La recherche en IA te passionne ?
Les papers et avancées qui comptent, expliqués simplement, chaque soir. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Applications des grands modèles de langage (LLM)
Dans le monde de la technologie, l'outil de programmation Claude Code se distingue par sa capacité à transformer la manière dont les ingénieurs travaillent. En tant qu'outil de programmation, il offre une efficacité accrue, mais son potentiel ne s'arrête pas là. Claude Code peut être utilisé pour une variété de tâches qui vont bien au-delà de la simple programmation. Par exemple, il est possible de l'utiliser pour créer des présentations en utilisant des langages tels que Python ou LaTeX. Mais ce qui est particulièrement intéressant, c'est son application dans des domaines non techniques, comme l'organisation de la prospection commerciale ou la création d'une base de connaissances, qui est le sujet principal de cet article.
Une base de connaissances alimentée par un LLM est un outil puissant qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la récupération d'informations pertinentes. Dans cet article, nous allons explorer comment mettre en place une telle base de connaissances, pourquoi cela est bénéfique, et comment maximiser son utilisation.
Pourquoi mettre en place une base de connaissances alimentée par un LLM
La mise en place d'une base de connaissances alimentée par un LLM repose sur une logique simple : les modèles de langage fonctionnent de manière optimale lorsqu'ils disposent d'un contexte riche. Plus le contexte fourni est complet, plus les modèles sont capables de résoudre efficacement les problèmes posés.
Ainsi, stocker une grande quantité d'informations dans une base de connaissances est extrêmement avantageux, car cela permet au LLM d'accéder à des données pertinentes au moment opportun. Un dirigeant s'efforce de centraliser toutes ses activités dans une base de connaissances. Cela inclut des éléments tels que les réunions auxquelles il participe, les notes qu'il prend, et les erreurs commises par ses agents, ainsi que les moyens de les éviter.
Avant l'avènement des LLM, la création d'une base de connaissances aussi vaste semblait inutile, car il était difficile de retrouver les informations pertinentes au moment voulu. Par exemple, retrouver une note spécifique d'une réunion pouvait s'avérer laborieux. Cependant, avec l'arrivée des grands modèles de langage, cette tâche est devenue beaucoup plus simple et rapide.
En résumé, l'intérêt de construire une base de connaissances alimentée par un LLM réside dans la capacité à accéder rapidement et facilement à des informations pertinentes, ce qui est crucial pour optimiser le travail des ingénieurs et des agents de codage.
Comment mettre en place une base de connaissances alimentée par un LLM
La mise en place d'une base de connaissances alimentée par un LLM peut sembler complexe, mais elle est en réalité assez simple. Il suffit de stocker toutes les informations dans un dossier sur un ordinateur. Cependant, cela nécessite une certaine discipline pour s'habituer à centraliser toutes les informations à cet endroit.
Pour commencer, il est utile d'avoir un preneur de notes pour les réunions, qui s'assure de stocker toutes les informations pertinentes, telles que les participants, l'heure, le nom et le contexte de la réunion. Ces informations peuvent être extraites d'un calendrier, par exemple.
Il est important de noter que la base de connaissances n'a pas besoin d'être un dossier local. Elle peut également être hébergée sur une application cloud comme Notion, où il est possible de stocker des fichiers texte. L'essentiel est de stocker du texte de manière organisée.
Pour maintenir cette organisation, un responsable a mis en place des rappels réguliers pour ajouter des éléments à la base de connaissances, que ce soit des apprentissages professionnels ou d'autres informations utiles. Il s'efforce de ne pas trop réfléchir à ce qu'il ajoute, l'important étant d'enrichir la base de connaissances. Il utilise Claude Code pour ajouter des éléments en lui demandant simplement :
Ajouter <élément de connaissance> à ma base de connaissances.
Claude Code identifie alors le fichier ou le sous-dossier le plus pertinent pour stocker cette information et l'y place automatiquement.
