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🧠 Persona News Engine

Un système de recommandation de news personnalisées basé sur des bases de données vectorielles hiérarchisées, des personas évolutifs et des modèles d’intelligence artificielle.

📌 Objectif du projet

Créer une plateforme qui simule une agence de presse intelligente et personnalisée, capable de :

  • Scraper et vectoriser de grandes quantités de contenus (news/articles)
  • Les organiser dans une base vectorielle mère structurée en clusters thématiques
  • Permettre à des personas intelligents de récupérer des articles pertinents
  • Générer des résumés, reformulations ou bulletins personnalisés à partir de ces contenus
  • Évoluer au fil du temps en fonction de leurs lectures

🧩 Concept

  • Une base vectorielle mère contient tous les contenus vectorisés.
  • Des nœuds bleus représentent des sous-bases ou clusters thématiques.
  • Des points rouges (personas) interrogent la base, explorent les clusters proches, et forment leur propre base évolutive.
  • Chaque persona peut ensuite :
    • Consulter, lire ou ignorer les contenus proposés
    • Évoluer (grâce à une mémoire vectorielle)
    • Recevoir des résumés personnalisés grâce à un LLM

🛠️ Stack envisagée (en cours de validation)

Composant Outil pressenti
Vector DB Qdrant (Cloud ou local)
Embeddings OpenAI text-embedding-3-small
Scraping newspaper3k, RSS, APIs
Matching sémantique LangChain / Python
Résumé / reformulation GPT-4 / Claude 3 / Mistral
Interface Streamlit ou React (via ShadCN / Next.js)

🚧 Roadmap

✅ Étape 0 – Définition

  • Rédiger la mini-spec
  • Finaliser les personas de départ
  • Choisir les premières sources à scraper

⏳ Étape 1 – Prototype de base

  • Scraping basique (flux RSS ou APIs)
  • Stockage local + vectorisation
  • Mise en place d’une base Qdrant + quelques clusters

⏳ Étape 2 – Matching & personnalisation

  • Simulation de matching persona ↔ cluster
  • Recherche vectorielle dans les articles pertinents
  • Génération d’un résumé personnalisé

⏳ Étape 3 – Mémoire évolutive

  • Création d’une base par persona
  • Ajout d’historique de lecture
  • Adaptation du profil vectoriel

🧠 Inspirations & Concepts techniques

  • Hierarchical Vector Indexing
  • Meta-Embeddings
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Cognitive Agents with Evolving Memory

📄 Licence

Ce projet est sous licence Apache 2.0.


✨ À venir

  • Visualisations du système
  • Démo Streamlit
  • Interface simple de test pour personas

About

Systeme de recommandation de news personnalisé basé sur base vectorielle et profils dynamiques

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