Cette page a été traduite de l’anglais.
Plateformes de recherche et d'analyse
Kliv est une IA qui crée des applications. Décrivez votre plateforme de discussion de recherche multi-agents — étagères documentaires, un agent par corpus, réponses citées, conclusions et rapports — et elle construit l'application réelle.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
Kliv n'est ni un simple outil de chat ni une visionneuse de documents — c'est une IA qui construit des logiciels pour vous.
Vous décrivez l'application dont vous avez besoin avec vos propres mots, et Kliv la construit : étagères documentaires, agents, fils de questions, vues de citations, conclusions, rapports, rôles et écrans. Vous obtenez une véritable application, qui vous appartient. Vous pouvez l'utiliser, la faire évoluer plus tard sur simple demande, et l'exploiter sur votre propre domaine. Ce n'est pas un modèle prêt à l'emploi à votre nom.
Sur cette page, cette application est une salle de recherche où plusieurs agents spécialisés répondent chacun à partir d'un corpus distinct. Kliv construit toutes sortes d'applications web ; celle-ci n'en est qu'un exemple.
Les équipes de recherche ont souvent besoin de savoir quelle source a dit quoi. Un assistant unique qui mélange tout devient inadapté dès que la valeur repose sur la traçabilité des sources.
Un atelier de démontage de batteries peut vouloir séparer les dépôts de brevets, les notes de démontage internes et les divulgations fournisseurs. Chaque type de source doit répondre depuis sa propre étagère, et l'équipe humaine compare ensuite les réponses.
Kliv construit cette structure : un agent par étagère documentaire, la même question envoyée à tous, des réponses avec citations, et des conclusions qui conservent le fil menant à la décision.
Cinq éléments transforment une discussion de recherche hebdomadaire en archive.
Dépôts de brevets, notes de démontage, divulgations fournisseurs, ou tout autre corpus, peuvent être importés et maintenus à jour comme des bases de connaissances distinctes.
Chaque agent répond uniquement à partir de sa propre étagère. L'agent brevets n'a pas vu les photos de démontage, donc sa réponse signifie « voici ce que disent les dépôts ».
Une séance hebdomadaire peut avoir des questions préparées à l'avance, chacune rattachée au rapport ou au projet qu'elle alimente.
Une conclusion conserve la question, la réponse de chaque étagère, les citations et le verdict humain, le tout relié à la discussion complète.
Les conclusions peuvent alimenter des sections de brouillon, et les brouillons le rapport publié que lisent les clients.
Voici comment une entreprise de recherche pourrait s'en servir. Ce n'est qu'un exemple — vous décririez vos propres documents, agents, questions et processus de rapport.
Les lectures de la semaine soulèvent une affirmation sur un procédé d'électrode sèche. Julien l'ajoute comme quatrième question, rattachée au rapport sur les cathodes du T3.
Pendant la séance, la question part en même temps vers l'agent brevets, l'agent démontage et l'agent divulgations fournisseurs. Chaque réponse cite les pages utilisées.
L'agent brevets cite le paragraphe 0142 d'un dépôt. L'agent démontage pointe vers des photos de cellules de mars et un tableau de matériaux qui le contredisent. Les deux citations peuvent être vérifiées.
L'équipe de Camille conclut que le procédé est revendiqué mais pas encore commercialisé. Le verdict est enregistré avec son auteur et sa date.
La conclusion atterrit dans un rapport en brouillon avec les fils de discussion joints, afin qu'une contestation client, des mois plus tard, trouve sa réponse dans les archives.
Kliv construit à partir de votre description, donc plus vous donnez de détails, plus la première version s'en approche. Précisez chaque étagère documentaire, qui peut poser des questions, les exigences de citation, les conclusions et les rapports. Voici trois exemples pour démarrer :
Corpus de preuves distincts, réponses en parallèle et verdicts de l'équipe.
“Créez une plateforme de recherche réglementaire. Créez des étagères distinctes pour les registres d'essais cliniques, les recommandations des agences et nos propres notes internes ; donnez à chaque étagère son propre agent ; laissez l'équipe poser une question à tous les agents avant la rédaction ; exigez des citations sur chaque réponse ; et enregistrez un verdict humain comme conclusion.”
Dépôts hebdomadaires, réponses limitées à l'étagère, et relecture par un juriste.
“Créez un outil de veille brevets. Les nouveaux dépôts arrivent chaque semaine sur une étagère brevets, un agent répond uniquement à partir de ces dépôts, les revendications signalées partent vers une liste de relecture pour un juriste, et chaque revendication relue conserve ses citations et son statut.”
Un agent par entreprise et une note hebdomadaire du lundi.
“Créez une plateforme de veille concurrentielle. Alimentez des étagères distinctes par entreprise avec les comptes-rendus de résultats et les rapports annuels, donnez à chaque entreprise son propre agent, comparez les réponses sur un seul écran, et transformez les conclusions validées en note du lundi.”
Chaque étagère est construite à partir des documents importés par votre équipe. Un agent lit sa propre étagère, et rien d'autre. Quand une étagère ne contient rien pour étayer une réponse, l'agent doit le dire.
Chaque échange est conservé. Les fils se rattachent aux conclusions, les conclusions aux rapports, et toute la chaîne vit dans votre propre base de données. Si un client conteste, la réponse reste traçable.
Une application multi-agents devient utile dès que la traçabilité des sources compte. Chaque réponse indique son étagère, et le désaccord devient une donnée que votre équipe peut trancher. Comment Kliv construit des applications d'IA explique ce principe plus largement.
Kliv est une IA qui construit des applications web sur mesure à partir d'une description. Vous décrivez votre processus de recherche, et Kliv construit l'application qui vous appartient.
Une vraie application. Kliv construit les étagères documentaires, les agents, les fils de questions, les vues de citations, les conclusions, les rapports et les rôles autour de votre processus.
Oui. Vous pouvez ajouter des étagères, modifier des conclusions, ajuster des rôles, ou ajouter un circuit de rapport, simplement en le demandant.
Non. Chaque agent répond à la même question à partir de sa propre étagère. C'est votre équipe qui compare les réponses et consigne le verdict.
Dans l'espace de stockage de votre application, privé par défaut, alimentant des bases de connaissances distinctes par étagère.
Seulement si vous le concevez ainsi. Le modèle par défaut est la séparation, afin que chaque réponse indique clairement sa base source.
Oui, si vous le souhaitez. Un rôle client pourrait poser des questions uniquement sur les rapports publiés, avec les questions de chaque client conservées séparément.
La réponse comporte des citations, que vous pouvez vérifier. La couche de verdict humain existe pour que votre équipe puisse infirmer une réponse et enregistrer cette décision.
Oui. Les conclusions peuvent devenir des sections de brouillon, avec des liens vers les fils de discussion et les citations qui les fondent.
Oui. La plateforme peut fonctionner sur votre propre domaine.
Oui. Le code se synchronise avec votre propre dépôt Git, et vos données peuvent être exportées.
Non. Vous décrivez les étagères et importez les documents ; l'application gère les bases de connaissances de ces agents.
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