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Acheminement Intelligent pour les Questions de Chatbot: Comment Nous avons Réduit les Coûts de l'API IA de 95%

IA
Technologie
Maciej Lukianski
Maciej Lukianski
21.11.2025

Votre chatbot IA fonctionne parfaitement — il récupère des documents pertinents, évalue leur qualité et génère des réponses précises. Pourtant, votre facture mensuelle OpenAI affiche 3 000 $, et lorsque vous examinez les journaux, un schéma préoccupant apparaît : 30% des requêtes sont des questions simples comme "Qu'est-ce que tu es ?" ou "Bonjour" qui déclenchent tout votre pipeline RAG onéreux. Chaque "Salut" coûte 0,05 $ et prend 25 secondes pour effectuer une recherche vectorielle complète, une évaluation de document et une génération de LLM pour une salutation.

C'est le gâchis caché dans les implémentations naïves des chatbots : chaque requête suit le même chemin, quel que soit le niveau de complexité.Un utilisateur qui demande "Comment fonctionne votre système ?" déclenche le même processus de récupération et d'évaluation des documents qu'une personne qui demande "Expliquez les exigences de conformité au RGPD pour le traitement des données de l'API dans les déploiements multirégionaux". La première a besoin d'une réponse simple pré-écrite ; la seconde exige la totalité de vos capacités RAG.

Dans cet article, je vais vous montrer comment mettre en œuvre un routage intelligent pour les questions, vous expliquer la logique de classification, partager des mesures de production et des exemples de code, et vous aider à réaliser des économies similaires sans sacrifier les fonctionnalités.

Dans cet article :

Pourquoi les chatbots sans routage intelligent génèrent-ils des coûts inutiles ?

La plupart des chatbots RAG traitent chaque message d'utilisateur de la même manière. Que quelqu'un tape "Bonjour" ou pose une question technique complexe, le système exécute le pipeline complet : incorporer la requête, rechercher dans la base de données vectorielle, évaluer les documents, préparer le contexte et générer une réponse. Cette approche uniforme est simple à mettre en œuvre mais gaspilleuse en production.

Comment les coûts de traitement RAG varient-ils selon les types de requêtes ?

Examinons ce qui se passe réellement pour différents types de requêtes dans une mise en œuvre naïve et comparons cela à une approche routée.

Requête générique sans routage intelligent : "Que pouvez-vous faire ?"

1. Incrustation de requête : 50 jetons → 0,000025 $

2. Recherche vectorielle : Requête de base de données → temps de traitement + infrastructure

3. Récupération de document : 20 fragments candidats → récupérés mais inutiles

4. Évaluation de document : 20 appels LLM × 250 jetons → 0,012500 $

5. Génération de réponse : 15000 jetons → 0,039550 $

  • Coût total : 0,052075 $ par requête générique
  • Temps : 25-30 secondes
  • Valeur : Zéro - une simple réponse pré-écrite suffirait

Requête générique avec routage intelligent : "Que pouvez-vous faire ?"

1. Classification : 150 jetons → 0,000375 $

2. Génération directe : 766 jetons → 0,001900 $

  • Coût total : 0,00247 $ par requête routée
  • Temps : 2-3 secondes
  • Valeur : Qualité de réponse identique, réduction des coûts de 95 %

Quel impact le routage intelligent a-t-il à l'échelle des économies ?

Pour un chatbot à trafic modéré traitant 10 000 requêtes par mois dont 10 % sont génériques :

Sans routage :

  • 1 000 requêtes génériques × 0,052075 $ = 52,08 $/mois gaspillés.
  • 1 000 requêtes × 25 secondes = 6,9 heures d'attente cumulée pour l'utilisateur.
  • Charge inutile sur la base de données vectorielle et l'infrastructure.
  • Consommation plus élevée de la limite de taux.

Avec routage intelligent :

  • 1 000 requêtes génériques × 0,00247 $ = 2,47 $/mois.
  • Économies : 49,61 $/mois rien que sur les requêtes génériques.
  • 1 000 requêtes × 2 secondes = 33 minutes d'attente totale.
  • Réduction de la charge sur l'infrastructure.
  • 95 % d'appels à l'API LLM en moins pour ces requêtes.