Une autre méthode utilisée pour mettre à jour la base de connaissances est de demander à Claude Code de faire un bilan quotidien des interactions avec les agents. Cela inclut les interactions avec un Claude Code personnel ainsi que celles avec des bots OpenClaw ou d'autres personnes. Les réussites et les échecs sont discutés, et ces informations sont automatiquement stockées dans un dossier de connaissances générales grâce à un cron job qui s'exécute quotidiennement.
Chaque utilisateur aura des flux de travail différents, ce qui signifie que les informations stockées varieront. Il est donc important de réfléchir aux types de connaissances que l'on souhaite conserver et de les intégrer dans la base de connaissances. La règle générale est de stocker autant de contexte que possible, sans se soucier de l'encombrement, et de rendre ce processus aussi automatique que possible.
L'automatisation signifie qu'il ne devrait pas être nécessaire de copier manuellement les notes de réunion dans la base de connaissances après chaque réunion. Cela peut devenir fastidieux et il pourrait être facile d'oublier de le faire. Il est préférable de configurer un script ou un flux automatique pour stocker ces notes dans la base de connaissances.
Comment utiliser la base de connaissances
Après avoir mis en place la base de connaissances et y avoir stocké des informations, l'étape suivante est de l'utiliser efficacement. Il y a deux principaux aspects à considérer :
- Rechercher des informations chaque fois que l'on en a besoin.
- Permettre à Claude Code ou à d'autres agents d'accéder aux informations pertinentes pour accomplir une tâche.
Il arrive souvent qu'une personne cherche une information dont elle sait qu'elle a été discutée lors d'une réunion ou notée à un moment donné. Dans ces situations, il est frustrant de ne pas pouvoir y accéder facilement. Elle demande alors à Claude Code de parcourir la base de connaissances pour trouver la réponse à sa question. Même s'il ne trouve pas toujours une réponse directe, il peut proposer des réponses plausibles ou des informations connexes qui s'avèrent souvent utiles.
Le deuxième aspect de l'utilisation de la base de connaissances est de donner à Claude Code l'accès à celle-ci, afin qu'il puisse y puiser des informations chaque fois qu'il le juge pertinent. Par exemple, lors de la réalisation d'une tâche de codage, des informations utiles peuvent se trouver dans la base de connaissances. De même, lors de la préparation de présentations, il est possible de s'appuyer sur des présentations antérieures.
Si la base de connaissances est centralisée, il est crucial de s'assurer que Claude Code ou un agent de codage a accès à ce dossier. De plus, il est nécessaire de disposer d'un fichier de compétences utilisateur ou d'un fichier claude.md pour que l'agent de codage soit conscient de la base de connaissances et sache comment y accéder.
Erreurs à éviter
Lors de la création d'une base de connaissances, certaines erreurs courantes peuvent survenir. La première est la possibilité que la base de connaissances devienne obsolète. Les informations peuvent évoluer, et il est important de vérifier régulièrement la base de connaissances pour s'assurer qu'elle est à jour.
Cette vérification peut être automatisée grâce à un cron job hebdomadaire, où Claude Code passe en revue les interactions récentes pour identifier les informations obsolètes.
Une autre erreur fréquente est de ne pas rendre l'agent conscient de la base de connaissances lorsqu'il fonctionne dans des dossiers spécifiques. Si l'agent de codage est informé de la base de connaissances uniquement au niveau d'un projet, il risque de ne pas y avoir accès dans d'autres contextes. Pour éviter cela, les fichiers claude ou skill.md au niveau utilisateur sont essentiels, car ils garantissent que l'agent de codage a toujours accès aux informations, peu importe le dossier.
En conclusion, construire une base de connaissances alimentée par Claude Code revient à centraliser toutes les informations pertinentes avec lesquelles on interagit quotidiennement. Cela offre un avantage considérable en permettant un accès rapide et efficace aux informations, optimisant ainsi la productivité et celle des agents de codage.

