Face à des centaines ou des milliers d'articles de recherche médicale ou scientifique, il est trop inefficace d'en extraire rapidement les données essentielles en les lisant simplement manuellement, tandis que la recherche ordinaire est insuffisante pour localiser avec précision les données nécessaires. Vous pouvez jeter un œil à Paperai, un outil open source conçu pour résoudre les problèmes de recherche et d'analyse de documents à grande échelle, qui utilise l'IA pour nous aider à transformer ces documents en une base de connaissances. Combinant les technologies LLM et RAG, elle permet l'interrogation par lots de l'ensemble de la bibliothèque de documents, un peu comme si des centaines d'assistants IA nous aidaient simultanément à lire et à résumer. GitHub : https://t.co/sBbj3Wr1V5 Il permet de générer des rapports détaillés aux formats Markdown ou CSV. Plus concrètement, il peut annoter directement et précisément les réponses sur le fichier PDF original, ce qui facilite grandement la recherche de la source. Il offre un déploiement en un clic d'images Docker, est basé sur txtai et SQLite, prend en charge l'installation d'environnements Python et dispose d'un flux de travail de traitement des données clair et contrôlable. Adapté à ceux qui ont besoin de réaliser des revues de littérature, des recherches médicales ou d'extraire des informations à partir de grandes quantités de documents non structurés, cela vaut la peine d'essayer.
