Introduction

GPTBots.AI est une plateforme de développement d'Agents IA sans code, de niveau entreprise. La plateforme s'engage à fournir des solutions IA efficaces et stables aux entreprises grâce à la technologie d'intelligence artificielle, stimulant la croissance des activités et améliorant l'efficacité du travail. Dotée d'une interface de conception intuitive et conviviale, elle permet aux utilisateurs de créer rapidement des Agents IA intelligents par de simples opérations de glisser-déposer, sans aucune connaissance en programmation, et de les appliquer rapidement aux scénarios métiers de l'entreprise.

Organisations et Espaces

GPTBots vous permet de créer plusieurs organisations sous un même compte, chaque organisation contenant à la fois un DevSpace et un Espace de travail. Lors de la création d'une organisation, vous pouvez choisir différents centres de données pour répondre aux exigences de conformité des données.

• Espace de travail : Les employés de l'entreprise peuvent utiliser les Agents publiés par l'entreprise, les workflows, la Recherche IA et les applications IA du Marketplace pour améliorer leur efficacité professionnelle et métier.
• DevSpace : Les développeurs IA de l'entreprise peuvent construire, déboguer, déployer, publier et maintenir des applications IA (Agents, workflows, Outils) afin d'améliorer l'efficacité du développement IA.

graph TD
    A["Organisation GPTBots"] --> E1["DevSpace"]
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Fonctionnalités principales de GPTBots

Capacité de développement IA sans code : Les utilisateurs peuvent créer des Agents IA de niveau entreprise via des opérations visuelles de glisser-déposer, sans écrire une seule ligne de code, facilitant ainsi l'adaptation rapide à divers scénarios métiers complexes.
Capacité de livraison de bout en bout : De la conception de la solution IA, au déploiement, à la livraison, à l'exploitation et à la maintenance, la plateforme fournit une solution complète pour les entreprises, garantissant la livraison des projets et de hautes performances en production.
Fonctionnalités produit puissantes : La plateforme prend en charge : les requêtes jointes sur bases de données en langage naturel (Text2SQL), les graphiques interactifs dynamiques pilotés par les données (Data2Chart), l'entrée/sortie multimodale, des systèmes RAG efficaces et précis, une API REST complète, le déploiement et le fine-tuning de modèles, l'équilibrage de charge LLM, la création visuelle d'Outils, la classification des requêtes utilisateurs et la reconnaissance des sentiments, les notifications d'alerte métier, l'analyse complète des données opérationnelles, et bien d'autres fonctionnalités et services puissants.
Sécurité et conformité des données : La plateforme prend en charge la revue de sécurité des contenus, l'anonymisation des informations, le stockage chiffré, la certification ISO, le RBAC et d'autres mesures et mécanismes de sécurité. Elle propose également des services de privatisation pour répondre aux exigences strictes des entreprises en matière de sécurité et de conformité des données.
Garantie SLA de niveau entreprise : Offre une haute disponibilité et stabilité avec des accords de niveau de service (SLA) de niveau entreprise, assurant la fiabilité et la continuité de la plateforme. Un support technique professionnel et des services garantissent une solide assistance aux utilisateurs professionnels.

Aperçu des modules fonctionnels principaux de GPTBots

Agent

Conçu pour des scénarios métiers simples, permettant la création d'Agents IA en quelques minutes via des configurations simples afin de répondre rapidement aux besoins métiers courants, aidant les entreprises à atteindre rapidement l'intelligence métier.

FlowAgent

Conçu pour des scénarios métiers complexes, il prend en charge la conception manuelle de workflows et de logiques complexes, permettant l'orchestration de plusieurs LLM spécialisés afin d'obtenir des réponses IA plus contrôlées et efficaces, répondant ainsi aux besoins intelligents des opérations d'entreprise complexes.

Base de connaissances

• Prend en charge divers types de données de connaissance tels que doc/docx, pdf, txt, markdown, csv, xls/xlsx, crawling web, Q&R, etc. ;
• Utilise différents schémas de parsing et de segmentation selon les types de données pour améliorer la qualité et l'intégrité des données ;
• Prend en charge un schéma de recherche hybride de vecteurs clairsemés et denses pour améliorer la précision du rappel des connaissances ;
• Permet la gestion, l'édition et la mise à jour des documents de connaissance au niveau du découpage ;
• Prend en charge des techniques d'amélioration telles que l'augmentation de requête et le rerank pour améliorer les taux de rappel et la précision.

Base de données

• Prend en charge des bases de données telles que MySQL, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch (bientôt disponible) ;
• Permet des requêtes jointes multi-tables en langage naturel, des requêtes distribuées et des calculs pour améliorer l'efficacité et la rapidité des réponses ;
• Génère des graphiques interactifs dynamiques à partir des données interrogées pour améliorer l'expérience utilisateur et la visualisation des données.

Outils

• Prend en charge la création d'Outils IA de façon visuelle, offrant plus de capacités aux LLM ;
• GPTBots propose une vaste bibliothèque d'Outils officiels et permet aux développeurs de personnaliser des Outils pour répondre aux besoins de l'entreprise ;
• Les développeurs peuvent connecter de manière transparente les données et services de l'entreprise via des Outils personnalisés tout en garantissant la sécurité des données de l'entreprise.

