Query Memory

Qu'est-ce que Query Memory ?

Query Memory est une plateforme d'intelligence documentaire qui aide les équipes à analyser des documents, gérer les données résultantes et déployer des agents IA depuis un espace de travail unifié. L'objectif principal est de donner aux agents IA un accès fiable aux bonnes informations documentaires en organisant les données extraites et leur interrogation.

Au lieu de traiter l'analyse documentaire et l'exécution des agents comme des étapes séparées, Query Memory les intègre dans un seul flux de travail. Cela permet aux équipes de passer de l'ingestion des documents à l'utilisation des agents sans reconstruire à chaque fois la même couche d'accès aux données.

En pratique, la plateforme se concentre sur l'organisation des informations issues des documents pour leur utilisation dans des tâches d'agents ultérieures, avec un accès centré sur les requêtes au contenu extrait.

Fonctionnalités principales

• Analyse de documents : Analysez des documents pour transformer le contenu non structuré en données utilisables pour les travaux ultérieurs.
• Gestion des données : Stockez et gérez les données documentaires extraites de manière structurée pour les rendre disponibles pour des interrogations et tâches d'agents ultérieures.
• Espace de travail unifié : Utilisez une interface unique pour passer par l'analyse, la gestion des données et le déploiement d'agents.
• Déploiement d'agents IA : Déployez des agents IA qui exploitent les données documentaires stockées pour répondre aux besoins informationnels lors des flux de travail des agents.
• Accès centré sur les requêtes : Organisez l'intelligence documentaire autour d'informations interrogables pour que les agents utilisent un contexte documentaire pertinent pour leurs réponses ou actions.

Comment utiliser Query Memory

Un flux de travail typique pour Query Memory suit ces étapes :

1. Analyser des documents : Fournissez des documents à analyser pour extraire leur contenu en données utilisables.
2. Gérer les données extraites : Utilisez l'espace de travail de la plateforme pour examiner et gérer les informations documentaires stockées.
3. Configurer l'utilisation des agents : Préparez ou configurez des agents IA pour qu'ils utilisent les données documentaires gérées.
4. Déployer et interroger : Lancez les agents pour qu'ils accèdent aux informations issues des documents lors de leur travail.

L'idée clé est que l'analyse, la gestion des données et le déploiement d'agents font partie d'un seul flux de travail connecté, rendant le contexte documentaire organisé et prêt pour l'utilisation par les agents.

Cas d'usage

• Ancrage des connaissances en support client : Analysez des documents de support (comme des politiques et FAQ) et déployez un agent qui répond aux questions clients en utilisant le contexte documentaire pertinent.
• Recherche interne et reporting : Ingérez des documents internes et déployez des agents qui récupèrent et synthétisent des informations en réponse aux requêtes des collègues.
• Flux de travail pilotés par documents : Utilisez les données documentaires analysées comme colonne vertébrale informationnelle cohérente pour des tâches pilotées par agents nécessitant un accès à des sources spécifiques.
• Consolidation des connaissances d'équipe : Regroupez plusieurs ensembles de documents dans un seul espace de travail, pour que les agents puisent dans une intelligence documentaire organisée plutôt que dans des fichiers dispersés.
• Interrogation documentaire pour développeurs : Construisez des applications ou comportements d'agents reposant sur l'intelligence documentaire interrogable produite par les étapes d'analyse et de gestion des données de la plateforme.

FAQ

Que fait Query Memory ?

Query Memory analyse vos documents, gère les données extraites et déploie des agents IA dans un espace unifié pour une mémoire documentaire.

Quel problème résout-il pour les agents IA ?

Il fournit une méthode structurée pour convertir les documents en informations interrogables, afin que les agents accèdent à un contexte pertinent plutôt que de se fier uniquement à des fichiers bruts.

Ai-je besoin d'outils séparés pour l'analyse et le déploiement d'agents ?

Query Memory est conçu pour intégrer l'analyse documentaire, la gestion des données et le déploiement d'agents dans un seul flux de travail d'espace unifié, réduisant le besoin de combiner des systèmes séparés pour la même couche d'accès aux données.

Quels types de tâches les agents peuvent-ils effectuer avec la mémoire documentaire ?

Les agents peuvent être déployés pour des tâches pilotées par documents où un contexte documentaire est nécessaire — comme la récupération d'informations et la génération de réponses basées sur les données documentaires stockées.

Où puis-je apprendre à démarrer ?

Vous pouvez suivre le flux de travail décrit du produit (analyser des documents → gérer les données extraites → déployer des agents). Pour des étapes détaillées, fiez-vous généralement à la documentation sur site du produit et/ou à la configuration guidée dans l'espace de travail.

Alternatives

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une base de données vectorielle + pipelines d’ingestion de documents : Approche alternative où les documents sont découpés et indexés, et un agent récupère les passages pertinents pour les réponses.
• Systèmes de gestion documentaire avec une couche de recherche IA : Utilisez un référentiel centralisé de documents avec des capacités de requête/recherche et un agent qui consulte ces résultats.
• Frameworks d’agents avec parsing de documents et plomberie de données personnalisés : Approche alternative où le comportement de l’agent est construit sur votre propre couche de parsing et d’accès aux données plutôt que dans un espace unifié.
• Outils de base de connaissances avec sources de connaissances structurées : Utilisez une base de connaissances curated (p. ex., wikis ou bases de connaissances support) comme source de vérité que les agents peuvent interroger.