vous traiterez les informations.
    3. Téléchargez les informations depuis l’adresse.
    4. Éditez les informations téléchargées pour qu’elles contiennent uniquement les données nécessaires.
    5. Définissez un nom de fichier, par exemple « za-nas » (en lettres latines, sans espaces).
    6. Enregistrez le fichier dans le stockage – il sera enregistré dans le stockage de fichiers commun.
    7. Répétez les étapes pour les autres URL que vous avez définies à l’étape 1.

Étape 4 :

Stockage vectoriel

Créez un nouveau stockage vectoriel et associez le fichier qui est dans le stockage commun, généré par l’extracteur.

    1. Encore une fois dans le module Vector Lab Engine, sélectionnez l’onglet « Stockages de fichiers ».
    2. Dans la liste des fichiers téléchargés, dans la section Stockages vectoriels, ajoutez un nom au stockage et à partir du bouton « +Ajouter », créez un nouveau stockage vectoriel.
    3. Entrez en mode d’édition du nouveau stockage.
    4. Dans le menu déroulant, sélectionnez le fichier que vous avez enregistré avec l’extracteur et associez-le à ce stockage vectoriel.

Étape 5 :

Configuration de l’assistant

Encore une fois dans le module Vector Lab Engine, sélectionnez l’onglet « Assistants ».

    1. Sélectionnez l’option pour créer un nouvel assistant.
    2. Entrez un nom et une description pour l’assistant.
    3. Sélectionnez un modèle (par exemple GPT-4 Omni).
    4. Configurez les paramètres tels que la créativité et la couleur ou laissez-les tels qu’ils sont par défaut.
    5. Enregistrez l’assistant.

Étape 6 :

Association du stockage vectoriel avec l’assistant

    1. Entrez en mode d’édition de l’assistant que vous avez créé.
    2. Activez l’option de recherche de fichiers.
    3. Dans le menu déroulant, sélectionnez le stockage vectoriel créé et associez-le à l’assistant.

Étape 7 :

Autorisation de l’assistant en mode chat

    1. Appelez le menu principal à partir du bouton « hamburger » en haut à droite de l’écran.
    2. Dans le menu, sélectionnez « Paramètres ».
    3. Trouvez le nouvel assistant dans la liste des modèles et activez la case pour l’autorisation et la case pour le mode chat.

Étape 8 :

Configuration du ChatBot

Dans le menu principal, sélectionnez « Accueil ». Sélectionnez le module « Widget ChatBot Builder ».

    1. Activez le ChatBot à partir du bouton toggle (ON/OFF).
    2. Indiquez un nom par lequel le ChatBot sera identifié.
    3. Entrez l’URL du site où le ChatBot fonctionnera.
    4. Désactivation de la réécriture : Dans les paramètres du ChatBot, désactivez l’option de réécriture.
    5. Désactivation de l’extraction sémantique : Dans les paramètres du ChatBot, désactivez l’option d’extraction sémantique.
    6. Sélection du modèle pour générer des réponses : Sélectionnez l’assistant que vous avez créé.
    7. Ajoutez une instruction principale au ChatBot, cela peut être une instruction sur son objectif, le ton et le style des réponses, etc.
    8. Déterminez la profondeur du contexte des itérations précédentes (questions et réponses) qui seront incluses comme contexte à la question qui sera envoyée. Gardez à l’esprit qu’un nombre plus élevé augmentera considérablement les coûts en tokens.
    9. Déterminez la limite de tokens pour la réponse que le modèle doit générer, si elle est trop petite, les réponses peuvent ne pas être complètes. Le modèle interrompra la génération de la réponse dès qu’il atteindra la limite définie.
    10. Appuyez sur le bouton pour enregistrer.

Étape 9 :

Intégration

    1. Encore une fois dans le module « Widget ChatBot Builder », sélectionnez l’onglet « Intégration ».
    2. Copiez le code fourni.
    3. Collez le code sur votre site.

Étape 10 :

Test et optimisation

    1. Test du ChatBot : Une fois que vous avez configuré l’assistant, testez le ChatBot avec différentes requêtes pour vous assurer qu’il répond correctement et fournit des informations précises.
    2. Collecte de retours : Collectez des retours des utilisateurs et analysez les résultats. Cela vous aidera à identifier les problèmes potentiels et les domaines à améliorer.
    3. Optimisation : Apportez les corrections nécessaires aux paramètres de l’assistant et aux fichiers pour améliorer les performances et la précision du ChatBot.

Analyse et amélioration

Le suivi et l’analyse des performances du ChatBot sont nécessaires pour son bon fonctionnement et son amélioration continue. En collectant et en analysant des données, vous pouvez identifier les forces et les faiblesses du ChatBot, comprendre comment les utilisateurs interagissent avec lui et apporter les corrections nécessaires. Cela inclut l’analyse des questions fréquentes, du temps de réponse et de la satisfaction des clients. L’amélioration continue du ChatBot garantira qu’il reste un outil utile et efficace pour votre entreprise.

Conclusion

En suivant ces étapes, vous pourrez rapidement et facilement lancer votre propre ChatBot. Cela vous permettra de vous familiariser avec le système, les principes de fonctionnement et les différentes méthodes d’organisation de l’information. Analysez et expérimentez avec différentes approches. Suivez les besoins de vos clients et les questions qu’ils posent. Progressivement, avec le temps, vous développerez l’ensemble d’informations et pourrez optimiser vos coûts en tokens en transférant une partie des informations vers la base de données vectorielle.