Améliorez Votre Base de Connaissance Personnelle Avec l'IA : Un Guide Pratique Sans Code

Comment Former une IA Avec Vos Modifications d'une Base de Connaissances Personnelle La gestion d’une base de connaissances personnelle est un défi courant, car elle nécessite la création et l'organisation d'entrées, ce qui peut interrompre votre flux de travail, même si cela prend environ deux minutes. Pour pallier cet obstacle tout en veillant à la pertinence et la qualité de votre base de connaissances, l'utilisation d’une intelligence artificielle (IA) s’avère très utile. Ce guide se concentre sur l'amélioration de cette IA, en particulier pour la catégorisation et la génération de titres. 1. Édition des Entrées via Messenger Problème: Lorsque l’IA crée une nouvelle entrée, elle peut assigner des catégories incorrectes ou générer un titre peu représentatif du contenu. Solution: Créer un système d’édition directement intégré à votre messager (par exemple, Telegram). Après la création d’une entrée, le bot Telegram vous envoie un message avec le titre, le résumé et les catégories. Si quelque chose ne semble pas correct, vous pouvez simplement cliquer sur un bouton pour corriger le titre, les catégories ou le résumé. Déroulement: - Boutons de Correction: Trois boutons principaux (« Edit Topics », « Edit Title », « Edit Summary ») vous permettent de choisir quelle partie de l’entrée modifier. - Interaction par Chat: Suite à la sélection d'un bouton, le bot engage un dialogue court pour recueillir vos corrections. - Mise à Jour Automatique: Les corrections sont envoyées directement à la base de données (Supabase). Exemple en Make: - Module Data Store: Stocke les données temporaires entre les exécutions du workflow. - Router: Détermine quel champ mettre à jour (catégories, titre, résumé) en fonction du bouton choisi. - Limitation des Échantillons: Seules 6 échantillons maximum sont chargés pour éviter les prompts trop longues. 2. Formation de l'IA pour la Classification et la Génération de Titres Importance des Corrections: Les modifications manuelles ne servent pas seulement à maintenir l’ordre, mais aussi à entraîner l’IA pour améliorer sa future performance. Marquage des Échantillons: - Hashtag #sample: Ajoutez ce hashtag aux messages de correction pour marquer ces entrées comme des échantillons d’apprentissage. - Impact: Une entrée marquée avec #sample est utilisée dans les exemples de prompt lors de la classification et de la génération de titres, améliorant ainsi l’exactitude de l’IA. Technique de Few-shot Learning: - Prompts Optimisés: Le prompt fourni à l’IA inclut plusieurs exemples (jusqu'à 6) de titres et de catégories correctement générés. - Sélection des Echantillons: Choisir des échantillons variés et représentatifs du contenu et des types d’entrées pour éviter les biais de classification. Amélioration Graduelle: - Résultats: Au fur et à mesure que vous marquez et corrigez des entrées, l’IA apprend et réduit le nombre de corrections manuelles nécessaires. - Objectif Réaliste: Bien que viser zéro corrections manuelles soit difficile, une amélioration significative de 5 à 10% des entrées devrait être atteinte. 3. Caractéristiques Clés des Plateformes No-Code Stockage Temporaire des Données: - Data Store: Une table permettant de stocker des données temporaires qui persistent entre les exécutions du workflow. - Avantages: Plus rapide et plus facile à configurer et déboguer par rapport à une base de données externe ou un Google Sheet. Aggrégateurs et Itérateurs: - Text Aggregator: Combine le texte de plusieurs lignes de base de données en une seule chaîne. - Iterator: Exécute une série d'opérations pour chaque élément d'un tableau, comme créer une entrée de base de données pour chaque idée importante identifiée dans un contenu. Gestion des Erreurs: - Modules d'Erreur: Activent une séquence de récupération en cas d'échec d'un module (par exemple, le scraping d'une page web). - Example: En cas d’échec de la requête HTTP, utilisez Supadata comme module d’erreur pour essayer une méthode différente. - Limitations: Make ne propose pas de gestion globale des erreurs comme n8n avec son Error Trigger. Variables et Sous-scénarios: - Variables: Utilisées pour stocker des préférences et simplifier la gestion, éliminant la nécessité de les rechercher tout au long du workflow. - Sous-scénarios: Séquences réutilisables de modules avec leurs propres noms, entrées et sorties, facilitant la maintenance et l'organisation du workflow. 4. No-Code : Limites et Avantages Défis de Maintenance: - Difficultés: Plus complexe pour tester, versionner, rechercher et modifier par rapport au code traditionnel. - Version Control: Simulé par l’exportation des workflows en JSON (Blueprint chez Make, n8n2git chez n8n). - Doublon de Nodes: Risque élevé d'oublier de mettre à jour des nodes similaires, conduisant à de potentielles erreurs. Facilité d’Intégration et de Remplacement des Systèmes: - Intégrations Intuitives: Possibilité d’intégrer presque tous les systèmes gérant ou stockant des données. - Flexibilité: Facile de remplacer un système par un autre, ce qui favorise les expérimentations. - Exemple: Changer de AssemblyAI à OpenAI Whisper avec quelques clics dans Make. Coûts: - Tarification: La plupart des plateformes no-code facturent par opération, ce qui peut devenir coûteux pour des solutions d’entreprise. - Exception: Outils open-source auto-hébergeables comme n8n. - Avantages: Pour des projets personnels à utilisation modérée, les plateformes no-code peuvent être totalement gratuites (Make.com, ActivePieces). Conclusion Dans cet article, nous avons vu comment améliorer un workflow basé sur l’IA pour une base de connaissances personnelle en ajoutant des capacités d’édition et un mécanisme d’autotrain. Nous avons également examiné l’utilisation efficace des plateformes no-code grâce à des fonctionnalités moins connues, comme les sous-scénarios, les variables, le stockage temporaire de données et la gestion des erreurs. Bien que la maintenance des scénarios no-code puisse présenter des défis, leur flexibilité et leur coût abordable en font des outils idéaux pour des projets expérimentaux et personnels. Pour les solutions de production complexes, le codage reste généralement le choix le plus économique et flexible, mais pour des usages modérés et personnels, les plateformes no-code sont souvent préférables. Étapes Suivantes: - Configurer votre bot Telegram pour collecter davantage de connaissances à partir de vos conversations, en se concentrant sur vos propres mots. - Utiliser cette base de connaissances pour répondre à des questions en votre nom si vous ne répondez pas rapidement. - Explorer le concept d’un Digital Twin basé sur la connaissance pour capturer véritablement votre expérience et votre expertise, plutôt que simplement votre style d’écriture ou de parole. Évaluation de l'Événement L’article présente une approche pragmatique pour améliorer l’efficacité et la pertinence d’une base de connaissances personnelle pilotée par IA. L’auteur, possédant une expérience dans le développement no-code, partage des techniques innovantes et des astuces pratiques, ce qui pourrait inspirer d'autres professionnels de la technologie à exploiter le potentiel des plateformes no-code. L'entreprise Make.com, qui offre un tier gratuit avec un nombre d’opérations suffisant pour des projets personnels, est particulièrement mise en avant pour sa simplicité d'utilisation et son coût avantageux.