Salle de lecture
Un système de recommandation de livres propulsé par le RAG, qui transforme des épisodes de lecture soigneusement sélectionnés en recommandations ciblées et axées sur des objectifs.
Étude de cas / 01
Contexte du projet
Plateformes numériques
Recommandations pertinentes
Recherche conversationnelle
Plumfind contribution
IA et systèmes intelligents
Plateformes numériques
Infonuagique et infrastructure
Technologie
RAG, plongements vectoriels, AWS, LLM, garde-fous, intégration Web
Échéancier
Découverte, conception, développement, transfert vers AWS
Une interface de découverte conversationnelle pour une bibliothèque de lectures soigneusement sélectionnées. Elle a été conçue pour les lecteurs qui arrivent avec une question en tête plutôt qu’un titre précis, afin de rendre plus facilement accessible la richesse de plusieurs années de contenu de référence.
Vue d’ensemble / raison d’être
Un système utile commence par une raison d’être clairement définie.
Ce qui a été développé
Une interface de découverte conversationnelle pour une bibliothèque de lectures soigneusement sélectionnées.
À qui le système s’adressait
Des lecteurs qui arrivent avec une question en tête, plutôt qu’un titre précis.
Pourquoi c’était important
Des années de contenu de référence devenaient plus faciles à consulter et à mettre en pratique.
Les gens ne cherchaient pas simplement des livres. Ils cherchaient des livres qui apportent des réponses.
Le site regroupait des années de contenu pertinent provenant de livres et de balados, mais les visiteurs devaient parcourir une liste statique avant de pouvoir trouver la perspective dont ils avaient besoin.
Réduire l’incertitude avant la production.
Contexte d’affaires
Nous avons commencé par examiner l’expérience de lecture statique et les questions que les visiteurs se posaient réellement.
Approche
Nous avons structuré le contenu du client, mis en place un système de recherche basé sur le RAG et intégré des garde-fous afin de fournir des recommandations de livres précises et adaptées au contexte. Des tests continus et les commentaires du client ont permis d’assurer la pertinence, la sécurité et une expérience utilisateur fluide.
Orientation de l’expérience
Une expérience épurée : des invites axées sur les objectifs, des limites claires et des recommandations qui restent ancrées dans le contenu source tout en laissant place à la créativité.
Plan de mise en production
L’application et les services de recherche ont été déployés dans l’environnement AWS du client afin de lui assurer la pleine propriété et le contrôle à long terme.
Artefact de recherche / atlas de découverte
La clarté se trouve dans les détails.
Nous avons cartographié le corpus, les thèmes, les intentions des lecteurs, les limites du contenu, le ton et les garde-fous avant de définir l’expérience.
Exemple d’intention de lecture
“Je veux comprendre comment élaborer une stratégie marketing plus percutante.”
- Extrait de la bibliothèque soigneusement sélectionnée
- Trois parcours de lecture pertinents
- Ancré dans le contexte des balados
Ce que Plumfind a conçu et développé.
Une base de connaissances structurée, une interface conversationnelle guidée et une infrastructure de mise en production détenue par le client.
Modèle de contenu
Nous avons structuré les informations sur les livres, les épisodes de balados, les thèmes et les métadonnées dans une source de référence centralisée et fiable.
La recherche sémantique relie les questions des lecteurs aux livres, aux épisodes de balados et aux thèmes pertinents.
Expérience guidée — Des invites axées sur les objectifs et des limites claires encadrent les réponses afin que les recommandations demeurent pertinentes et ancrées dans le contenu source.
Transfert au client — Le système de production a été déployé dans l’environnement AWS du client afin qu’il puisse en assurer le contrôle à long terme.
Solution / architecture
Conçu comme un parcours de connaissances clair et cohérent.
01
Base de connaissances structurée
Les livres, le contexte des balados et les métadonnées sont organisés en une couche de référence optimisée pour la recherche.
02
Conversation guidée
Des invites axées sur les objectifs et des réponses encadrées aident les lecteurs à passer d’une question à des sources pertinentes.
03
Parcours de mise en production détenu par le client
L’application et les services de recherche ont été déployés dans l’environnement AWS du client.
System flow
01
Sources sélectionnées
Livres, contexte des balados et métadonnées
02
Index de recherche
Recherche sémantique basée sur le sens
03
Réponse encadrée
Réponses pertinentes avec des limites claires
04
Environnement client
Propriété de l’infrastructure AWS et contrôle futur
D’une orientation réfléchie à un système en production.
Conception de l’expérience et du système
Des invites axées sur les objectifs, des réponses encadrées et des limites claires ont permis de garder l’expérience ciblée et cohérente.
Ingénierie
Les métadonnées des livres ont été structurées dans une base de connaissances optimisée pour la recherche et reliées à une couche de réponse RAG dotée de garde-fous.
Déploiement et propriété
L’application et les services de recherche ont été migrés vers l’environnement AWS du client.
Ce qui a changé grâce à un système plus clair.
- Transformé une liste de lecture statique en outil de découverte interactif
- Ancré les recommandations dans une base de connaissances soigneusement sélectionnée
- Encadré les requêtes qui sortent du champ d’application
- Transféré la propriété du déploiement au client
Une bonne recommandation commence par un corpus bien structuré. Les garde-fous contribuent à préserver la pertinence et la confiance. La conception conversationnelle fait partie intégrante de la conception du système.
Couche de connaissances
Pour rechercher le sens et le contexte dans l’ensemble de la bibliothèque sélectionnée, plutôt que de se limiter aux mots-clés exacts.
Couche de réponse
Pour permettre des interactions naturelles tout en veillant à ce que les réponses demeurent alignées sur le contenu source disponible.
Fondations opérationnelles
Pour assurer la propriété du client, la visibilité et l’évolution future du système après sa mise en production.
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