Contexte Entreprise
Donner à l'IA le contexte propre à votre organisation et le vectoriser.
La rubrique Contexte Entreprise enrichit les réponses de l'IA avec des informations propres à votre organisation : son identité, son positionnement et son vocabulaire métier. Le vocabulaire vectorisé est injecté automatiquement dans les réponses du chatbot sur une base de connaissances quand un terme correspond à la question. L'identité et le style de communication sont, eux, exposés aux agents IA comme un outil que l'agent peut consulter à la demande.
Cette page d'accueil correspond à la Vue d'ensemble de la rubrique : elle résume l'état du contexte et permet de lancer sa vectorisation.
Page Vue d'ensemble du Contexte Entreprise — résumé du contexte, statistiques (blocs / termes / règles), informations techniques et actions rapides de vectorisation
À quoi ça sert
- Décrire l'entreprise en quelques lignes pour cadrer les réponses de l'IA.
- Suivre la volumétrie du contexte : blocs d'identité, termes de vocabulaire, règles.
- Vérifier que le contexte est bien vectorisé et à jour.
- Relancer la vectorisation après une modification.
Le résumé
La section Résumé du contexte entreprise contient un texte libre décrivant l'organisation et son positionnement. Cliquez sur Modifier le résumé pour l'éditer, puis sur Enregistrer.
Les statistiques
Un tableau récapitule la volumétrie du contexte :
| Indicateur | Ce qu'il compte |
|---|---|
| Blocs d'identité | Nombre de blocs d'identité définis. |
| Termes du vocabulaire | Nombre de termes de vocabulaire déclarés. |
| Règles actives | Règles actives sur le total de règles. |
| Dernière mise à jour | Date de la dernière modification et son auteur. |
Le statut de vectorisation
La section Informations techniques indique l'état d'indexation du contexte :
| État | Signification |
|---|---|
| À jour | Le contexte est vectorisé et reflète les dernières modifications. |
| En attente de réindexation | Des modifications n'ont pas encore été vectorisées. |
| Non indexé | Le contexte n'a jamais été vectorisé. |
| Erreur | La dernière vectorisation a échoué. |
Cette section précise aussi le modèle d'embedding utilisé, le nombre de chunks vectorisés et, le cas échéant, le nombre de blocs d'identité et de termes à vectoriser.
Vectoriser le contexte
La vectorisation recalcule les embeddings de tous les blocs d'identité et termes de vocabulaire. Les agents continuent de fonctionner pendant l'opération, qui peut prendre quelques minutes.