Base de connaissances

Téléchargez des documents pour donner à votre agent des faits fondés et récupérables.

Comment ça fonctionne

Lorsque vous téléchargez un document, Aethex le divise en morceaux, intègre chaque morceau et stocke les vecteurs dans pgvector avec un index de mots-clés pg_trgm. Au moment de l'appel, la récupération fusionne les résultats vectoriels et par mots-clés (RRF), écarte les morceaux sous le seuil de pertinence et injecte les meilleurs morceaux restants dans le prompt comme contexte.

Si le contenu est déjà sur le web

Vous n'avez pas besoin d'exporter une page en fichier au préalable. Associez son URL en tant que lien de référence et Aethex l'explore dans cette même base de connaissances, puis la relit selon un calendrier afin qu'elle ne devienne pas obsolète. Les documents qu'il produit sont ceux décrits ci-dessous. La différence réside dans la façon dont ils arrivent ici, et qu'une page explorée attend votre approbation avant d'être servie.

Formats pris en charge

.pdfPDF

Analysé en incluant les en-têtes et les tableaux. Les PDF numérisés sans texte intégré ne sont pas pris en charge.

.docxDOCX

Documents Word. Les images en ligne sont ignorées ; le contenu textuel et les tableaux sont indexés.

.txt / .mdTexte brut

Fichiers texte UTF-8 et Markdown. La structure Markdown (titres, listes) est préservée lors du découpage.

Télécharger un document

Envoyez le fichier via POST vers le point d'accès base de connaissances de l'agent. Le traitement est asynchrone ; le document entre dans un état `processing` et est disponible pour la récupération une fois que le statut devient `ready`.

upload_doc.py

python

import os, requests

API_KEY = os.environ["AETHEX_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.aethexai.com/api/v1"
AGENT_ID = "ag_..."

with open("support_runbook.pdf", "rb") as f:
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/agents/{AGENT_ID}/knowledge-base",
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        files={"file": ("support_runbook.pdf", f, "application/pdf")},
    )
resp.raise_for_status()
print(resp.json())

Remarque

Les téléchargements sont acheminés via une URL présignée pour les fichiers supérieurs à ~10 Mo. Utilisez POST /uploads/presign avec kind: "doc/knowledge-base" pour obtenir l'URL, envoyez le fichier directement vers cette URL via PUT, puis appelez POST /agents/{id}/knowledge-base avec le upload_id retourné à la place du fichier.

Bonnes pratiques

La taille des morceaux est importante. Les documents courts et ciblés sont mieux récupérés qu'un seul fichier géant. Si vous avez un manuel de 200 pages, divisez-le en sections logiques.
Gardez le texte lisible par machine. Les images numérisées sans texte OCR ne seront pas indexées. Exportez les PDF avec du texte intégré, ou utilisez DOCX/TXT à la place.
Nommez vos documents. Le nom de fichier apparaît dans les métadonnées de récupération et facilite le débogage. Utilisez des noms descriptifs comme `politique_retours_2025.pdf` plutôt que `doc1.pdf`.
Mettez à jour, n'accumulez pas. Supprimez les documents obsolètes plutôt que de télécharger de nouvelles versions en parallèle. Les documents périmés réduisent la précision de la récupération.

Cycle de vie du document

Retraiter

POST/agents/{id}/knowledge-base/{doc_id}/process

Redécoupez et réintégrez un document existant. Utile après la mise à jour du modèle d'intégration ou en cas d'échec de l'indexation.

Supprimer

DELETE/agents/{id}/knowledge-base/{doc_id}

Supprime immédiatement le document et tous ses morceaux vectoriels. L'agent perd l'accès à ce contenu dès le prochain appel.