Base de connaissances de l'agent
Une Base de Connaissances d'Agent (AKB) est un référentiel centralisé, structuré et souvent vectorisé d'informations qu'un agent d'IA autonome utilise pour éclairer ses décisions, répondre aux requêtes des utilisateurs et exécuter des tâches. Contrairement aux connaissances générales intégrées dans un Grand Modèle de Langage (LLM), l'AKB fournit des connaissances spécifiques, propriétaires ou à jour sur un domaine donné.
Sans AKB, un agent d'IA est limité aux données sur lesquelles il a été entraîné, ce qui entraîne des hallucinations, des réponses obsolètes et une incapacité à gérer une logique métier de niche. L'AKB ancre l'agent dans des faits vérifiables, rendant ses résultats fiables, dignes de confiance et pertinents par rapport au contexte opérationnel spécifique de l'entreprise.
Le flux de travail typique implique la Génération Augmentée par Récupération (RAG). Lorsqu'un utilisateur invite l'agent, le système interroge d'abord l'AKB. Ce processus de récupération trouve les documents ou les morceaux de données les plus pertinents sur le plan sémantique. Ces extraits récupérés sont ensuite injectés dans l'invite du LLM en tant que contexte, permettant au LLM de générer une réponse basée sur le matériel source fourni et vérifié.
La mise en œuvre d'une AKB efficace nécessite des pipelines d'ingestion de données robustes, des stratégies de découpage efficaces et un indexation vectorielle de haute qualité. Des données mal structurées entraînent une mauvaise récupération, ce qui annule les avantages du LLM.
Ce concept est étroitement lié aux Bases de Données Vectorielles, à la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et à la Recherche Sémantique.
