Vous vous êtes déjà demandé comment fonctionne Notion Ask AI ?

Notion est très tendance en ce moment. De nombreuses entreprises l'utilisent.

Voici un aperçu de l'architecture d'un système RAG du monde réel :

1. Notion reçoit une question d'un utilisateur.

2. La question est transmise à un fournisseur de LLM (OpenAI / Anthropic)

• Si la demande n'exige pas de recherche dans l'espace de travail Notion, le LLM génère une réponse à ce stade, en sautant le reste du processus.
• Si la demande de l'utilisateur nécessite une recherche dans son espace de travail, le LLM génère la requête de recherche la plus pertinente pour la demande de l'utilisateur.

3. La requête est transmise à une base de données vectorielle (Pinecone), qui identifie une liste de pages en fonction de leur pertinence par rapport à la requête.

• Pour chaque page de l'espace de travail Notion, un empreinte est généré en utilisant l'API d'empreintes OpenAI.

4. Notion envoie la requête — ainsi que les pages identifiées par la base de données vectorielle — à un LLM auto-hébergé, où les pages sont affinées et classées par pertinence par rapport à la requête.

5. La requête, la liste affinée des pages et les classements de pages sont traités par le fournisseur de LLM pour générer une réponse qui satisfait la demande de l'utilisateur.

6. Notion traite la sortie pour s'assurer qu'elle respecte le bon format et la langue, puis l'affiche à l'utilisateur.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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