Pour des déploiements de plus grand volume, les économies augmentent jusqu'à plusieurs milliers de dollars, justifiant un développement et une maintenance supplémentaires.

Un exemple de projet dans lequel nous avons mis en œuvre un routage intelligent pour optimiser la gestion des requêtes.

Un exemple de projet dans lequel nous avons mis en œuvre un routage intelligent pour optimiser la gestion des requêtes et réduire les coûts de traitement RAG
 

Consultez l'intégralité de l'étude de cas du Chatbot de document AI ici →
 

Comment fonctionne une stratégie de classification des questions en trois niveaux ?

Notre mise en œuvre en production utilise un système de classification à trois niveaux, chaque niveau traitant différents modèles de requêtes avec des exigences de traitement variées.

Niveau 1 : Questions génériques

Ce sont des questions fondamentales sur le chatbot lui-même : "Qu'est-ce que c'est ?", "Comment travaillez-vous ?", "Qui vous a construit ?". Chaque utilisateur pose ces questions lorsqu'il rencontre pour la première fois le chatbot.

Caractéristiques :

  • Concernant le système chatbot lui-même, pas le contenu de la base de connaissances.
  • Très répétitives chez tous les utilisateurs.
  • Les réponses n'exigent pas la récupération de documents.
  • Elles sont mieux servies avec des réponses pré-écrites.

Exemples de production :

  • "Bonjour"
  • "Qui es-tu ?"
  • "Qu'est-ce que tu es ?"
  • "Comment fonctionnes-tu ?"
  • "Avec quoi peux-tu m'aider ?"

Décision de routage :

  • Passer complètement le RAG → génération de réponse directe.

Niveau 2 : Conversationnel/social

Ce sont des civilités, des remerciements et des échanges sociaux qui ne nécessitent pas d'accès à la base de connaissances.

Caractéristiques :

  • Conventions sociales et politesse.
  • Ne recherchent pas d'information.
  • Devraient être reconnues mais brèves.
  • Inutile de consulter des documents.

Exemples de production :

  • "Merci" / "Danke"
  • "C'était utile"
  • "Passe une bonne journée"
  • "Comment ça va ?"

Décision de routage :

  • Passer le RAG → simple accusé de réception.

Niveau 3 : Requêtes de recherche de document

Questions qui nécessitent de chercher dans la base de connaissances et de récupérer des informations spécifiques.

Caractéristiques :

  • Intention de recherche d'information.
  • Référence à des sujets, des concepts ou des procédures spécifiques.
  • Bénéficient du contexte du document et de l'attribution de la source.
  • Nécessite le pipeline RAG complet.

Exemples de production :

  • "Quel est le processus de conformité au RGPD ?"
  • "Parlez-moi de l'architecture de confiance zéro"
  • "Comment configurer l'authentification de l'API ?"
  • "Quelles sont les meilleures pratiques pour le chiffrement des données ?"

Décision de routage :

  • Exécutez le pipeline RAG complet → récupérez, évaluez, générez.
     

Lisez aussi : Une augmentation de 40% de la précision des chatbots RAG en utilisant l'évaluation des documents →

Comment pouvez-vous mettre en œuvre un routage intelligent avec une sortie structurée et LangGraph ?

Explorons comment mettre en œuvre le routage intelligent en utilisant GPT-4 pour la classification et LangGraph pour l'orchestration des flux de travail.

Étape 1 : Définir des types de questions avec une sortie structurée

Nous utilisons la fonction de sortie structurée d'OpenAI pour garantir des résultats de classification cohérents et analysables :

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

class QuestionType(BaseModel):
    """Structured output for question classification"""
    category: str = Field(
        description="Question category: 'generic', 'conversational', or 'document_search'"
    )
    confidence: float = Field(
        description="Confidence score between 0.0 and 1.0"
    )
    reasoning: str = Field(
        description="Brief explanation of classification decision"
    )

# Initialize LLM with structured output
classifier_llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    temperature=0,  # Deterministic classification
).with_structured_output(QuestionType)


Étape 2 : Créer une invite de classification

L'invite de classification enseigne à LLM à reconnaître différents types de questions :

classification_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """You are an expert question classifier for a knowledge base chatbot.

