Création d'un expert en IA qui se met à jour automatiquement sur la base d'une chaîne Telegram

Création d'un expert en IA qui se met à jour automatiquement sur la base d'une chaîne Telegram

La création d'un expert personnel en IA qui fournit des réponses détaillées et spécifiques en analysant les connaissances des chaînes Telegram expertes implique un travail de routine important. Ce travail de routine peut être automatisé à l'aide d'outils spéciaux qui commencent tout juste à apparaître. L'expert en IA qui en résulte, par exemple, basé sur NotebookLM, peut résoudre des problèmes commerciaux complexes à la manière d'experts humains renommés sélectionnés et « apprendre » automatiquement de leurs nouvelles publications.

Notre équipe suit de près l'utilisation de l'IA en tant qu'analyste commercial personnel et mène constamment ses propres expériences. J'ai été particulièrement intriguée par l'idée de faire de l'IA un « cofondateur » capable de critiquer, de poser des questions difficiles et inconfortables, d'aider à identifier les « angles morts » et d'assumer des tâches de routine. J'ai également été impressionné par la démonstration de la manière dont un tel cofondateur pouvait être mis en œuvre en utilisant l'IA pour structurer et analyser de grandes quantités d'informations provenant des chaînes Telegram, en les transformant en une base de connaissances personnelle et en « recrutant » essentiellement des experts privilégiés.

Cela a consolidé une prise de conscience importante : le véritable pouvoir de l'IA en tant qu'assistant ou « cofondateur » apparaît lorsqu'elle s'appuie sur des connaissances spécifiques, actuelles et approfondies, basées non pas sur des données par défaut généralisées, mais sur une expérience réelle et des informations souvent cachées dans les chaînes Telegram spécialisées. Étant donné que notre produit automatisait déjà certaines des tâches de routine nécessaires à cette fin, nous avons décidé d'apporter quelques améliorations et d'en faire l'un des cas d'utilisation à part entière de notre système.

Transformer votre assistant en IA en expert en IA

Le concept est simple : pour que votre assistant d'IA (qu'il s'agisse de ChatGPT ou d'un autre modèle) puisse fournir des réponses utiles, spécifiques et applicables dans votre domaine, il a besoin du contexte et de la base de connaissances appropriés. Et où peut-on trouver des connaissances plus actuelles et plus approfondies sur de nombreux sujets professionnels que sur les chaînes Telegram spécialisées ?

Une approche manuelle consiste à exporter manuellement l'historique des discussions depuis Telegram, puis à convertir et à télécharger des fichiers. Pour maintenir une base de données à jour, ce processus doit être répété chaque semaine. Junction Bot prend en charge cette partie du processus qui demande le plus de main-d'œuvre : la collecte et la gestion automatiques régulières du contenu provenant des canaux que vous considérez comme des sources d'expertise précieuse.

Vous pouvez :

• Collectez des messages provenant de dizaines et de centaines de chaînes.
• Filtrez les informations inutiles en ne laissant que le contenu le plus important en fonction de mots-clés ou d'autres critères.
• Copiez l'historique des périodes précédentes pour créer une base de connaissances initiale.
• Travaillez avec des sources privées en connectant votre compte.

Ainsi, avec Junction Bot, vous créez automatiquement le « contenu expert » qui vous permet d'obtenir des réponses qualitativement différentes et plus approfondies grâce à l'IA. Cependant, pour travailler avec des outils comme NotebookLM, il manque un petit détail : le contenu doit être exporté en dehors de Telegram.

Boîte à outils

Jusqu'à présent, nous n'avons discuté que de l'utilisation du contenu de Telegram. Pour résoudre le problème des experts en IA, nous devons télécharger le contenu vers un outil d'IA approprié (par exemple, NotebookLM) et configurer la mise à jour automatique de la base de connaissances à mesure que de nouveaux contenus sont publiés. Pour cela, nous avons ajouté une fonctionnalité permettant de transférer automatiquement le contenu de la chaîne vers un Google Doc avec mises à jour automatiques. C'est-à-dire que nous utilisons Google Drive comme base de données constamment renouvelée et NotebookLM comme outil de recherche et d'analyse.

Étape 1 : Création de la base de connaissances

Passons aux choses sérieuses. Une fois que vous avez choisi les experts que vous souhaitez « cloner » dans votre équipe, vous devez transférer leur expérience de Telegram vers Google Drive. Je vais décrire les actions pour un canal, et vous devrez répéter cette opération pour chaque canal que vous ajoutez à votre base de connaissances. Pour chaque canal, la configuration ne doit être effectuée qu'une seule fois ; le système fonctionnera alors automatiquement.

