Automatiser la Génération de Notes par IA & Accélérer la Compréhension des Documents

Analyse Documentaire Propulsée par IA et Génération Intelligente de Notes

Ce workflow n8n révolutionne votre interaction avec vos documents en automatisant l'extraction des informations clés et la génération de notes structurées et variées. Conçu pour tous ceux qui ont besoin de distiller rapidement des informations complexes, il transforme les fichiers bruts en insights exploitables sans effort manuel.

Fonctionnalités Clés

• Ingestion Automatisée de Documents : Surveille un dossier local pour les nouveaux fichiers PDF, DOCX ou texte et les traite automatiquement.
• Résumé Propulsé par IA : Génère des résumés concis de vos documents pour des aperçus rapides.
• Vectorisation Intelligente : Stocke le contenu des documents dans une base vectorielle Qdrant, permettant une génération assistée par récupération (RAG) pour des réponses IA très précises.
• Génération de Notes Multi-Format : Crée automatiquement trois types distincts de notes : guides d'étude complets, chronologies et documents de briefing exécutif.
• Modèles Personnalisables : Étendez facilement le workflow pour générer d'autres types de documents adaptés à des besoins spécifiques.
• Export Transparent : Exporte toutes les notes générées par IA sous forme de fichiers Markdown vers votre système de fichiers local, organisés à côté de la source originale.

Comment Ça Marche

1. Surveiller et Importer: Le workflow surveille en continu un dossier local spécifié. Lorsqu’un nouveau fichier (PDF, DOCX ou TXT) est ajouté, il est automatiquement détecté, importé et son type est identifié.

2. Extraire et Préparer: Le contenu du document importé est extrait, préparé, puis un résumé complet est généré en utilisant un modèle de chat IA Mistral.

3. Vectoriser pour RAG: Le contenu du document est découpé en segments, intégré via Mistral IA, puis stocké dans une base de données vectorielle Qdrant. Cela prépare les données pour une récupération efficace par les agents IA suivants, assurant des réponses riches en contexte.

4. Boucle de Génération Basée sur Modèles: Le workflow parcourt une liste prédéfinie de modèles de documents (par exemple, Guide d’Étude, Chronologie, Document de Briefing). Pour chaque modèle, il engage une série d’agents IA.

5. Orchestration des Agents IA: Un modèle de chat IA Mistral initial génère des questions ciblées basées sur le résumé du document. Ces questions sont ensuite utilisées par une chaîne de génération augmentée par récupération (RAG) pour interroger la base vectorielle et formuler des réponses détaillées.

6. Synthétiser et Formater: Un dernier modèle de chat IA Mistral synthétise les informations rassemblées et les réponses générées, les transformant dans le format de note souhaité (par exemple guide d'étude, chronologie) en utilisant Markdown pour une structure claire.

7. Exporter vers le Système de Fichiers: Les notes nouvellement générées sont converties en fichiers Markdown et exportées dans le dossier local, les rendant immédiatement accessibles et prêtes à l'emploi.