Comment créer un chatbot IA pour votre entreprise

import openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def chat_with_bot(messages, context):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"Vous êtes un assistant serviable. Utilisez ce contexte : {context}"},
            *messages
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

Étape 5 : Ajouter le RAG pour de meilleures réponses

Connectez votre base de connaissances avec RAG :

1. Embedez tous les documents dans une base vectorielle
2. À chaque requête, trouvez les documents les plus pertinents
3. Incluez-les dans le prompt comme contexte

Étape 6 : Déployer et surveiller

Déployez avec Vercel, Railway ou un serveur dédié. Surveillez :

• La qualité et la précision des réponses
• Les taux de satisfaction des utilisateurs
• Les modes d'échec courants

Étape 7 : Itérer

Utilisez les conversations réelles pour améliorer votre chatbot. Ajoutez de nouvelles connaissances, affinez les prompts et gérez les cas particuliers.

Cas d'usage : Support e-commerce

Une boutique e-commerce marocaine a construit un chatbot qui gère 80% des demandes clients automatiquement — suivi de commandes, demandes de retour et recommandations produits. Le temps de réponse moyen est passé de 4 heures à 30 secondes.

Prochaines étapes

Notre programme « Build with LLMs » vous apprend à construire des chatbots et applications IA prêts pour la production.