Classify each question into one of three categories:

1. GENERIC: Questions about the chatbot itself
   - Examples: "What are you?", "How do you work?", "Who built you?"
   - These don't require searching documents

2. CONVERSATIONAL: Social pleasantries and gratitude
   - Examples: "Thank you", "Hello", "Have a nice day"
   - These are acknowledgments, not information requests

3. DOCUMENT_SEARCH: Information-seeking questions
   - Examples: "What is X?", "How do I configure Y?", "Tell me about Z"
   - These require searching the knowledge base

Consider:
- Intent: Is the user seeking information or just conversing?
- Context: Does answering require knowledge base access?
- Specificity: Generic questions about the system vs. specific content questions

Provide:
- category: The classification
- confidence: Your confidence (0.0 to 1.0)
- reasoning: Brief explanation

If confidence is low (<0.7), default to 'document_search' to ensure users get helpful answers.
"""),
    ("human", "Classify this question: {question}")
])


Étape 3 : Mettre en œuvre la fonction de classification

Voici un exemple :

def classify_question(state: dict) -> dict:
    """
    Classify user question to determine routing path.

    Args:
        state: Dict containing 'question' key

    Returns:
        Updated state with 'question_type', 'confidence', 'reasoning'
    """
    question = state["question"]

    # Get classification from LLM
    chain = classification_prompt | classifier_llm
    result = chain.invoke({"question": question})

    # Low confidence? Default to document_search for safety
    if result.confidence < 0.7:
        result.category = "document_search"
        result.reasoning += " (Low confidence - defaulting to document search)"

    # Update state
    return {
        **state,
        "question_type": result.category,
        "confidence": result.confidence,
        "classification_reasoning": result.reasoning
    }


Étape 4 : Construire le flux de travail de routage intelligent LangGraph

LangGraph orchestre le flux de travail conditionnel basé sur la classification :

from langgraph.graph import StateGraph, END

# Define workflow state
class ChatbotState(TypedDict):
    question: str
    question_type: str
    confidence: float
    classification_reasoning: str
    retrieved_docs: List[Document]
    answer: str

# Build workflow
workflow = StateGraph(ChatbotState)

# Add nodes
workflow.add_node("classify_question", classify_question)
workflow.add_node("handle_generic", generate_generic_response)
workflow.add_node("handle_conversational", generate_conversational_response)
workflow.add_node("document_search", execute_full_rag_pipeline)

# Define routing logic
def route_question(state: dict) -> str:
    """
    Route to appropriate handler based on classification.
    """
    question_type = state["question_type"]

    routing_map = {
        "generic": "handle_generic",
        "conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }

    return routing_map.get(question_type, "document_search")

# Set entry point and routing
workflow.set_entry_point("classify_question")
workflow.add_conditional_edges(
    "classify_question",
    route_question,
    {
        "handle_generic": "handle_generic",
        "handle_conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }
)

# All paths end after their handler
workflow.add_edge("handle_generic", END)
workflow.add_edge("handle_conversational", END)
workflow.add_edge("document_search", END)

# Compile workflow
app = workflow.compile()


Étape 5 : Mettre en œuvre les gestionnaires de réponse

Chaque route dispose d'un gestionnaire dédié optimisé pour ce type de requête :

def generate_generic_response(state: dict) -> dict:
    """
    Generate response for generic questions about the chatbot.
    No document retrieval needed.
    """
    question = state["question"]

    # Simple system prompt for generic questions
    generic_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", """You are a helpful AI assistant for a knowledge base.
Briefly explain what you do and how you can help users.
Keep responses concise (2-3 sentences)."""),
        ("human", "{question}")
    ])

    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.3)
    chain = generic_prompt | llm
    response = chain.invoke({"question": question})

    return {
        **state,
        "answer": response.content,
        "retrieved_docs": []  # No docs retrieved
    }


def generate_conversational_response(state: dict) -> dict:
    """
    Handle conversational/gratitude messages.
    Very lightweight - just acknowledge politely.
    """
    question = state["question"]

    # Ultra-lightweight responses
    conversational_responses = {
        "thank": "You're welcome! Happy to help.",
        "danke": "Gern geschehen!",
        "hello": "Hello! How can I help you today?",
        "hi": "Hi there! What can I assist you with?",
    }

