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Intégrer l'IA à la création de contenu Drupal fonctionne bien pour les champs de texte, mais la cartographie de la taxonomie reste un défi majeur. L'IA extrait les concepts en utilisant le langage naturel, tandis que les taxonomies Drupal nécessitent des termes prédéfinis exacts et les deux correspondent rarement. Cet article explore pourquoi les approches courantes comme la correspondance de chaînes et la cartographie de mots-clés échouent, et présente l'injection de contexte comme une solution éprouvée en production qui tire parti de la compréhension sémantique de l'IA pour sélectionner directement les termes de taxonomie corrects à partir de la commande.

La qualité de l'extraction des données PDF détermine directement la précision de l'IA. Lors de la construction du système de traitement de documents de BetterRegulation, nous avons constaté qu'une extraction naïve gaspille 40 à 60% des fenêtres de contexte sur les artefacts PDF. Après avoir évalué l'API ChatGPT, les bibliothèques Python traditionnelles et Unstructured.io, nous avons obtenu une réduction de 30% des jetons et amélioré de manière significative la catégorisation des documents. Voici ce que nous avons appris.

AI Automators transforme les workflows IA complexes du code en configuration. Cette étude de cas révèle comment BetterRegulation a construit des workflows IA de qualité production traitant plus de 200 documents par mois avec une précision supérieure à 95 % – en utilisant des chaînes multi-étapes, des files d'attente en arrière-plan et des prompts gérés par l'administration. Aucun code d'intégration personnalisé requis.

La collecte d'informations, la rédaction de contenu, la relecture, l'optimisation SEO, la préparation des tags - toutes ces tâches consomment une part importante du temps de l'équipe éditoriale. Et si vous pouviez réduire ce temps de recherche jusqu'à 90% grâce à la création de contenu automatisée? Dans cet article, je présente une configuration pratique de Drupal qui utilise des modules alimentés par l'IA pour générer du contenu éditorial avec un minimum d'entrée manuelle. Cela inclut la récupération automatique d'informations basée sur le titre, la génération de tags, la création de contenu et la recherche de données détaillées - tout cela directement dans votre CMS, sans passer d'un outil à l'autre. Lisez la suite ou regardez l'épisode de la série Nowoczesny Drupal.

Le traitement de documents par l'IA transforme la gestion de contenu dans Drupal. Grâce à l'intégration avec les automates IA, Unstructured.io et les modèles GPT, les équipes éditoriales peuvent automatiser les tâches fastidieuses telles que l'extraction de métadonnées, l'appariement de taxonomies et la génération de résumés. Cette étude de cas révèle comment BetterRegulation a mis en œuvre le traitement de documents par l'IA sur leur plateforme Drupal 11, atteignant une précision de plus de 95% et une économie de temps de rédaction de 50%.

Vendredi, 14h00. Nouveau développeur, bug de production. Quelque chose ne va pas avec un travailleur de file d'attente personnalisé. Par le passé, cela signifiait retrouver le développeur précédent, des consultations, perdre du temps - tout ça un vendredi. Maintenant? Le développeur interroge l'intelligence artificielle et l'IA répond avec des réponses utiles car elle connaît le projet. Comment? Juste un fichier : AGENTS.md.

Attu est un outil puissant qui simplifie grandement le travail avec la base de données vectorielle Milvus. Au lieu d'écrire du code Python ou d'utiliser l'API, vous pouvez gérer des collections, rechercher des vecteurs et surveiller le système en utilisant une interface graphique intuitive. Grâce à Attu, travailler avec Milvus devient accessible non seulement aux développeurs expérimentés, mais aussi aux analystes de données et aux gestionnaires de projets d'IA.

Les intranets d'entreprise modernes stockent d'énormes quantités de documents, de procédures, d'instructions et de connaissances organisationnelles. La recherche traditionnelle basée sur des mots-clés échoue souvent lorsque les utilisateurs recherchent des informations en utilisant des termes autres que ceux trouvés dans les documents. Problème : un employé recherche "comment configurer l'accès au système de paiement", mais le document contient la phrase "configuration de l'intégration des paiements". Solution : RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une base de données vectorielle permet une recherche sémantique.

Les bases de données vectorielles sont devenues un élément clé des applications modernes de l'IA dans Drupal. Grâce à l'intégration avec le module de recherche IA, elles permettent une recherche de contenu sémantique, une réduction des hallucinations dans les chatbots de l'IA, et la mise en œuvre des fonctions avancées de RAG (Retrieval Augmented Generation). Choisir le bon fournisseur de VDB peut avoir un impact significatif sur les performances, le coût et l'évolutivité de votre solution d'IA dans votre projet Drupal.