Generar notas de estudio y resúmenes impulsados por IA automáticamente

Automatiza el análisis de documentos impulsado por IA y la generación de notas

Este flujo de trabajo optimiza la creación de diversos documentos analíticos, como guías de estudio, documentos informativos y líneas de tiempo, directamente desde archivos fuente nuevos. Utiliza modelos avanzados de IA y bases de datos vectoriales para procesar información, resumir contenido y generar inteligentemente un resultado estructurado adaptado a necesidades específicas, mejorando drásticamente la productividad para la investigación, el aprendizaje y la difusión de información.

Características clave

• Ingesta automatizada de documentos: Detecta automáticamente archivos nuevos en una carpeta especificada y los procesa.
• Resumen impulsado por IA: Condensa rápidamente documentos extensos en resúmenes concisos.
• Vectorización inteligente de contenido: Almacena el contenido del documento en una tienda vectorial Qdrant para una recuperación eficiente y comprensión contextual por parte de la IA.
• Generación personalizable de documentos: Produce múltiples tipos de notas (guías de estudio, resúmenes, líneas de tiempo) basados en plantillas predefinidas y consultas impulsadas por IA.
• Generación aumentada por recuperación (RAG): Mejora la precisión y relevancia de la IA recuperando contexto de documentos vectorizados.
• Salida en Markdown: Exporta los documentos generados en un formato Markdown universalmente legible.

Cómo funciona

1. Monitoreo e ingesta de archivos: El flujo de trabajo comienza monitoreando continuamente una carpeta local designada para nuevas adiciones de archivos. Una vez que se detecta un archivo, se importa su contenido y se determina su tipo (PDF, DOCX o texto plano).

2. Preparación y resumen del documento: Se extrae el contenido bruto del documento, luego se envía a un LLM de Mistral Cloud para su resumen. Paralelamente, el contenido se divide en fragmentos más pequeños, se incrustan utilizando las incrustaciones de Mistral Cloud y se almacenan en una tienda vectorial Qdrant. Esto prepara el documento para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

3. Generación de documentos basada en plantillas: El flujo de trabajo luego itera a través de una lista predeterminada de plantillas de documentos (por ejemplo, Guía de Estudio, Documento Informativo, Línea de Tiempo). Para cada plantilla, un agente de IA primero consulta el resumen del documento para formular preguntas relevantes.

4. Creación de contenido impulsada por IA: Estas preguntas se utilizan luego en una cadena de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Otro agente de IA recupera contexto relevante de la tienda vectorial Qdrant usando las incrustaciones, responde las preguntas y sintetiza la información para generar el tipo de documento deseado, siguiendo la estructura y descripción específica de la plantilla elegida.

5. Exportación y almacenamiento: Finalmente, cada documento generado por IA se convierte a formato Markdown y se exporta de vuelta al sistema de archivos local, listo para su uso inmediato.