    # Simple keyword matching for common phrases
    question_lower = question.lower()
    for keyword, response in conversational_responses.items():
        if keyword in question_lower:
            return {
                **state,
                "answer": response,
                "retrieved_docs": []
            }

    # Default conversational response
    return {
        **state,
        "answer": "Thank you! Is there anything else I can help you with?",
        "retrieved_docs": []
    }


def execute_full_rag_pipeline(state: dict) -> dict:
    """
    Execute complete RAG pipeline for document search queries.
    This is the expensive path with retrieval and grading.
    """
    question = state["question"]

    # Full RAG implementation (simplified for clarity)
    # 1. Generate optimized search phrase
    search_phrase = generate_search_phrase(question)

    # 2. Retrieve candidate documents (~20)
    candidates = vector_store.similarity_search(
        search_phrase,
        k=20,
        search_type="mmr"
    )

    # 3. Grade documents for relevance
    graded_docs = grade_documents(question, candidates)

    # 4. Select top documents (12)
    relevant_docs = graded_docs[:12]

    # 5. Generate answer with context
    answer = generate_answer(question, relevant_docs)

    return {
        **state,
        "answer": answer,
        "retrieved_docs": relevant_docs
    }


Lire aussi : Une comparaison des piles RAG — LangChain vs. LangGraph vs. Raw Openai →
 

Quels résultats de production le routage intelligent peut-il livrer ? Jusqu'à 85% de réduction des coûts

Notre déploiement en production a révélé des améliorations substantielles de coût et de performance grâce au routage intelligent.

Comment les coûts changent-ils avant et après le routage ?

Requête générique (10% du trafic) :

  • Avant le routage : 0,052075 $ par requête.
  • Après routage : 0,00247 $ par requête.
  • Économies : 0,04941 $ par requête (réduction de 95%).
  • Utilisation des jetons : 19 045 jetons → 766 jetons (réduction de 96%).

Requête de recherche documentaire (90% du trafic) :

  • Coût : 0,052075 $ par requête (inchangé — nécessite le plein RAG).
  • Pas d'optimisation appliquée : ces requêtes bénéficient d'un pipeline complet.

De combien le routage intelligent améliore-t-il le temps de réponse ?

Réduction du temps de réponse pour les requêtes routées :

  • Questions génériques : 25 secondes → 2-3 secondes (88% plus rapide).
  • Conversationnel : 25 secondes → <1 seconde (96% plus rapide).
  • Recherche documentaire : Pas de changement (nécessite toujours un traitement complet).

Avantages de l'infrastructure :

  • Réduction de 10% des requêtes à la base de données vectorielle.
  • Réduction de 10% de la charge Elasticsearch.
  • Meilleure marge de manœuvre avec l'API OpenAI.
  • Réduction des coûts d'infrastructure globale.

À quel point le classificateur de questions est-il précis dans des conditions réelles ?

À partir de la surveillance de 1 000 requêtes classées :

  • Taux de vrais positifs : 94% (types de requêtes correctement identifiés).
  • Taux de faux positifs : 6% (requêtes mal classifiées).
  • Seuil de confiance par défaut : Utilisé dans 8% des cas.
  • Plaintes des utilisateurs : 0 (pas de rapports de routage inapproprié).

Cas limites gérés :

  • Les questions ambigües sont par défaut à document_search (confiance <0.7).
  • Les requêtes mixtes ("Merci, et pouvez-vous me parler de X ?") sont routées vers document_search.
  • Les requêtes multilingues sont correctement classifiées par intention.


Lire aussi : Techniques de mise en cache intelligentes pour des réponses de chatbot IA plus rapides →
 

Quand le routage intelligent est logique (et quand il ne l'est pas)

Le routage intelligent pour les questions n'est pas universellement bénéfique. Comprendre quand cela aide et quand cela ajoute une complexité inutile assure que vous investissez l'effort de manière appropriée.

Cas d'utilisation idéaux pour le routage intelligent

Le routage intelligent n'est pas nécessaire pour chaque chatbot, mais dans certains environnements, il offre des avantages substantiels et mesurables. Voici les scénarios où cette optimisation offre le meilleur retour sur investissement.

Chatbots à volume élevé (plus de 1 000 requêtes/mois)

Plus vous gérez de requêtes, plus les modèles répétitifs émergent. Avec un trafic important, même de petites économies en pourcentage se transforment en réductions de coût significatives. Un chatbot qui répond à 100 requêtes par jour verra des économies différentes de celui qui en gère 10 000.

