A propos de l'idée de recherche pour générer des textes d'IA remplis de faits
Pour m'assurer que mon contenu n'est pas simplement basé sur la réécriture du top 10 et des connaissances de l'IA, je fais des recherches.
Il ne s'agit pas ici de «tromper le moteur de recherche», mais d'une chose dont je suis réellement convaincu : avec cette approche, les textes sont de meilleure qualité et plus intéressants.
C'est essentiellement ainsi que travaillent les rédacteurs universitaires : leur travail consiste à trouver des sources et à en tirer du matériel, et non à effectuer leurs propres recherches.
Quelle est l'essence de la recherche approfondie ?
Ensuite, les résultats de la recherche peuvent déjà être traduits dans un article.
Où faire la recherche ?
Deep Research de Google est, à mon avis, l'un des meilleurs systèmes disponibles sur le marché actuellement. Vous pouvez l'utiliser dans Gemini ainsi que dans NotebookLM.
La promesse de recherche peut porter sur ce sujet :
Votre tâche consiste à décomposer le plan de mon article en thèmes et sous-thèmes afin de trouver des informations sur chacun d'entre eux.
Recherchez des documents dans les sources : {langue, sites}.
Types de matériaux : {cases, études, etc.}.
Ce qu'il faut extraire : {faits, citations, réflexions, chiffres}.
Cela suffit pour les tâches 90% si vous précisez exactement ce que vous voulez normalement.
Et ne vous encombrez pas le cerveau avec des projets complexes pour l'instant : les IA sont devenues beaucoup plus intelligentes et leur niveau de compréhension s'est considérablement accru.
Un Lifehack sur la façon de créer un système simple de recherche par immersion pour vos pipelines d'IA
En général, il existe des cadres prêts à l'emploi pour la recherche en IA, y compris ceux des principaux acteurs du marché, mais ils peuvent être coûteux à mettre en œuvre, à utiliser et à maintenir - cela doit être testé séparément. Selon nos tests, dans certains cas, il est moins coûteux d'utiliser Perplexity pour la recherche.
Programme de recherche sur la perplexité en n8n :
https://skr.sh/saP57T7PNHG
Pour automatiser les tâches des clients, nous procédons parfois à peu près de la même manière, mais sur des systèmes plus stables écrits dans des langages de programmation.
Comment fonctionne cet algorithme de recherche :
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