Outils et sources de connaissances dans l'assistant AI4CALL

Dans la configuration de l'assistant AI4CALL, vous trouvez deux familles de ressources : les outils et les sources de connaissances. Les plugins et les custom tools sont des outils : ils permettent d'exécuter des actions. Le RAG et le Knowledge Prompt sont des sources de connaissances : ils fournissent les informations à utiliser dans les réponses. La vidéo ci-dessus montre comment les distinguer et où les configurer.

La différence est concrète : pour faire exécuter une action, il faut un outil disponible et configuré ; pour répondre sur vos propres contenus, il faut la bonne source de connaissances. Voyons, onglet par onglet, où se règle chaque ressource.

Plugins : achat, configuration et attribution

Pour les plugins, l'onglet sépare trois étapes : l'achat, la configuration et l'attribution. Le plugin doit être disponible dans votre compte et disposer d'une instance configurée. Ensuite seulement, vous choisissez quels outils cet assistant peut utiliser.

En ouvrant le service e-mail, nous voyons l'instance sélectionnée et l'outil disponible. Vous pouvez choisir un seul outil ou sélectionner tous ceux de l'instance. Vérifiez toujours quelle instance vous attribuez : deux instances du même plugin peuvent travailler sur des comptes différents. Dans le prompt, expliquez quand utiliser les outils et quelles données recueillir avant de les appeler.

Custom tools : relier des services externes avec REST et MCP

Avec les custom tools, vous reliez des services externes. Un outil REST décrit un seul endpoint. Une connexion MCP permet d'obtenir le catalogue d'outils exposé par un serveur. Dans les deux cas, la configuration comprend aussi les authentifications nécessaires pour accéder au service.

Comment créer un nouvel outil REST

Ouvrons Nouvel outil REST. Le nom identifie l'outil et doit respecter le format indiqué par le champ. Dans l'exemple, nous définissons une vérification de disponibilité : les instructions demandent de recueillir d'abord la date et l'heure, de communiquer le résultat et de ne pas créer de réservations. Vous saisissez ensuite l'endpoint, la méthode et l'authentification exigés par votre API.

Les paramètres du body décrivent les données à envoyer au service. Pour chacun, vous définissez le nom, le type, la description et le caractère obligatoire. La description doit aussi préciser le format attendu : pour une date, par exemple, indiquez le format exigé par l'endpoint. Vous évitez ainsi qu'une donnée correcte soit rejetée simplement parce qu'elle a été envoyée sous une forme que le service n'accepte pas.

Comment configurer un outil MCP

Dans l'onglet Outil MCP, vous configurez le serveur, la méthode, l'endpoint et les instructions. Le serveur expose un catalogue d'actions que l'assistant peut découvrir. Utilisez les instructions pour préciser ce que propose ce service et quand l'appeler. Une fois la ressource préparée, revenez à l'assistant et attribuez-la.

RAG : répondre à partir de vos documents

Le RAG permet de répondre à partir de vos documents : manuels, règlements, catalogues. Les contenus sont découpés en fragments et, pendant la conversation, les fragments pertinents pour la question sont récupérés. Organisez les documents en collections dédiées à un sujet, puis attribuez la collection à l'assistant.

Lors de la création d'une collection, vous définissez le nom, la description et le découpage des documents. Vous pouvez limiter la taille des fragments ou choisir un nombre de parties. Des fragments trop petits risquent de perdre le contexte ; des fragments trop grands emportent des informations inutiles pour la question. Attention : les modifications du découpage s'appliquent aux fichiers chargés par la suite, comme le rappelle l'écran.

Knowledge Prompt : réponses courtes et récurrentes

Le Knowledge Prompt convient aux réponses courtes et récurrentes. Vous définissez une réponse par défaut et les expressions avec lesquelles le client pourrait poser cette question ; une expression peut aussi avoir une réponse spécifique. Ces contenus sont insérés directement dans le prompt : mieux vaut donc les garder brefs.

Par exemple, créons une knowledge dédiée aux horaires du bureau : la réponse par défaut indique les jours et les horaires d'ouverture. Après la création, vous pouvez préparer les variantes de la question et attribuer la knowledge aux assistants concernés. Utilisez des informations vérifiées et mettez-les à jour lorsqu'elles changent.

• Plugins : exécutent des actions ; ils doivent être disponibles dans le compte, avoir une instance configurée et voir leurs outils attribués à l'assistant.
• Outils REST : décrivent un seul endpoint, avec nom, instructions, méthode, authentification et paramètres du body.
• Outils MCP : relient un serveur qui expose un catalogue d'actions que l'assistant peut découvrir.
• RAG : utilise des documents découpés en fragments et organisés en collections dédiées à un sujet.
• Knowledge Prompt : réponses courtes et récurrentes insérées directement dans le prompt, avec leurs variantes de question.

Avant d'enregistrer : vérifiez les ressources attribuées

Avant d'enregistrer, vérifiez les ressources attribuées et le récapitulatif à droite. La règle reste la même : pour faire exécuter une action, il faut un outil disponible et configuré ; pour répondre sur vos contenus, il faut la bonne source de connaissances. Complétez les instructions dans le prompt et enregistrez l'assistant.

Questions fréquentes sur la configuration de l'assistant

Quelle est la différence entre plugins et custom tools ?

Les deux sont des outils qui permettent d'exécuter des actions. Le plugin doit être disponible dans votre compte et disposer d'une instance configurée ; vous attribuez ensuite les outils à l'assistant. Les custom tools relient des services externes : un outil REST décrit un seul endpoint, tandis qu'une connexion MCP obtient le catalogue d'outils exposé par un serveur.

Quand utiliser le RAG et quand le Knowledge Prompt ?

Le RAG sert aux documents comme les manuels, les règlements et les catalogues : les contenus sont découpés en fragments et récupérés pendant la conversation. Le Knowledge Prompt convient aux réponses courtes et récurrentes, insérées directement dans le prompt et qu'il vaut donc mieux garder brèves.

Pourquoi la description des paramètres doit-elle indiquer le format ?

Parce que la description de chaque paramètre du body doit aussi préciser le format attendu par l'endpoint. Pour une date, par exemple, le format exigé doit être indiqué. Vous évitez ainsi qu'une donnée correcte soit rejetée simplement parce qu'elle a été envoyée sous une forme que le service n'accepte pas.