Types de requête mixtes

Si vos utilisateurs posent à la fois des questions simples ("Qu'est-ce que c'est ?") et des demandes d'information complexes, le routage offre une valeur claire. Les chatbots de base de connaissances, les bots de support client et les assistants éducatifs présentent généralement ce modèle.

Déploiements sensibles aux coûts

Lorsque les coûts d'API sont une préoccupation budgétaire significative, le routage offre des économies immédiates. Les startups, les organisations à but non lucratif et les organisations avec des budgets serrés bénéficient le plus de l'optimisation qui réduit les dépenses sans sacrifier la qualité.

Modèles de conversation prévisibles

Si les analyses révèlent que 10 à 30% des requêtes entrent dans les catégories génériques ou conversationnelles, le routage fournira des économies mesurables. Examinez vos journaux - si vous voyez des questions simples répétitivement, le routage a du sens.

Quand éviter ou retarder le routage intelligent

Le routage intelligent n'est pas universellement bénéfique. Dans certaines situations, les gains sont minimes ou la complexité ajoutée l'emporte sur les avantages. Voici les cas où sa mise en œuvre peut ne pas être la bonne décision.

Déploiements à faible volume (<100 requêtes/mois)

Si vous gérez moins de 100 requêtes par mois, l'optimisation de routage ne justifiera probablement pas l'effort de mise en œuvre. Les économies absolues seront trop petites pour compter (5-10 $/mois), et votre temps sera mieux dépensé sur d'autres améliorations.

Complexité uniforme de la requête

Si pratiquement toutes les requêtes nécessitent une recherche de document (chatbots de documentation technique, assistants de recherche), le routage ajoute de la complexité sans bénéfice. Lorsque 95%+ des requêtes ont besoin d'un RAG complet, exécutez simplement le pipeline complet pour tout.

Stade de développement précoce

Obtenez d'abord un RAG de base fonctionnel avant d'optimiser. Mettez en œuvre les fonctionnalités de récupération, de notation et de génération de base. Prouvez que le concept fonctionne. Ajoutez le routage uniquement après avoir des données de trafic de production montrant où l'optimisation serait utile.

Domaines hautement spécialisés

Les chatbots à domaine étroit où les utilisateurs ne posent que des questions techniques peuvent ne pas bénéficier. Un assistant de recherche en biologie moléculaire ou un analyseur de documents juridiques ne recevra probablement pas très souvent "Bonjour" ou "Qu'est-ce que vous êtes ?" - les utilisateurs savent exactement ce qu'ils interrogent.


Lire aussi : Méthodes de synchronisation de données en temps réel pour garder les connaissances de votre chatbot RAG toujours fraîches →

Comment commencer avec le routage intelligent dans votre chatbot?

Prêt à mettre en œuvre le routage intelligent des questions ? Voici un plan d'action pratique à suivre.

Étape 1 : Analysez vos modèles de requête

Avant de mettre en œuvre le routage, comprenez le trafic de votre chatbot :

  1. Activez l'enregistrement complet si vous ne l'avez pas encore fait.
  2. Capturez 2-4 semaines de requêtes de production (au moins 500 requêtes).
  3. Catégorisez manuellement 100-200 requêtes en catégories potentielles.
  4. Calculez les pourcentages: Combien de requêtes génériques? Conversationnelles? Recherche de documents?
  5. Estimez les économies: Pourcentage générique × volume de requêtes × coût par requête.

Si les requêtes génériques et conversationnelles représentent moins de 5% du trafic, le routage peut ne pas être nécessaire.

Étape 2 : Commencez par une classification simple

Ne compliquez pas les choses au début. Commencez par une classification basée sur des mots clés basiques :

def simple_classify(question: str) -> str:
    """
    Simple keyword-based classification for MVP.
    """
    question_lower = question.lower()

    # Generic keywords
    generic_keywords = ["what are you", "who are you", "how do you work"]
    if any(kw in question_lower for kw in generic_keywords):
        return "generic"

    # Conversational keywords
    conversational_keywords = ["thank", "thanks", "hello", "hi"]
    if any(kw in question_lower for kw in conversational_keywords):
        return "conversational"

    # Default to document search
    return "document_search"

Déployez ce classificateur simple, surveillez la précision et itérez en fonction des résultats.

