Swisscom : Assistant RAG pour le Service Client
Entrée gagnante dans la compétition Swisscom pour améliorer 'Sam', le chatbot de support client, utilisant une architecture RAG.
Le défi
L'assistant de Swisscom 'Sam' avait trois problèmes critiques : il répondait dans la mauvaise langue, fournissait des URLs non pertinentes ou cassées, et donnait des réponses trop courtes poussant les clients à demander un agent humain.
Notre solution
Nous avons construit une architecture RAG avec LangChain comportant un retrieval en deux phases : recherche par similarité (K=30) suivie d'un reranking BM25 (K=3). Embeddings avec OpenAI text-embedding-3-large, ChromaDB comme vector store. Génération avec GPT-4o avec l'historique de conversation résumé à chaque tour. Support multilingue natif (DE/FR/IT/EN) sans filtres supplémentaires grâce au reranking au niveau des chunks.
Résultats clés
- Score moyen de 0,78 sur l'échelle vs Sam sur 85 questions en 4 langues
- Un juge LLM impartial préfère notre assistant 8 fois sur 10
- Problème de détection de langue entièrement résolu
- URLs pertinentes et vérifiées dans les réponses
Métriques clés
Technologies utilisées
Service associé : Recherche dans les documents de l'entreprise
Études de cas associées
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Projet de recherche pour prédire la température sur tout le territoire suisse à l'aide de réseaux de neurones sur graphes.
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