Ce projet développe un système d'indexation sémantique pour les documents bibliographiques, utilisant l'intelligence artificielle afin de prédire automatiquement des mots-clés RAMEAU (vocabulaire contrôlé francophone). Il transforme l'indexation en un problème de recherche sémantique, en calculant des vecteurs pour chaque sujet à partir des descriptions des documents. L'objectif est d'améliorer l'accès aux ressources documentaires pour les bibliothèques universitaires et les centres de documentation.

Ce projet est un traitement par lots (batch) conçu pour extraire, transformer et exporter des notices bibliographiques issues de la base de données Sudoc. Il génère des fichiers CSV contenant les titres, résumés et sujets RAMEAU associés, tout en éliminant les doublons. Ces fichiers sont ensuite transmis à un module de vectorisation pour alimenter une base de données vectorielle dédiée à l'indexation sémantique des documents.

Ce projet propose une API permettant d'indexer des documents textuels (comme des fichiers markdown) pour les transformer en vecteurs sémantiques. Il permet ensuite de rechercher des informations pertinentes dans ces documents via des requêtes en langage naturel. Idéal pour créer des systèmes de recherche avancée, des assistants conversationnels ou des outils d'analyse de contenu.

Module d'intelligence artificielle intégré à un wiki collaboratif pour automatiser la création de contenu, générer des quiz à partir de pages wiki, indexer et rechercher des documents de manière sémantique, et permettre des interactions conversationnelles avec les utilisateurs. Il facilite la gestion de connaissances structurées et améliore l'accessibilité des informations.

Dragster est une solution conçue pour permettre aux agents d'IA (comme Letta Code ou Claude Code) d'intégrer et d'analyser des documents locaux de manière efficace. Il convertit des fichiers PDF, DOCX, PPTX, XLSX ou images en formats structurés, puis les indexe pour une recherche sémantique avancée. Cela permet aux agents d'accéder rapidement à des informations pertinentes dans des bases de connaissances personnalisées.