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Ce que les workflows changent au quotidien ​

Les mêmes blocs peuvent produire des expériences très différentes. Voici trois scénarios vus depuis Semantics Chat, puis traduits en architecture Studio.

Chatbot FAQ interne ​

Utilisateur : Combien de jours de télétravail puis-je poser par semaine ?

Assistant RH : Vous pouvez poser jusqu’à trois jours par semaine. La demande se fait dans le portail RH au plus tard la veille.

En coulisses, la consigne (prompt) décrit le règlement, le périmètre et le ton. À chaque message, l’instruction, l’historique et la question sont transmis au modèle.

Assistant FAQ
100 %
Assistant FAQL’instruction prépare le contexte, la requête produit la réponse. Les sorties d’échec conduisent vers un Message simple. Début. Instruction LLM : Préparer la réponse. Requête LLM : Appeler le modèle. Réponse dans Semantics Chat : content. Message simple : Informer en cas d’échecDébutDébutInstruction LLM : Préparer la réponseInstruction LLMPréparer la réponseRequête LLM : Appeler le modèleRequête LLMAppeler le modèleRéponse dans Semantics Chat : contentRéponse dans SemanticsChatcontentMessage simple : Informer en cas d’échecMessage simpleInformer en cas d’échec
  • Après succès
  • Après échec
  • Données ou résultat

Les encadrés pointillés représentent des données, des services ou des résultats.

Glissez pour déplacer. Utilisez + / − pour zoomer, les flèches pour déplacer et Début pour recentrer.

Pour ce cas sans outils, désactivez Outils dans l’instruction et la requête LLM. La qualité dépend surtout d’une consigne précise, notamment sur ce que l’assistant doit refuser ou reconnaître ne pas savoir.

Recherche documentaire RAG ​

Utilisateur : Quelle est la procédure de remboursement des frais de déplacement ?

Assistant documentaire : D’après la note de frais 2026, remplissez le formulaire sous 30 jours et joignez les justificatifs originaux.

Avant de répondre, le modèle demande une recherche dans vos sources via MCP Retriever. Les passages les plus pertinents reviennent dans l’historique du tour, puis le modèle formule une réponse fondée sur ces sources.

Recherche documentaire RAG
100 %
Recherche documentaire RAGLe catalogue alimente l’instruction et la requête. Si le modèle demande un outil, Studio l’exécute puis revient à la même instruction. Sinon, la réponse termine le tour. Début. MCP - Liste d’outils : MCP Retriever. Instruction LLM : Préparer l’instruction. Requête LLM : Répondre ou demander un outil. Condition : Des outils à appeler ? : gt (length chatCompletion-1.genericToolCalls) 0 : Réponse directe. MCP - Appel d’outils : Exécuter les appels. Réponse dans Semantics Chat : content. Message simple : Expliquer le problèmetoolsDébutDébutMCP - Liste d’outils : MCP RetrieverMCP - Liste d’outilsMCP RetrieverInstruction LLM : Préparer l’instructionInstruction LLMPréparer l’instructionRequête LLM : Répondre ou demander un outilRequête LLMRépondre ou demander un outilCondition : Des outils à appeler ?ConditionDes outils à appeler ?Sigt (length chatCompletion-…SinonRéponse directeMCP - Appel d’outils : Exécuter les appelsMCP - Appel d’outilsExécuter les appelsRéponse dans Semantics Chat : contentRéponse dans SemanticsChatcontentMessage simple : Expliquer le problèmeMessage simpleExpliquer le problème
  • Après succès
  • Après échec
  • Condition
  • Sinon
  • Données ou résultat

Les encadrés pointillés représentent des données, des services ou des résultats.

Glissez pour déplacer. Utilisez + / − pour zoomer, les flèches pour déplacer et Début pour recentrer.

Lorsque le bloc choisi propose une connexion de sources, utilisez Sources de données pour choisir le modèle d’embedding et les contenus utiles. Consultez les connexions de sources et d’outils et le workflow RAG complet.

Assistant avec outils MCP ​

Utilisateur : Génère une image de chat.

Assistant : D’accord, je génère l’image.

Le modèle reçoit le catalogue des outils et décide si une action est nécessaire. Studio exécute l’appel demandé. Le résultat revient au modèle pour être reformulé et retourné à l’utilisateur.

Agent avec outils MCP
100 %
Agent avec outils MCPLe catalogue alimente l’instruction et la requête. Si le modèle demande un outil, Studio l’exécute puis revient à la même instruction. Sinon, la réponse termine le tour. Début. MCP - Liste d’outils : Outils métier. Instruction LLM : Préparer l’instruction. Requête LLM : Répondre ou demander un outil. Condition : Des outils à appeler ? : gt (length chatCompletion-1.genericToolCalls) 0 : Réponse directe. MCP - Appel d’outils : Exécuter les appels. Réponse dans Semantics Chat : contenttoolsDébutDébutMCP - Liste d’outils : Outils métierMCP - Liste d’outilsOutils métierInstruction LLM : Préparer l’instructionInstruction LLMPréparer l’instructionRequête LLM : Répondre ou demander un outilRequête LLMRépondre ou demander un outilCondition : Des outils à appeler ?ConditionDes outils à appeler ?Sigt (length chatCompletion-…SinonRéponse directeMCP - Appel d’outils : Exécuter les appelsMCP - Appel d’outilsExécuter les appelsRéponse dans Semantics Chat : contentRéponse dans SemanticsChatcontent
  • Après succès
  • Après échec
  • Condition
  • Sinon
  • Données ou résultat

Les encadrés pointillés représentent des données, des services ou des résultats.

Glissez pour déplacer. Utilisez + / − pour zoomer, les flèches pour déplacer et Début pour recentrer.

Sans outil, l’assistant ne peut que décrire une procédure. Avec MCP, il peut agir. Consultez l’agent MCP complet.

Choisir l’architecture ​

BesoinArchitecture recommandée
Répondre dans un périmètre stable décrit par une consigneFAQ simple
Répondre à partir de documents internesRAG via MCP Retriever
Exécuter une action ou consulter un serviceMCP
Combiner documents internes et information/action externeMCP Retriever + autres outils MCP
Mémoriser des informations sur plusieurs messagesVariables CONVERSATION + conditions