Générez automatiquement des notes d'étude et des briefings alimentés par l'IA

Automatisez l'analyse de documents alimentée par l'IA et la génération de notes

Ce workflow facilite la création de divers documents analytiques, tels que des guides d'étude, des documents de briefing et des chronologies, directement à partir de nouveaux fichiers sources. Il exploite des modèles d'IA avancés et des bases de données vectorielles pour traiter l'information, résumer le contenu et générer intelligemment une sortie structurée adaptée à des besoins spécifiques, améliorant considérablement la productivité pour la recherche, l'apprentissage et la diffusion d'informations.

Caractéristiques principales

• Ingestion automatique de documents : détecte automatiquement les nouveaux fichiers dans un dossier spécifié et les traite.
• Résumé alimenté par l'IA : condense rapidement les documents volumineux en résumés concis.
• Vectorisation intelligente de contenu : stocke le contenu des documents dans une base vectorielle Qdrant pour un rappel efficace et une compréhension contextuelle par l'IA.
• Génération de documents personnalisable : produit plusieurs types de notes (guides d'étude, briefings, chronologies) basés sur des modèles prédéfinis et des requêtes pilotées par l'IA.
• Génération augmentée par récupération (RAG) : améliore la précision et la pertinence de l'IA en récupérant le contexte à partir de documents vectorisés.
• Sortie en Markdown : exporte les documents générés dans un format Markdown universellement lisible.

Comment ça fonctionne

1. Surveillance et ingestion de fichiers : Le workflow commence par une surveillance continue d'un dossier local désigné pour les nouveaux fichiers. Une fois qu'un fichier est détecté, son contenu est importé et son type (PDF, DOCX ou texte brut) est déterminé.

2. Préparation et résumé du document : Le contenu brut du document est extrait, puis envoyé à un LLM Mistral Cloud pour résumé. Parallèlement, le contenu du document est découpé en plus petits segments, encodé via les embeddings Mistral Cloud, et stocké dans une base vectorielle Qdrant. Cela prépare le document pour la Génération Augmentée par Récupération (RAG).

3. Génération de documents pilotée par modèle : Le workflow parcourt ensuite une liste prédéfinie de modèles de documents (par exemple, guide d'étude, document de briefing, chronologie). Pour chaque modèle, un agent IA interroge d'abord le résumé du document pour formuler des questions pertinentes.

4. Création de contenu alimentée par l'IA : Ces questions sont ensuite utilisées dans une chaîne de Génération Augmentée par Récupération (RAG). Un autre agent IA récupère le contexte pertinent à partir de la base vectorielle Qdrant via les embeddings, répond aux questions et synthétise l'information pour générer le type de document souhaité, suivant la structure spécifique et la description du modèle choisi.

5. Exportation et stockage : Enfin, chaque document généré par l'IA est converti au format Markdown et exporté vers le système de fichiers local, prêt à être utilisé immédiatement.