Pour créer un agent IA spécialisé en mécanique avec mémoire, voici la démarche complète en 5 étapes clés :
1. Architecture de base
2. Intégration des connaissances mécaniques
a. Préparation des données :
Collecter manuels techniques, schémas, normes (PDF/texte)
Exemple de sources :
GrabCAD (bibliothèque de modèles)
TraceParts (documents techniques)
Normes ISO/SAE
b. Création de la base vectorielle :
python
Copy
Download
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
loader = PyPDFLoader("manuel_mecanique.pdf")
docs = loader.load()
# Découpage des documents
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
texts = text_splitter.split_documents(docs)
# Création de la base vectorielle
db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
db.save_local("mecanique_db")
3. Implémentation de la mémoire
Deux couches de mémoire :
Court terme : Historique de conversation (géré par le framework)
Long terme : Base vectorielle + SQLite pour :
Solutions validées
Cas d'erreurs techniques
Préférences utilisateur
python
Copy
Download
# Exemple d'enregistrement mémoire long terme
def save_solution(problem, solution):
cursor.execute("INSERT INTO mechanical_memory VALUES (?, ?)", (problem, solution))
conn.commit()
4. Structure de l'agent (LangChain)
python
Copy
Download
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
from langchain.agents.react.base import ReActDocstoreAgent
tools = [
Tool(
name="Knowledge Base",
func=vector_db.similarity_search,
description="Base de connaissances mécanique"
),
Tool(
name="Calculs techniques",
func=engineering_calculator,
description="Calculs de couple/contraintes"
)
]
agent = ReActDocstoreAgent.from_llm_and_tools(llm, tools)
agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent, tools)
5. Spécialisation mécanique avancée
a. Fine-tuning ciblé :
python
Copy
Download
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments
