> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.yelda.fr/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.yelda.fr/parametrage/ia-de-conversation/base-de-connaissances.md). # La base de connaissances La **base de connaissances** est la mémoire structurée de votre agent : l'ensemble des informations sur lesquelles il s'appuie pour répondre. On y range aussi bien de la matière rédactionnelle (textes, documents) que des données précises (un numéro, un email, des horaires). Elle s'organise en deux sous-onglets : **Éléments** (le contenu de la base) et **Sources Externes** (des sources synchronisées automatiquement, comme un espace de fichiers). Cet onglet fait partie de l'écran **IA de conversation**. Cette page explique comment il fonctionne, sans viser à vous apprendre à tout configurer. > 📷 *Illustration à venir — onglet Base de connaissances (liste des éléments).* *** ## Deux familles d'éléments Chaque élément appartient à l'une de deux familles, choisie au moment de la création : * **Contenu** — de la matière que l'agent utilise pour répondre : un **texte**, un **document** (PDF, Word…), une **page web**, ou un **sitemap** (toutes les pages d'un site). Sert aux réponses de fond. * **Logique** — des **données structurées** précises, utilisées comme variables ou conditions dans les parcours, ou injectées telles quelles : **texte court**, **lien**, **email**, **numéro de téléphone**, **date**, **booléen** (oui/non), **horaires**, **liste de dates**. *Exemples fictifs — Contenu : un PDF de FAQ produits, une page web de conditions de livraison. Logique : le numéro du service client, les horaires d'ouverture, un email de contact.* *** ## Comment l'agent utilise un élément C'est le point central. Un élément peut être mis à disposition de l'agent de trois façons, résumées par la colonne **Type d'utilisation par l'IA** : * **Prompt** — l'élément est **toujours injecté** dans le prompt, donc visible en permanence par l'agent. À réserver aux contenus essentiels et aux références. * **RAG** — l'élément n'est récupéré **qu'à la demande**, uniquement quand la question le nécessite, via une recherche sémantique. Idéal pour les gros volumes que l'on ne veut pas garder en permanence sous les yeux de l'agent. * **Logique** — l'élément sert de **variable ou de condition** dans les parcours déterministes. Pour un élément de **contenu**, on choisit ainsi entre *Inclus dans le prompt* (toujours visible) et *À la demande* (RAG). Pour un élément de **logique**, on peut cocher *Injecter dans le prompt* et définir un **texte d'injection** contenant `{value}` — un modèle de phrase où `{value}` est remplacé par la valeur de l'élément. *Exemple fictif de texte d'injection : « Le numéro du service client est {value} ».* *** ## La liste des éléments L'onglet **Éléments** liste tout le contenu de la base. Pour chaque élément : son **type**, son **nom**, sa **source**, son **type d'utilisation par l'IA** et sa **dernière mise à jour**. Une barre d'outils permet de **rechercher** un élément et de filtrer par **type de données** ou **type d'utilisation**. On peut **ajouter** un élément, **importer** une base entière au format CSV, ou **télécharger un modèle CSV**. Chaque élément porte une étiquette d'origine : **personnalisé** (vert) pour un élément créé spécifiquement pour votre agent, **intégré** (bleu) pour un élément fourni par Yelda. *** ## Les réglages communs d'un élément En ouvrant un élément, un panneau latéral rassemble ses réglages : * **Dernière mise à jour** et **taille** (en Ko, mots et tokens). * **Récupération de la valeur** : * **Statique** — la valeur est fixe, saisie directement. * **Depuis une API externe** — la valeur est récupérée en direct via une requête HTTP. * **Accès IA** — définit si et comment l'élément est mis à disposition de l'agent (prompt ou à la demande, injection). * **Assignation des tags** et action de **suppression**. *** ## Le traitement des documents Quand on importe un **document** (PDF, Word…), il est **découpé en segments** pour permettre la recherche sémantique (le RAG). Le texte extrait du document peut par ailleurs être **relu et corrigé**, avec une aide de l'IA, afin de garantir une restitution fidèle avant d'être utilisé. Ce traitement se fait automatiquement à l'import ; les réglages fins (mode de découpage, taille des segments) sont accessibles mais n'ont pas besoin d'être ajustés dans la plupart des cas. *** ## Les sources externes Le sous-onglet **Sources Externes** permet de **connecter une source de fichiers extérieure** (par exemple un espace SharePoint) qui alimente automatiquement la base de connaissances. On y définit : * la **connexion et le périmètre** : les identifiants de connexion, l'emplacement à synchroniser, l'inclusion ou non des sous-dossiers, et les **types de fichiers** pris en charge (Word, PDF, présentations, texte…) ; * l'**utilisation par l'IA** : comment le contenu synchronisé est exploité, avec un type d'utilisation par défaut (par exemple *RAG*) ; * la **fréquence de mise à jour** (de *Jamais* à une synchronisation régulière), avec la possibilité de **synchroniser maintenant**. Un panneau indique le **statut** de la source, la **dernière mise à jour** et le **nombre d'éléments synchronisés**. *** ## Enregistrer Les modifications apportées à un élément ou à une source sont appliquées via le bouton **Enregistrer**. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.yelda.fr/parametrage/ia-de-conversation/base-de-connaissances.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.