Tout d'abord, utilisez la fonction de copie de l'historique des chaînes de Junction Bot. Dans les paramètres, indiquez que seul le contenu textuel doit être téléchargé sur Google Drive (il est important de noter que nous nous concentrons actuellement principalement sur le contenu textuel ; les médias et autres types peuvent également être exportés mais ne sont pas nécessaires pour notre scénario). Désactivez également la publication sur la chaîne de destination — cela accélérera le processus, car pour nos besoins, il suffit de simplement transférer tout le contenu vers un stockage cloud sans le republier dans Telegram.

Le bot créera un dossier « Junction Bot » sur votre disque cloud et, à l'intérieur, un dossier portant le nom de la chaîne. À l'intérieur, il y aura un Google Doc avec les textes de la chaîne. Si les textes ne rentrent pas dans un seul document (NotebookLM a une limite quant à la taille maximale du document), le système en créera plusieurs.

Étape 2 : Activation des mises à jour automatiques

Une fois que l'ensemble du canal a été traité, accédez aux paramètres de transfert et activez le transfert de nouveaux messages depuis ce canal. Désormais, les nouveaux messages publiés sur la chaîne seront automatiquement ajoutés au document dans Google Docs. Cela automatise complètement le processus de collecte de nouveaux contenus et évite d'avoir à exporter manuellement l'historique de Telegram chaque semaine et à télécharger de nouveaux fichiers sur NotebookLM.

Une nuance importante : lorsque la taille maximale du document dans Google Docs est atteinte, un nouveau document est créé. Par conséquent, si vous utilisez le même projet dans NotebookLM pendant une longue période, il est recommandé d'ajouter périodiquement les fichiers nouvellement créés à vos sources.

Étape 3 : Profitez de votre expert personnel en IA

Le bot a collecté et préparé pour vous un ensemble de données d'experts mises à jour automatiquement dans Google Docs. Vous pouvez désormais utiliser ce contenu comme base pour le travail de votre assistant IA. Il ne s'agit pas exactement d'une « formation » au sens technique du terme (comme la mise au point d'un modèle). Il s'agit plutôt de fournir à l'IA un contexte et une base de connaissances spécifiques sur lesquels elle s'appuiera pour répondre à vos questions.

Accédez à NotebookLM et, dans les paramètres du projet, sélectionnez les documents obtenus à partir de Google Docs comme sources. Et, bien entendu, il est bon d'ajouter aux sources des documents contenant vos données commerciales internes pertinentes. Votre expert personnel est prêt !

Une multitude de possibilités

Votre assistant IA, ayant accédé à cette base de données spécifique à partir de chaînes Telegram spécialisées et de vos documents internes, sera en mesure de fournir des réponses qualitativement différentes, plus approfondies et actuelles. En s'appuyant sur ce contexte, il sera en mesure de :

• Analysez les tendances et identifiez les thèses clés en vous appuyant sur les opinions et les études de cas de véritables experts et sur vos données.
• Répondez à vos questions en trouvant des exemples, des cadres et des solutions spécifiques décrits dans les articles collectés par des experts que vous respectez, adaptés à vos tâches.

• Exemple d'invite : « Sur la base des articles fournis par les chaînes, quels principaux cadres ou approches pour résoudre [un problème spécifique] ont été proposés ou mentionnés par les experts ? »

• Générez des résumés et des recommandations, résumant l'expérience de nombreux auteurs sur un sujet qui vous intéresse.

• Exemple d'invite : « Analysez les articles mis en ligne sur [sujet] et créez un bref résumé des principales informations et des recommandations pratiques émanant de différents experts. »

• Agissez en tant que « partenaire décisionnel » ou « groupe de réflexion », mais en agissant non pas avec des connaissances abstraites, mais avec des informations provenant de sources spécifiques et vérifiées et vos données internes.

• Exemple d'invite : « J'envisage [idée/solution]. Agissez en tant que « compagnon de décision ». En vous appuyant sur l'expérience des experts des chaînes mises en ligne, posez-moi les questions les plus difficiles et identifiez les risques potentiels ou les alternatives qui auraient pu être mentionnés dans les sources. »

• Créez des cartes mentales et créez des podcasts ; NotebookLM dispose de boutons séparés pour cela.

C'est précisément cette approche qui permet de transformer l'IA d'un simple générateur de texte utilisant des connaissances généralisées en un véritable partenaire. Un tel expert en IA ne se contente pas de reformuler les informations accessibles au public, mais aide à extraire des informations et à prendre des décisions en fonction de l'expérience de professionnels de votre domaine en qui vous avez confiance, et de vos données spécifiques.

Conclusion

N'oubliez pas qu'il s'agit d'une fonctionnalité expérimentale. Il est intégré à un produit assez complexe et avancé, ce qu'est Junction Bot, et certains aspects de son utilisation peuvent ne pas être évidents à première vue. Néanmoins, nous sommes toujours prêts à vous aider. Contactez notre support amical !

N'hésitez pas à nous faire part de votre expérience avec cette fonctionnalité et à nous faire part de vos suggestions pour son développement ultérieur !^‍

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