Modèles

• Prend en charge les modèles commerciaux clés en main, les modèles open-source, les modèles spécialisés par domaine et les modèles personnalisés fine-tunés ;
• Permet aux développeurs d'ajouter et d'utiliser des clés détenues par l'entreprise, assurant la sécurité des données et prenant en charge l'équilibrage de charge des clés pour renforcer la stabilité du service LLM ;
• Les modèles commerciaux et open-source peuvent générer rapidement des corpus de fine-tuning à partir des données de la base de connaissances et des dialogues utilisateurs pour le fine-tuning des modèles ;
• Élimine la nécessité d'efforts importants pour le déploiement et le fine-tuning des LLM, permettant aux développeurs de se concentrer sur le cœur de métier.

Entraînement continu

• Les historiques de chat prennent en charge le scoring qualité, l'extraction de mots-clés et la synthèse de sujets, facilitant l'analyse des préoccupations des utilisateurs par les développeurs ;
• Le mode d'entraînement des Agents prend en charge la correction en temps réel du "contenu de conversation", permettant un entraînement continu des Agents pour de meilleures réponses.

Classification des requêtes et reconnaissance des sentiments

• Prend en charge la synthèse, l'induction et la classification des requêtes utilisateurs, aidant les développeurs à comprendre les questions fréquentes pour optimiser et compléter les connaissances pertinentes ;
• Prend en charge la reconnaissance des sentiments (5 niveaux) pour les requêtes utilisateurs, aidant les développeurs à comprendre l'état émotionnel des utilisateurs afin d'optimiser l'expérience d'interaction avec l'Agent IA ;
• Prend en charge les notifications d'alerte basées sur la classification des requêtes utilisateurs, adaptées aux alertes et notifications en temps réel lors de pics de problèmes spécifiques.

Analyse opérationnelle et insights

• Prend en charge les statistiques et analyses de données selon plusieurs dimensions : données du jour, efficacité, utilisation, utilisateurs, comportement, santé, consommation de crédits et consommation d'usage ;
• Fournit des statistiques, analyses et insights opérationnels au niveau de l'Agent IA, aidant les développeurs à comprendre l'état de fonctionnement et la performance des Agents IA, et à identifier et résoudre rapidement les problèmes ;
• Offre des statistiques, analyses et insights opérationnels au niveau de l'organisation, aidant les développeurs à comprendre l'état de fonctionnement et la performance de l'organisation, et à identifier et résoudre rapidement les problèmes.

Comment le produit GPTBots résout-il les défis du déploiement des LLM en entreprise ?

Problème d'illusion des LLM

L'illusion des LLM est principalement liée à l'architecture sous-jacente du modèle et aux données d'entraînement. Les illusions peuvent rendre les applications LLM d'entreprise peu fiables, non dignes de confiance, voire potentiellement nuisibles.

• Complément précis des connaissances contextuelles.
• Entraînement des Agents et fine-tuning des LLM pour corriger le modèle.
• Conception de mécanismes de réflexion et d'outils de vérification pour les LLM.
• Optimisation du prompt pour limiter l'étendue des réponses.

Les LLM génériques manquent de connaissances métier

En raison du manque de connaissances métier, les LLM génériques ne peuvent pas fournir de réponses correctes, rendant difficile l'utilisation des LLM pour résoudre les problèmes métiers. De plus, entraîner des modèles séparément pour chaque scénario vertical est très coûteux.

• La base de connaissances permet une récupération précise des connaissances.
• Importation facile de données de connaissance non structurées.
• Prise en charge de la connexion et de l'identification des données structurées.
• Les plugins servent de ponts avec les connaissances métier internes de l'entreprise.

Un seul LLM ne peut résoudre les tâches complexes des scénarios métiers d'entreprise

La capacité de raisonnement complexe des LLM reste limitée et ne permet pas de résoudre efficacement les tâches complexes des opérations d'entreprise. De plus, les tâches mono-point et mono-thread ne répondent pas aux besoins réels des entreprises.

• Décomposer les problèmes complexes en plusieurs branches.
• Les flows permettent la collaboration de plusieurs versions de LLM.
• Les LLM disposent de capacités telles que la mémoire à long et court terme, les plugins et la base de connaissances.
• Intégrer des retours et informations externes dans le processus de réponse du LLM.

L'IA est difficile à déployer en entreprise

Le déploiement des LLM implique la conformité, les données, la puissance de calcul, l'ingénierie et les algorithmes. Tout problème de qualité dans l'un de ces domaines impacte fortement l'application des LLM, surtout avec les modèles open-source, ce qui entraîne une forte augmentation des coûts matériels et humains.

• Offre une plateforme LLMOps simple et efficace.
• Résout les défis du chargement et de la récupération des données de connaissance.
• Fournit des capacités de création d'Agents IA prêtes à l'emploi.
• API et SDK riches et complets.

Les entreprises manquent de talents dans le domaine de l'IA

Les entreprises ont besoin de talents IA avec des compétences en données, algorithmes, ingénierie et métier. Pour les entreprises, la pénurie de talents IA, la lenteur de leur formation et les coûts élevés sont des défis majeurs.

• Utilisation de GPTBots quasi sans seuil.
• Entraînement des Agents et fine-tuning des LLM accessibles aux opérationnels produits.
• Pas besoin de connaissances approfondies en IA ; les collaborateurs métier peuvent aussi entraîner et optimiser l'Agent.
• Les développeurs peuvent réaliser l'intégration via les API.