Concepts Macha

Sources de données

Définition

Les sources de données (aussi appelées sources de connaissances) sont ce dans quoi un agent puise : documents téléversés, sites web indexés et contenus en direct issus d'applications connectées comme Google Docs, Notion et Confluence. Là où les connecteurs donnent des actions à un agent, les sources de données lui donnent du contexte.

Aussi connu sous : sources de connaissancesbase de connaissancesconnaissances de l'agent

Comment cela fonctionne

Vous ajoutez des sources depuis la page Sources : téléverser des fichiers (PDF, DOCX, CSV, XLSX, TXT), explorer un site web entier, ajouter une page web isolée, ou connecter des services en direct. Les petits tableurs (≤ 2 000 lignes) sont injectés directement dans le contexte de l'agent ; les fichiers et sites plus volumineux sont découpés puis vectorisés, de sorte que l'agent les interroge via ses outils search_knowledge et get_document ; les sources connectées en direct (Google Docs, Notion) sont relues à chaque fois, pour que l'agent voie toujours la version actuelle.

Lorsque vous rattachez une source à un agent, vous pouvez en limiter la portée à tous les documents ou à une sélection. Ajouter une source Google ou Notion relie automatiquement les outils de lecture dont l'agent a besoin.

Statique ou en direct : comment choisir

Le choix se ramène à une question : le contenu change-t-il ? Un contenu statique (politiques, FAQ, manuels, articles du centre d'aide) gagne à être téléversé ou indexé une fois pour toutes. Un contenu dynamique (grilles tarifaires, plannings d'astreinte, tout ce qui change chaque semaine) gagne à être ajouté comme source connectée en direct, pour que l'agent lise la dernière version plutôt qu'un instantané périmé.

C'est l'application par Macha de la génération augmentée par récupération : l'agent ancre ses réponses dans vos documents au lieu de deviner à partir de ses données d'entraînement.

Questions fréquentes

« Sources de données » et « sources de connaissances », est-ce la même chose ?

Oui — ce sont deux noms pour la même fonctionnalité. La page Sources les appelle sources de connaissances ; le concept est identique.

En quoi une source de données diffère-t-elle d'un connecteur ?

Un connecteur permet à un agent d'agir dans un outil externe ; une source de données lui donne des connaissances à lire. Beaucoup d'agents utilisent les deux en même temps.

Docs sources de données

Termes liés

Connecteurs

Les connecteurs sont les intégrations natives de Macha.

Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique par laquelle un modèle d'IA récupère les informations pertinentes dans vos propres sources de connaissances au moment de la requête et s'en sert pour ancrer sa réponse, au lieu de se fier uniquement à ce qu'il a mémorisé pendant l'entraînement..

Base de connaissances

Une base de connaissances est une bibliothèque d'articles structurée et consultable — modes d'emploi, FAQ, guides de dépannage et politiques — qui permet aux clients ou aux agents de trouver des réponses sans contacter directement le support..

Grounding

Le grounding (ancrage) est la pratique consistant à rattacher les réponses d'un modèle d'IA à des sources vérifiées — votre documentation, des données en direct, votre base de connaissances — pour que les réponses reflètent des faits réels plutôt que les suppositions du modèle..

Passez à l'action

Macha est une couche d'agents IA qui se pose sur le help desk que vous utilisez déjà, Zendesk, Freshdesk, Front, Intercom ou Gorgias.

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