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Ce didacticiel vous explique comment créer PrivacyBot, un outil d'intelligence artificielle utilisant la technologie RAG pour répondre aux questions concernant les politiques de confidentialité. Il couvre le processus de développement, de la collecte et du traitement des données à l'indexation et à la configuration du bot, ce qui lui permet de fournir des réponses précises et référencées à la source auprès de plusieurs fournisseurs.
À une époque où les données sont monnaie courante, il est plus important que jamais de comprendre comment les informations personnelles sont collectées, stockées et partagées.
Pourtant, tant pour les organisations que pour les particuliers, naviguer dans le réseau complexe des politiques de confidentialité reste une tâche ardue. Cette demande croissante de transparence et de conformité, motivée par des réglementations mondiales telles que le RGPD et le CCPA, a suscité le besoin d'outils de confidentialité plus intelligents et plus accessibles.
C'est exactement ce qui nous a amené à créer notre propre chatbot de confidentialité des données: un assistant évolutif, alimenté par l'IA, conçu pour simplifier les informations relatives à la confidentialité pour tous.
Il vous suffit de :
1. Sélectionnez un fournisseur d'IA — Choisissez les documents juridiques que vous souhaitez explorer.
2. Posez votre question : le chatbot effectue une recherche dans les politiques enregistrées. Par exemple : « Où sont stockées mes données ? »
3. Parcourez les résultats — Comprenez vos droits et l'utilisation des données. Fini le défilement interminable : juste des informations juridiques claires et concises !
Comprendre les politiques de confidentialité est de plus en plus vital dans le monde actuel axé sur les données. Cependant, plusieurs défis majeurs se dressent devant nous :
Lorsque vous faites affaire avec plus de cinquante fournisseurs, ces problèmes sont amplifiés, ce qui montre clairement que les méthodes traditionnelles de gestion des informations personnelles ne sont plus viables.
Génération augmentée de récupération (RAG) la technologie peut relever ces défis en :
De plus, du point de vue de la sécurité du client, Bot de confidentialité offres :
PrivacyBot fonctionne comme un agent intelligent alimenté par un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui stocke et récupère les politiques de confidentialité de divers fournisseurs de services.
Les utilisateurs peuvent poser des questions telles que « Où sont stockées mes données ? » ou « Certains de ces fournisseurs stockent-ils des données personnelles ? » sur la base d'une liste de fournisseurs pris en charge.
Le bot effectue ensuite une recherche dans les documents stockés et génère une réponse contextuelle claire à l'aide des informations récupérées.
Cela réduit considérablement les risques d'hallucination. Si le bot ne trouve pas de données pertinentes sur un sujet spécifique, il ne les devinera pas, mais répondra par quelque chose comme : « Désolé, je n'ai trouvé aucune information dans les documents fournis. »
Pour en savoir plus sur le fonctionnement de RAG, consultez notre Guide 2025 de la génération augmentée par récupération (RAG) sur le blog Eden AI.
Dans les sections suivantes, nous aborderons plus en détail le processus de développement de notre PrivacyBot.
Ce projet peut être considéré comme un projet de données. Voici les étapes générales :
La première et la plus importante étape du projet consiste à poser les bonnes questions.
Telles sont les questions qui visent à résoudre un véritable problème commercial. Dans ce cas, l'objectif principal du projet est de disposer d'un système capable d'indexer les informations relatives aux politiques de confidentialité de différents fournisseurs et pouvant être interrogées à l'aide de requêtes sémantiques.
Le système doit être facile à utiliser et les utilisateurs doivent pouvoir sélectionner les fournisseurs auxquels ils souhaitent que le bot interroge. L'image ci-dessous montre une maquette de base de l'interface. L'idée est simplement d'avoir une interface simple avec la liste des fournisseurs et à droite une interface de type chat pour demander au bot.
L'un des aspects importants de ce projet est que les réponses du bot doivent inclure des références aux documents sources à partir desquels les informations ont été extraites.
Par exemple, si un utilisateur pose des questions sur la politique de confidentialité d'OpenAI, le bot doit non seulement fournir une réponse pertinente, mais également citer les sections spécifiques du document (ou des segments) et inclure l'URL source (celle d'OpenAI, dans ce cas).
Une fois que la question commerciale et l'objectif global sont clairs, l'étape suivante consiste à rassembler les sources de données pertinentes. Dans ce cas, cela signifie répertorier les URL des politiques de confidentialité de chacun de nos fournisseurs. Notre propre politique de confidentialité est également incluse dans l'ensemble de données.
Pour traiter les données, nous utiliserons notre système RAG. La première étape consiste à créer un projet RAG :
Vous pouvez ensuite configurer le projet RAG. Nous utilisons une approche de paramètres personnalisés afin de pouvoir affiner certains paramètres :
Parmi les paramètres configurables, vous pouvez choisir la base de données vectorielles à utiliser, le fournisseur d'intégration pour votre projet, le modèle LLM par défaut pour le bot, la taille des blocs, les séparateurs de blocs, ainsi que les fournisseurs OCR et TTS.
Pour notre projet, nous utilisons un bloc de 1 200 jetons. Cela permet de préserver l'intégrité contextuelle de chaque section du document, ce qui est essentiel pour générer des réponses précises et pertinentes. Il est essentiel de sélectionner la taille de segment appropriée pour garantir la qualité des réponses, en particulier par rapport à la question commerciale initiale.