Étape 3: Mettez en œuvre la classification basée sur LLM

Une fois que le routage simple a fait ses preuves, passez à la classification LLM :

  1. Définir un modèle de sortie structuré (comme indiqué dans la section mise en œuvre).
  2. Créer une incitation à la classification avec des exemples de votre domaine.
  3. Ajouter un seuil de confiance (0.7 fonctionne bien par défaut).
  4. Mettre en œuvre une logique de repli vers document_search en cas de faible confiance.
  5. Enregistrer toutes les classifications pour surveillance et amélioration.

Étape 4 : Intégrez avec LangGraph

Construisez un routage de flux de travail conditionnel :

  1. Ajouter un nœud de classification comme point d'entrée de flux de travail.
  2. Créer une fonction de routage basée sur le résultat de la classification.
  3. Mettre en œuvre des gestionnaires séparés pour chaque route.
  4. Connectez les gestionnaires à l'état de fin de flux de travail.
  5. Compilez et testez le flux de travail avec diverses requêtes.

Étape 5 : Surveillez et optimisez

Suivez les performances et affinez en fonction des données réelles.

  1. Principaux indicateurs à suivre:
  • Précision de la classification (revue manuelle par échantillonnage).
  • Coût par requête par catégorie.
  • Temps de réponse par route.
  • Taux de faux positifs/négatifs.
  • Satisfaction de l'utilisateur par type de requête.
     
  1. Examens hebdomadaires:
  • Examen des requêtes mal classifiées.
  • Identification de nouveaux modèles.
  • Mise à jour du prompt de classification.
  • Ajustez le seuil de confiance si nécessaire.
     
  1. Optimisation mensuelle:
  • Analysez les économies réalisées.
  • Examen des cas limites et des échecs.
  • Mise à jour de la logique de routage en fonction de vos apprentissages.
  • Envisagez d'ajouter de nouvelles catégories si des modèles émergent.

Routage intelligent pour les questions de chatbot – conclusion

Le routage intelligent des questions est une optimisation à haut rendement pour les chatbots RAG avec différents types de requêtes. En classifiant les questions avant le traitement, nous avons réalisé une réduction de coût de 95% et une amélioration de latence de 88% pour les requêtes génériques sans changer la qualité des réponses ou l'expérience utilisateur.

La clé est de reconnaître que toutes les questions ne nécessitent pas le même traitement. Les questions simples sur votre chatbot n'ont pas besoin de récupération de documents, de notation et d'assemblage de contexte complexe. Le routage de ces requêtes vers des gestionnaires légers économise de l'argent et améliore les temps de réponse.

Pour notre déploiement en production gérant plus de 10 000 requêtes mensuelles avec 10% de trafic générique, le routage économise environ 50$/mois et élimine des heures de charge d'infrastructure inutile. Plus important encore, les utilisateurs posant des questions simples reçoivent maintenant des réponses instantanées au lieu d'attendre 25 secondes pour un traitement RAG complet dont ils n'ont pas besoin.

La mise en œuvre est simple : classifiez avec une sortie LLM structurée, acheminez avec les bords conditionnels LangGraph et gérez chaque type de manière appropriée. Commencez simplement avec la correspondance de mots clés, passez à la classification LLM lorsque cela se justifie et optimisez en fonction de vos modèles de trafic réels.

Si votre chatbot gère différents types de requêtes et que vous êtes préoccupé par les coûts de l'API ou les temps de réponse, le routage intelligent devrait être l'une de vos premières optimisations. Examinez vos journaux de requêtes, calculez les économies potentielles et mettez en œuvre la classification. La combinaison de la réduction des coûts et de l'amélioration des performances en fait l'un des changements les plus impactants que vous pouvez apporter.

Vous voulez mettre en œuvre le routage intelligent dans votre système RAG?

Ce blog est basé sur notre mise en œuvre réelle d'un chatbot de document AI desservant des milliers d'utilisateurs, où le routage intelligent des questions est l'une des plusieurs optimisations que nous avons déployées. Pour un aperçu plus approfondi de l'architecture complète et des résultats, consultez notre étude de cas de chatbot de document AI.

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