Concepts
Comment FlexyAgents ingère le contenu, le découpe et l’embarque, récupère les passages pertinents et oriente le modèle pour rester dans ce que vous avez approuvé.
La génération augmentée par récupération signifie que le modèle reçoit des extraits de votre corpus avant de répondre. FlexyAgents gère ingestion, recherche vectorielle et classement pour que les opérateurs se concentrent sur la qualité et le périmètre du contenu — pas sur la plomberie ML bas niveau.
Lorsque la récupération ne trouve rien d’utile, les agents bien réglés doivent admettre l’incertitude et proposer des voies humaines plutôt que d’inventer des faits.
Les imports couvrent PDF, Office, exportations HTML, images, audio, vidéo et autres binaires pris en charge. L’extraction de texte peut combiner parsers, OCR et vision ou transcription Gemini optionnelles lorsqu’elles sont configurées. Les connecteurs synchronisent les sources SaaS selon un calendrier. Les crawlers extraient des URL publiques avec profondeur et courtoisie, et peuvent traiter images et médias liés en option.
Les lignes Q&R structurées complètent les longs documents pour des réponses qui doivent être littérales — politiques, textes juridiques ou données SKU.
Les documents sont divisés en fragments adaptés aux modèles d’embedding ; les limites tentent de respecter titres et tableaux, mais les sources imparfaites s’améliorent avec l’édition.
Les requêtes sont embarquées dans le même espace que les fragments ; les passages les mieux classés sont injectés dans le prompt avec des instructions de citer ou paraphraser fidèlement.
Le produit encourage à citer des sources reconnaissables par le client (titres d’article, URL) lorsque le modèle le demande. Les modèles de refus réduisent les hallucinations sur les sujets à haut risque.
L’analytique des tours « inconnus » ou à faible confiance aide à prioriser les lacunes de connaissances sans lire chaque transcription.
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