Une fois le projet configuré, nous pouvons commencer à télécharger et à indexer les données.
Nous pouvons maintenant commencer à ajouter des documents à notre système RAG. Pour ce faire, nous utilisons le point de terminaison de l'API. Vous trouverez ci-dessous un exemple en python.
Sous le capot, le système RAG utilise un scraper pour visiter chaque site Web, récupérer le contenu HTML, le nettoyer, extraire des morceaux de texte, générer des intégrations à partir de ces morceaux et enfin les stocker dans la base de données vectorielles.
Le processus de nettoyage des données supprime les éléments inutiles tels que les styles et les scripts du code HTML. Dans notre cas, nous n'avons besoin que du contenu réel de la page. La suppression d'éléments supplémentaires rationalise les données et réduit le coût du processus d'intégration.
Une fois les intégrations créées, elles sont stockées dans la base de données vectorielles. À chaque intégration, nous joignons des métadonnées, des informations supplémentaires qui enrichissent les intégrations et aident le bot à fournir des réponses plus précises et contextuelles au cours des étapes ultérieures.
Maintenant que nos documents sont indexés dans la base de données, nous pouvons créer un bot capable de répondre aux questions en fonction de ce contenu.
La description définie dans le profil du bot sert d'invite du système lors des conversations, guidant le ton, le comportement et l'étendue des réponses du bot.
Une fois le profil du bot créé, tout est configuré et prêt à poser des questions. Pour tester le bot, nous pouvons envoyer une demande à son terminal. Par exemple, en utilisant cURL :
Votre projet est maintenant prêt à être utilisé, soit en appelant directement le point de terminaison, soit en l'intégrant dans un flux de travail Eden AI, soit en l'intégrant dans une application Web distincte.
Dans notre cas, nous avons créé un nouveau composant au sein de notre application qui se connecte à notre projet RAG, comme nous l'avions envisagé lors de la phase de planification initiale :
L'utilisation du framework RAG d'Eden AI simplifie considérablement le développement de ce type de projets. Il gère des tâches complexes et chronophages telles que le web scraping et le nettoyage des données, qui figurent souvent parmi les étapes les plus difficiles du pipeline.
Un facteur important à prendre en compte est taille du morceau. La taille de bloc idéale peut varier en fonction du type de documents et des objectifs spécifiques du projet.
Cela nécessite des expériences, des tests de différentes tailles et une évaluation de la qualité des réponses du système afin de trouver le juste équilibre entre la rétention du contexte et l'efficacité du traitement.
Un majeur défi technique nous avons constaté une structure incohérente des politiques de confidentialité des différents fournisseurs. Certaines entreprises présentent leurs politiques à l'aide de titres clairs et de sections logiques, tandis que d'autres utilisent une mise en forme moins conventionnelle, intègrent des références légales ou combinent plusieurs politiques dans un seul document. Cette variabilité structurelle nous a obligés à implémenter une logique d'analyse flexible capable de s'adapter à différentes architectures de documents, tout en préservant la cohérence sémantique au sein de chaque segment.
Dans plusieurs cas, nous avons dû revoir manuellement la façon dont les documents étaient traités pour nous assurer que le contexte clé n'était pas fragmenté ou perdu, en particulier dans les documents comportant des sections imbriquées ou une mise en forme basée sur des tableaux.
Enfin, il est également important d'expérimenter différents profils de robots. Heureusement, l'interface Eden AI RAG vous permet de créer plusieurs profils (un seul étant actif à la fois). Cela permet des tests A/B et la flexibilité de mettre à jour le profil actif même après le déploiement.
Les utilisateurs d'Eden AI ont désormais accès à un bot conversationnel qui fournit des réponses contextuelles immédiates sur les politiques de confidentialité de plusieurs fournisseurs. Cela transforme fondamentalement la façon dont ils interagissent avec des documents juridiques complexes :
Le développement et le déploiement de PrivacyBot ont fourni des informations précieuses qui vont au-delà de ce projet spécifique. Ces enseignements orienteront notre approche des futures implémentations de RAG et du développement de produits.
Comme indiqué brièvement dans la section initiale, la compréhension de la question commerciale s'est révélée être le fondement le plus essentiel de l'ensemble du projet. Nous avons constaté que :
Plusieurs informations techniques sont apparues lors de la mise en œuvre :
Sur la base de nos apprentissages, plusieurs pistes prometteuses peuvent être explorées :
Bot de confidentialité simplifie avec succès la tâche complexe de navigation dans les politiques de confidentialité, en rendant les informations critiques plus accessibles et exploitables à la fois pour les organisations et les particuliers. En tirant parti Génération augmentée de récupération (RAG), le bot fournit des réponses contextuelles rapides tout en favorisant la confiance grâce à des sources transparentes et vérifiables.
Tout en relevant des défis tels que l'incohérence des structures de documents et le réglage des paramètres, le projet a démontré la puissance de l'IA pour améliorer l'efficacité du temps et l'accessibilité pour les utilisateurs non techniques.
Pour ce qui est de l'avenir Bot de confidentialité ouvre la voie à de nouvelles innovations, notamment un raisonnement multidocument et des alertes proactives en matière de changement de politique, garantissant un paysage numérique plus transparent et informé.
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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