Trois approches d'intégration
Elium offre plusieurs méthodes pour exploiter ses contenus dans le cadre d'un chatbot ou d'un système de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Chaque approche présente des avantages spécifiques selon vos besoins techniques et organisationnels :
Exporter les données vers une base centrale utilisée pour le RAG.
Collecter dynamiquement les contenus pertinents via la recherche sémantique.
Interroger directement Elium AI pour obtenir une réponse générée.
1. Exploiter un export de données
Cette méthode consiste à exporter l'ensemble des contenus d'une plateforme ou d'un ensemble d'espaces Elium pour les utiliser dans un système externe. Cela peut s’avérer utile pour créer un replica autonome, mais présente plusieurs limites.
Caractéristiques
Autonomie complète par rapport à la plateforme Elium
Environnement déconnecté possible
Limites
Format d'export complexe nécessitant un post-traitement significatif
Absence de synchronisation automatique entraînant une obsolescence rapide des données
Risque de contournement des droits d'accès utilisateurs
Recommandation
Privilégier l'utilisation de l'API de recherche pour extraire dynamiquement :
Le texte brut ou HTML des articles
Le contenu des documents joints (PDF, Word, etc.)
Les métadonnées structurelles (date, espace, etc.)
Exemple de requête
query ExportStories {
me {
search(query: {start: 0, limit: 10, sort: UPDATED}) {
totalCount
stories {
story {
slug
added
updated
space { slug name }
version {
title
body { text html: previewHtml }
assets {
... on FileAsset {
fileId
filename
downloadUrl
}
}
}
}
}
}
}
}
# text extracted from files is accessible using the following URI template:
# /api/story/asset/{story.slug}/text/{asset.fileId}
Réponse
Réponse
{
"data": {
"me": {
"search": {
"totalCount": 387,
"stories": [
...
{
"story": {
"slug": 1430,
"added": "2025-05-13T13:57:00.569573Z",
"updated": "2025-05-15T14:41:50.259009Z",
"space": {
"slug": 131,
"name": "Finances & RH"
},
"version": {
"title": "Processus de traitement d’une facture fournisseur",
"body": {
"text": "Référencement du fournisseur\nFournisseur référencé dans l'ERP\nCréation d'un nouveau fournisseur\n\nCompléter le formulaire “Création fournisseur”\n\nEnvoyer à l’équipe Achats\n\nRevenir à cette étape une fois le fournisseur créé\n\n\n\n\n\nVérification du bon de commande [...]"
},
"assets": []
}
}
},
...
{
"story": {
"slug": 1391,
"added": "2020-11-20T16:30:55Z",
"updated": "2025-05-07T14:50:49.218213Z",
"space": {
"slug": 5,
"name": "Dans la presse"
},
"version": {
"title": "DIGITAL MARKETING INTERNSHIP.docx",
"body": null,
"assets": [
{
"filename": "DIGITAL MARKETING INTERNSHIP.docx",
"downloadUrl": "https://demo-consulting.elium.com/api/story/asset/1391/download/1500/DIGITAL%20MARKETING%20INTERNSHIP.docx?g=1"
}
]
}
}
},
...
]
}
}
}
}
2. Recherche sémantique Elium
La solution la plus robuste pour enrichir le contexte d'un agent conversationnel. Elle utilise le moteur de recherche interne d'Elium sans interrogation directe d'un LLM. Les résultats fournis peuvent être injectés dans le contexte d’un LLM ou servir à justifier une réponse.
Caractéristiques
Pertinence optimale des résultats grâce au moteur sémantique
Respect des droits d'accès des utilisateurs
Possibilité de limitation au contexte d'un Smart Assistant
Mise à jour en temps réel des données
Résultats fournis
Extraits de texte pertinents en fonction de la requête
Références aux articles source et fichiers joints
Scores de pertinence pour chaque résultat
Exemple de requête
query SemanticSearchQuery {
me {
answer {
semanticSearch(query: { text: "Où es hébergé Elium?", limit: 5 }) {
stories {
score
story { slug version { title } }
asset {
... on FileAsset {
filename
downloadUrl
}
}
content
}
}
}
}
}
Réponse
Réponse
{
"data": {
"me": {
"answer": {
"semanticSearch": {
"stories": [
{
"score": 63,
"story": {
"slug": 1214,
"version": {
"title": "Elium - Dossier technique et sécurité"
}
},
"asset": {
"filename": "202402 elium - Dossier technique et sécurité.docx",
"downloadUrl": "https://demo-consulting.elium.com/api/story/asset/1214/download/1408/202402%20elium%20-%20Dossier%20technique%20et%20se%CC%81curite%CC%81.docx?g=1"
},
"content": "nées.\n· Centre de données de Google (GCP)\n· Centre de données de 3DS Outscale (Outscale)\nPour toutes\n les entreprises qui exploitent ces centres de données, nous avons et nous maintenons des contrats contenant des clauses sur la confidentialité des informations et des données personnelles. [...]"
