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4. Tester la qualité de récupération
Utilisez le champ de recherche intégré pour vérifier que votre base de connaissances renvoie des passages pertinents et apprenez à améliorer les résultats.
Chaque page de base de connaissances dans OUPI inclut un champ de recherche intégré. Il vous permet de saisir une question et de voir instantanément les passages que l'IA récupérerait si cette base était utilisée dans une conversation, un agent ou un workflow. Considérez-le comme un aperçu de ce que l'IA « voit » avant de générer une réponse. Si les passages retournés sont pertinents et complets, votre base est bien configurée. S'ils passent à côté du sujet, c'est un signal pour améliorer vos documents ou vos paramètres de découpage.
Lorsque vous testez la recherche, concentrez-vous sur des requêtes réalistes — le type de questions que vos utilisateurs finaux ou collègues poseraient réellement. Évitez les mots-clés isolés ; privilégiez plutôt des questions en langage naturel. Par exemple, plutôt que de taper « remboursement », essayez « Quelle est la politique de remboursement pour les abonnements annuels ? ». Cela reflète la façon dont l'IA recherchera dans la base au sein de ChatPro, OUPI Studio, Deep Research ou une étape RAG d'un workflow, vous donnant une image précise de la qualité des résultats.
Conservez une base de connaissances par sujet. La recherche est plus précise lorsqu'une base couvre un sujet ciblé plutôt que d'être un dépôt fourre-tout pour tous les documents que vous possédez.
Si le champ de recherche renvoie des passages non pertinents ou incomplets, vous disposez de deux leviers principaux pour améliorer les résultats :
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Ajoutez ou affinez des documents. Téléversez des fichiers plus propres et plus ciblés qui traitent directement des sujets que vous testez. Supprimez les documents obsolètes ou hors sujet qui ajoutent du bruit.
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Ajustez les paramètres de découpage. Les documents sont divisés en fragments avant l'indexation. Les fragments plus grands préservent davantage de contexte par résultat, tandis que les fragments plus petits fonctionnent mieux pour les contenus de type réponse courte comme les FAQ. Le paramètre de chevauchement évite que les idées soient coupées aux limites des fragments. Les valeurs par défaut conviennent à la plupart des documents, ne les modifiez donc que lorsque les résultats des tests indiquent clairement une inadéquation.
Si un document n'a pas pu être traité, il n'apparaîtra pas du tout dans les résultats de recherche. Vérifiez les statuts d'échec sur la page de la base. Téléversez à nouveau une version plus propre, ou demandez à votre administrateur de retraiter les documents en échec depuis le panneau d'administration.
Ouvrez l'une de vos bases de connaissances. Dans le champ de recherche intégré, saisissez une véritable question que vos utilisateurs pourraient poser. Examinez les passages renvoyés : sont-ils pertinents et suffisants ? Si ce n'est pas le cas, essayez de téléverser un document supplémentaire couvrant la lacune, attendez la fin du traitement, puis effectuez à nouveau la recherche.
Pour vérifier la qualité de la récupération, utilisez le champ de recherche sur n'importe quelle page de base de connaissances avec des questions réalistes en langage naturel. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, améliorez-les en ajoutant de meilleurs documents ou en ajustant la taille des fragments et le chevauchement. Gardez les bases centrées sur un seul sujet pour une récupération plus précise, et assurez-vous que tous les documents ont été traités avec succès. Une fois satisfait des résultats de recherche, vous pouvez utiliser cette base en toute confiance dans ChatPro, OUPI Studio, Deep Research et les workflows.