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Guide pratique pour marchands Shopify : quels documents uploader en priorité dans la knowledge base d'un chatbot IA (RAG/pgvector), dans quel format, et comment les structurer pour obtenir des réponses précises.
Cet article explique pourquoi un assistant conversationnel Shopify doit gérer deux chemins de panier distincts (Storefront API pour le B2C, Draft Order pour le B2B) et comment Navi route automatiquement entre les deux selon le profil client et l'intention d'achat.
Le storefront devient le canal SAV n°1 en e-commerce, devant l'email et le formulaire de contact. Trois forces convergentes expliquent ce basculement : intolérance à l'attente, maturité des assistants IA, et 70 % des questions client qui arrivent avant l'achat.
Cet article explique l'architecture RAG de Navi (pgvector, chunking, tool search-knowledge) pour enrichir les réponses de l'assistant avec les documents propres au marchand. L'infra est validée en dev, prête à être alimentée en production.
Chatbots à règles, FAQ LLM, agents authentifiés : 3 générations d'IA pour le SAV e-commerce. Comment situer votre stack Shopify avant d'investir en 2026.
Agent IA e-commerce ou chatbot Shopify ? La différence est architecturale. Raisonnement, action, protocole MCP : 3 critères concrets pour évaluer une solution en 2026.