Comment créer un copilote de support pour une plateforme SaaS ?

La plupart des bots d’assistance devinent. Celui-ci ne le peut pas. En cinq minutes : comment construire un copilote d’assistance IA en lecture seule, qui ne répond qu’avec des preuves et cite toujours ses sources. Le terrain d’essai est Loopline, une application de tickets fictive avec un problème de notification volontaire. Vous verrez des sorties de modèle typées et validées, le routage, des outils sûrs, une boucle d’agent bornée, la recherche hybride (RAG), un graphe d’appels, la mémoire, la planification, la recherche tenant compte des permissions, le refus des commandes destructrices et la défense contre l’injection de prompt — avec du vrai code et de vrais résultats de tests du dépôt.

Cette vidéo résume l’essentiel de la construction (leçons 00 à 13 du cours, qui en compte 19). Les leçons détaillées, le code et les tests sont dans le dépôt :
https://github.com/scheffershen/saas-support-copilot

Horodatages :

• 0:00 Le problème : un copilote qui ne devine pas
• 0:59 Le cerveau typé : sorties structurées et routage
• 2:05 Outils et boucle de l’agent
• 3:06 Trouver l’information : RAG, graphe d’appels, mémoire, planification
• 4:05 Sécurité : permissions, refus, injection de prompt
• 5:12 Récap et où trouver le code

Leçons couvertes (dossier `lessons/` du dépôt) :

• 00 Ce que nous allons construire
• 01 Les fondations d’un projet Python
• 02 Le plus petit appel utile à un LLM
• 03 Prompts système et sorties structurées
• 04 Décisions, routage et workflows
• 05 Outils et contrats d’outils sûrs
• 06 La boucle de l’agent
• 07 État de conversation et mémoire
• 08 Les fondamentaux du RAG
• 09 Les graphes de connaissances pour relier le code
• 10 Recherche tenant compte des permissions
• 11 Évaluer la faisabilité d’une fonctionnalité
• 12 Approbation humaine et refus
• 13 Injection de prompt et prévention de l’exfiltration

Prototype pédagogique, pas une garantie de sécurité en production : la liste de contrôle de mise en production du dépôt indique ce qui manque encore. Loopline est fictive ; aucune donnée d’entreprise réelle n’est utilisée.

La narration est une version générée par IA de la voix de l’auteur.

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