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Syntetica est un outil destiné à la production de textes spécialisés et à la gestion de divers types de fichiers utilisant l'intelligence artificielle générative (IA). Le développement de Syntetica répond à certaines limites inhérentes aux chatbots basés sur les LLM, telles que la perte et la contamination du contexte, la régénération destructive de contenu et l'exigence de micro-coordination constante.
Syntetica est un outil de génération de contenu alimenté par l'intelligence artificielle qui vous permet de créer divers types de contenu rapidement et facilement. Pour commencer à utiliser Syntetica, accédez d'abord à l'outil et naviguez vers la section "Générateurs", puis cliquez sur le bouton "Nouveau Générateur". Cela ouvrira un espace de travail où vous pourrez commencer à ajouter des blocs qui définiront le contenu que vous souhaitez générer. Une fois dans l'espace de travail, vous pouvez ajouter des blocs de contenu en cliquant sur le symbole "+" qui apparaît au centre de la zone. En cliquant dessus, un menu s'ouvrira où vous pourrez sélectionner le type de bloc à ajouter. Par exemple, vous pouvez choisir le type "Texte" et fournir une instruction de génération, telle que "Proposez une idée pour une fête à thème". Ensuite, cliquez sur le bouton "Ajouter" pour permettre à Syntetica de générer le contenu en fonction de votre instruction. Vous pouvez continuer à ajouter d'autres blocs de cette manière et configurer chaque bloc pour qu'il se rapporte aux précédents, créant ainsi un contenu plus complexe et cohérent. En plus des générateurs, Syntetica comprend également une section d'agents, qui fonctionne de manière similaire à un chatbot. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez discuter directement avec un agent IA et télécharger des documents spécifiques pour que l'agent les utilise afin de générer des réponses plus précises et pertinentes. Par exemple, si vous avez besoin que l'agent génère une proposition commerciale basée sur des données spécifiques de votre entreprise, vous pouvez télécharger les documents pertinents puis demander à l'agent de les utiliser comme référence pour créer le contenu. Cette approche est particulièrement utile pour des interactions dynamiques où vous avez besoin de réponses rapides et contextuelles basées sur des informations détaillées.
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