Nous explorons des moyens d’améliorer l’expérience d’assistance aux utilisateurs sur notre instance Discourse et nous souhaitons savoir si Discourse propose des fonctionnalités intégrées de chatbot ou d’assistant conversationnel.
Plus précisément, nous cherchons une solution capable de :
Répondre aux questions des utilisateurs concernant les fonctionnalités du forum et la navigation.
Orienter les utilisateurs vers les catégories ou sujets appropriés.
Aider les utilisateurs à comprendre comment utiliser les différentes fonctionnalités de Discourse.
Fournir une assistance contextuelle directement au sein du forum.
Nous connaissons Discobot, mais selon notre compréhension, il est principalement conçu pour l’intégration des nouveaux utilisateurs et les tutoriels interactifs. Nous nous demandons s’il existe d’autres fonctionnalités de chatbot intégrées, au-delà de Discobot.
Si l’un d’entre vous a mis en place une solution similaire, nous serions ravis d’en savoir plus sur votre approche et de recevoir vos recommandations.
Nous avons également développé un service externe qui se connecte à l’API Discourse et gère les conversations ; au niveau du backend, il utilise un LLM et peut effectuer du RAG sur le contenu des catégories privées ou publiques sélectionnées. Vous pouvez le voir en action, par exemple, sur https://swapd.co/
Toutes ces fonctionnalités sont disponibles via la configuration de Discourse AI, qui est incluse par défaut dans les nouvelles installations de Discourse…
Vous pouvez également activer une page dédiée aux conversations IA via le plugin, c’est ainsi que nous alimentons ask.discourse.com — vous trouverez plus de documentation sur Discourse AI et sur Topics tagged ai
Nous disposons de nos propres clés API auto-hébergées pour les LLM Claude et GPT. Comment pouvons-nous configurer ces LLM dans notre Discourse AI ? Et également, sur la capture d’écran, que devrions-nous ajouter dans les options du fournisseur s’il est auto-hébergé ?
Bonne nouvelle ! Je vous suggère aimablement de chercher et de lire, tout ce que vous cherchez est déjà ici
Si vous hébergez vous-même, la configuration dépend entièrement de votre méthode et, plus précisément, de ce que vous hébergez ; Litellm est différent d’Ollama, Qwen ou HuggingFace.
Si votre point de terminaison est compatible avec l’API Open, choisissez simplement Open AI et définissez vos identifiants / point de terminaison. Vous pouvez consulter les LLM par défaut créés comme guide et/ou vérifier la documentation spécifique pour les modèles et votre proxy/fournisseur afin d’éviter de deviner vos paramètres.
