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5. Utiliser les bases de connaissances à travers la plateforme
Connectez une base de connaissances à ChatPro, OUPI Studio, Deep Research et aux étapes RAG des workflows afin que l'IA produise des réponses ancrées et sourcées.
Une base de connaissances est une collection privée et indexée de vos documents. Une fois créée et alimentée, elle devient une couche de récupération que toute fonctionnalité d'IA de la plateforme peut interroger. Lorsque l'IA répond, elle effectue une recherche dans votre base, extrait les passages les plus pertinents et ancre sa réponse dans votre contenu réel — avec citations à l'appui. Cela signifie que l'IA cesse de deviner et commence à référencer. Vous pouvez connecter une base de connaissances à quatre surfaces : le sélecteur RAG dans le formulaire de discussion de ChatPro, le bouton RAG dans OUPI Studio, les requêtes Deep Research, et les étapes de recherche RAG dédiées dans les workflows. Chaque surface fonctionne de la même manière : vous la pointez vers une base, et chaque réponse devient ancrée dans les documents.
Dans ChatPro, ouvrez le formulaire de discussion et repérez le sélecteur RAG — choisissez la base de connaissances sur laquelle vous souhaitez ancrer la conversation. À partir de ce moment, chaque message que vous envoyez déclenchera une étape de récupération en coulisses, et les réponses de l'IA citeront des passages de vos documents.
Dans OUPI Studio, le mécanisme est encore plus simple : activez le bouton RAG sur votre agent, sélectionnez la base, et l'agent y effectue automatiquement une recherche avant de répondre.
Pour Deep Research, la plateforme interroge votre base dans le cadre de son pipeline de recherche plus large, garantissant que vos documents propriétaires sont inclus aux côtés de toute autre source.
Dans les workflows, ajoutez une étape de recherche RAG et configurez-la pour cibler votre base. Les passages récupérés alimentent les étapes suivantes, de sorte que les pipelines automatisés produisent également des résultats ancrés et sourcés.
Conservez une base de connaissances par sujet ou par projet. La récupération est plus précise lorsqu'une base est ciblée — une base fourre-tout avec des sujets mélangés renvoie des passages plus bruyants et moins pertinents. Par exemple, créez des bases distinctes pour « Politiques RH », « Documentation produit » et « Modèles juridiques ».
Avant de connecter une base où que ce soit, vérifiez qu'elle renvoie effectivement de bons résultats. Chaque page de base de connaissances comprend un champ de recherche intégré : saisissez une question réaliste (pas seulement des mots-clés) et examinez les passages qui apparaissent. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, vous disposez de deux leviers : ajouter des documents plus pertinents pour combler les lacunes, ou revoir vos paramètres de découpage — augmentez la taille des fragments pour les textes longs et structurés, diminuez-la pour les contenus courts de type questions-réponses. Cette boucle de test et d'ajustement est le moyen le plus rapide d'améliorer la qualité des réponses sur toutes les surfaces qui utilisent la base.
Partagez une base de connaissances avec votre équipe afin que chacun ancre l'IA dans les mêmes informations vérifiées. Ouvrez la boîte de dialogue de partage sur la page de la base et sélectionnez les membres de l'équipe — ils pourront ensuite l'utiliser dans leurs propres conversations ChatPro, agents Studio et workflows sans dupliquer les documents.
Accédez à votre page Bases de connaissances, ouvrez une base existante (ou créez-en une), et utilisez le champ de recherche intégré pour tester une véritable question. Ouvrez ensuite ChatPro, sélectionnez cette base dans le sélecteur RAG, et posez la même question. Comparez les passages cités dans la réponse de l'IA avec les résultats de recherche que vous avez vus sur la page de la base.
Vous pouvez connecter une base de connaissances à quatre surfaces : ChatPro (sélecteur RAG), OUPI Studio (bouton RAG), Deep Research et les étapes de recherche RAG des workflows. Chacune fait en sorte que l'IA ancre ses réponses dans vos documents avec des citations. Gardez les bases centrées sur un sujet pour une récupération plus précise, testez avec le champ de recherche intégré avant la mise en production, et partagez les bases avec vos collègues afin que tout le monde travaille à partir des mêmes connaissances vérifiées. L'indexation consomme des crédits d'embedding proportionnels à la taille du contenu, tandis que la recherche est légère.