},
{
"score": 62,
"story": {
"slug": 1304,
"version": {
"title": "Elium - Legal - Standard contract templates"
}
},
"asset": {
"filename": "202409 elium - Dossier technique et sécurité.pdf",
"downloadUrl": "https://demo-consulting.elium.com/api/story/asset/1304/download/1483/202409%20elium%20-%20Dossier%20technique%20et%20se%CC%81curite%CC%81.pdf?g=1"
},
"content": "icielle\nLa solution Elium intègre des fonctionnalités basées sur de l’intelligence artificielle. Il \ns’agit, par\nexemple, d'assistants intelligents qui aident les utilisateurs à trouver les informations qu'ils\nrecherchent. [...]"
},
...
]
}
}
}
}
}
3. Interroger directement Elium AI
Cette méthode simule une interrogation via l'interface utilisateur d'Elium et renvoie une réponse complète générée par le moteur d'IA, accompagnée des sources utilisées. C’est une bonne solution pour des cas d’usage simples, notamment si l’agent n’est pas enrichi par du contexte supplémentaire.
Caractéristiques
Simplicité d'implémentation
Réponses structurées et références intégrées
Compatible avec les Smart Assistants existants
⚠️ Cette approche implique un appel au modèle de langage hébergé sur Azure (OpenAI), ce qui peut avoir des implications réglementaires en matière de traitement des données.
Exemple de requête
query AnswerQuery {
me {
answer {
answer(query: "Où es hébergé Elium?") {
text
sources {
... on Story {
slug
version { title }
}
... on AnswerAssetSource {
story { slug version { title } }
asset {
... on FileAsset {
filename
downloadUrl
}
}
}
}
}
}
}
}
Réponse
Réponse
{
"data": {
"me": {
"answer": {
"answer": {
"text": "Elium est hébergé dans le **centre de données Google** situé à **Saint-Ghislain** en Belgique, ainsi que dans d'autres centres de données en **Europe**.",
"sources": [
{
"story": {
"slug": 1304,
"version": {
"title": "Elium - Legal - Standard contract templates"
}
},
"asset": {
"filename": "202409 elium - Dossier technique et sécurité.pdf",
"downloadUrl": "https://demo-consulting.elium.com/api/story/asset/1304/download/1483/202409%20elium%20-%20Dossier%20technique%20et%20se%CC%81curite%CC%81.pdf?g=1"
}
},
{
"story": {
"slug": 1214,
"version": {
"title": "Elium - Dossier technique et sécurité"
}
},
"asset": {
"filename": "202402 elium - Dossier technique et sécurité.docx",
"downloadUrl": "https://demo-consulting.elium.com/api/story/asset/1214/download/1408/202402%20elium%20-%20Dossier%20technique%20et%20se%CC%81curite%CC%81.docx?g=1"
}
}
]
}
}
}
}
}
Conclusion
Chaque méthode présente ses avantages selon les objectifs et contraintes :
Méthode | Avantages | Limites | Cas d'usage idéal |
Export de données | - Autonomie complète - Fonctionnement hors ligne | - Complexité d'implémentation - Données rapidement obsolètes | - Environnements isolés - Contraintes réglementaires strictes |
Recherche sémantique | - Fiabilité et pertinence - Respect des droits d'accès - Données à jour | - Nécessite l'intégration d'un module LLM externe | - Systèmes RAG avancés - Applications critiques |
Appel direct à Elium AI | - Facilité d'implémentation - Réponses structurées | - Dépendance aux services externes (Azure/OpenAI) | - Prototypes rapides - Cas d'usage simples |
Pour des projets privilégiant la pertinence des résultats, la sécurité des données et l'évolutivité du système, nous recommandons l'approche de recherche sémantique. Cette méthode offre le meilleur équilibre entre simplicité d'intégration et qualité des résultats.
Pour des questions techniques ou des besoins spécifiques, contactez l'équipe Support Elium.