Gérer le contexte et la mémoire de conversation

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de choisir une stratégie de mémoire (historique complet, fenêtre glissante, résumé, mémoire persistante) en arbitrant qualité, coût et latence.

Dans quel module

Donner les bonnes connaissances

Comment l'assistant accède-t-il aux bonnes informations, au bon moment ?

Leçons du module

1. Gérer le contexte et la mémoire de conversation (cette leçon)
2. Choisir comment l'assistant accède aux connaissances
3. Spécifier un RAG avec son équipe

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Créer un assistant IA pour votre produit

• Identifier un cas d'usage qui justifie un assistant IA et rédiger sa fiche de cadrage (problème, utilisateurs, actions autorisées, hors-périmètre, critères de succès).
• Concevoir l'expérience conversationnelle : point d'entrée, ton, gestion de l'incertitude, escalade vers un humain et format des réponses.
• Choisir et justifier une stratégie de connaissance (instructions, contexte injecté, RAG, fine-tuning) et de mémoire conversationnelle.
• Spécifier les outils et actions de l'assistant (données lues, actions écrites, confirmation, permissions) et choisir comment le construire.
• Identifier les risques (injection, fuite, actions excessives, coûts) et concevoir des garde-fous en couches, en dehors du seul prompt.
• Concevoir un plan d'évaluation avec jeu de référence, critères, méthode de notation, seuils de mise en production et règle de régression.
• Définir les métriques de production (produit, qualité, coût, latence), les seuils d'alerte et la boucle entre retours utilisateurs et jeu d'évaluation.

Formations liées

• Concevoir une architecture RAG adaptée à son produitConfirmé · ~3 h 30 min
• Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-jugeConfirmé · ~3 h
• Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IAExpert · ~3 h