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Framework TypeScript et système de personnages pour construire des agents IA autonomes multi-plateformes avec intégrations onchain (Solana) et mémoire RAG.

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Utilisez DSPy pour construire des pipelines de LM déclaratifs et modulaires, optimiser les prompts automatiquement et assembler des systèmes RAG/agents fiables avec des signatures structurées et l'opti

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GraphRAG embarqué : stockage hybride graphe + vecteur basé sur DuckDB pour l'extraction, le stockage, la déduplication et l'interrogation de graphes d'entités/relations avec BM25 et vecteurs HNSW,

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Guide pratique pour construire des systèmes de Génération Augmentée par la Récupération (RAG) de production : sélection de DB vectorielles, stratégies de chunking, choix de modèles d'embedding et optimisation de la récupération.

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Gérez vos flux de recherche Zotero, Obsidian et NotebookLM via CLI, MCP et tableau de bord pour collecter, organiser et produire des revues de littérature et des synthèses IA.

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Effectuez une recherche sémantique (basée sur le sens) sur des documents ou des collections pour trouver du contenu similaire et des résultats de recherche neuronale.

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Système d'ingestion de connaissances multimodal qui convertit des documents en un wiki structuré avec détection de contradictions et visualisation de graphe de connaissances.

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Mémoire sémantique persistante pour agents IA utilisant Qdrant et FastEmbed pour stocker, rechercher et rappeler le contexte entre les sessions.

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