Le problème
Les assistants IA savent générer du contenu, mais ils manquent souvent de contexte personnel. Le résultat peut alors devenir générique, répétitif ou éloigné de la manière dont une personne pense réellement.
Nara part d'une autre approche : construire un assistant qui connaît suffisamment le contexte de son utilisateur pour produire des réponses et du contenu réellement pertinents.
L'approche
Nara explore l'utilisation de la mémoire, du contexte personnel et des outils externes afin de dépasser le simple fonctionnement d'un chatbot.
L'objectif est de pouvoir partir d'une idée, d'une conversation ou d'une information existante et la transformer en résultat directement exploitable.
Ce que j'explore
- La mémoire contextuelle
- L'utilisation de modèles de langage
- La connexion à des sources et outils externes
- Les architectures basées sur MCP
- La génération de contenu contextualisé
- Une interaction plus naturelle avec un assistant personnel