Base de Connaissances Interne
Questions-réponses sur tout le savoir de l'entreprise
Construisez un système de questions-réponses sur vos wikis internes, pages Notion, documents Confluence et archives Slack, pour que les collaborateurs obtiennent des réponses immédiates et sourcées au lieu de chercher pendant des heures ou d'attendre un collègue.
GPT-6 Luna
pour 3M tokens par mois · 88% entrée / 12% sortie
Pourquoi ce modèle ?
Pour cette charge – 3M tokens par mois, dont 88 % en entrée – il revient à environ 0,44 $US par mois, le moins cher des modèles proposés ici. Sa fenêtre de contexte de 1M tokens accepte de longues entrées en un seul appel, ce qui compte pour ce type de travail.
Modèles alternatifs
Conseils d'implémentation
- 1
Mettez en place une recherche hybride (BM25 et embeddings vectoriels) : la recherche par mots-clés retrouve les noms de politiques et numéros de version exacts que la recherche sémantique manque, tandis que le vectoriel gère les questions reformulées.
- 2
Joignez systématiquement le titre du document source, son URL et sa date de dernière mise à jour à chaque extrait récupéré : le modèle peut citer ses sources et l'utilisateur vérifier la fraîcheur immédiatement.
- 3
Automatisez la réindexation via des webhooks déclenchés à chaque modification : une base où 20 % des réponses sont périmées détruit la confiance plus vite que l'absence totale de système.