EvidenceGraph - Graphe d'étude
Importez des fichiers, créez un graphe sourcé
EvidenceGraph - Graphe d'étude
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Aperçu
Description
Plus il y a de documents, plus la vraie difficulté n'est pas de résumer, mais de voir clairement les relations entre concepts, personnes, événements et preuves. EvidenceGraph lit les articles, PDF, comptes rendus de réunion ou plusieurs liens, extrait automatiquement les entités et les relations, fusionne les concepts en double, signale les informations contradictoires et génère un graphe de recherche interactif que l'on peut déplacer, zoomer, rechercher et filtrer. Contrairement aux cartes mentales classiques, chaque nœud clé et chaque relation conserve le numéro de la source, une explication de la preuve et un niveau de fiabilité. Cliquez sur un nœud pour comprendre pourquoi il apparaît, évitant ainsi un joli réseau de relations impossible à vérifier. Livraison en une seule exécution : - Un fichier HTML interactif autonome - Des images statiques haute définition en PNG / SVG - Du code Mermaid modifiable - Des données JSON structurées - La liste des sources et des conflits Conçu pour les chercheurs, étudiants, enseignants, chefs de produit, consultants, analystes en investissement et tous les professionnels du savoir qui traitent de grandes quantités d'informations.
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Moteur de graphe de connaissances
Construisez automatiquement cinq types de graphes (graphe de connaissances, mind map, graphe conceptuel, diagramme de flux/architecture, graphe relationnel) à partir de texte, fichiers ou sujets. Obtenez le meilleur des trois formats : page web interactive, image statique et code de visualisation. Alliant les bonnes pratiques de l'ingénierie des graphes de connaissances et de la visualisation d'information, il offre un contrôle dynamique de la granularité, la désambiguïsation et la déduplication, ainsi que la validation croisée multi-sources. Transformez votre texte, fichier ou même une simple idée en un graphe de connaissances interactif, déplaçable, zoomable et rechercheable, puis exportez-le en une seule image haute définition et en code prêt à l'emploi — c'est le moteur « trois-en-un » de visualisation des connaissances que vous n'avez jamais expérimenté. 🧠 Qu'est-ce que le « Moteur de graphe de connaissances » ? Ce n'est pas un simple outil de dessin, mais un ingénieur de la connaissance + expert en visualisation caché dans votre navigateur. Donnez-lui un manuel, un article, un PDF, ou même un mot-clé, et il fera automatiquement : 🔍 Extraire les entités clés, clarifier les relations profondes 🧱 Construire un graphe JSON structuré (graphe de connaissances / mind map / graphe conceptuel / diagramme de flux / graphe relationnel) 🎨 Produire trois formes de pointe : page web interactive + image statique HD + code Markdown/Mermaid/Graphviz Fini le dessin manuel des boîtes, fini les images mortes pour présenter les connaissances. ⚡ Pourquoi est-il « de pointe » ? 1. Pipeline entièrement automatisé « du texte au graphe » Inutile d'apprendre un langage de modélisation ou de définir manuellement des nœuds et des liens. Il suffit d'entrer le contenu, le moteur détermine automatiquement le type de graphe : Système de connaissances disciplinaires ? → Graphe de connaissances sémantique riche Notes de lecture à décomposer ? → Mind map hiérarchique claire Processus et décisions ? → Diagramme de flux/architecture avec branches Réseau de relations entre personnes ? → Graphe relationnel multidimensionnel Même en donnant un seul sujet, il collecte des informations de manière autonome, complète le contenu puis génère le graphe. 2. Sortie trois-en-un pour tous les cas d'utilisation 🖱️ Page web interactive D3.js : nœuds déplaçables, zoom molette, clic pour afficher les détails, mise en évidence des chemins associés, recherche par mot-clé… comme manipuler une carte vivante. Fichier HTML autonome, sans backend, directement intégrable dans n'importe quelle page ou envoyable à quiconque. 🖼️ Graphe statique HD : disposition en force, couleurs par entité, directement utilisable pour illustrations de thèse, présentations PPT, matériel pédagogique — chaque étiquette est nette et lisible. 📜 Code de visualisation : génère simultanément du code source Mermaid et Graphviz, les développeurs peuvent l'intégrer directement dans leur documentation, wiki, Notion, et le modifier à l'infini. 3. Expérience utilisateur optimale 🎨 Couleurs automatiquement attribuées par type d'entité, hiérarchie exprimée par la taille des nœuds 🔗 Étiquettes de relations directement affichées sur les courbes, pour comprendre immédiatement « contient », « entraîne », « soutient » 💡 Cliquez sur un nœud : les parties non liées s'estompent automatiquement, pour se concentrer sur le chemin de pensée 🔄 Réinitialiser la disposition, rechercher et localiser, zoomer/déplacer… toutes les actions sont fluides 4. Intelligence technique alliant « largeur » et « profondeur » De la désambiguïsation et déduplication des entités à la validation croisée multi-sources ; du contrôle de la granularité hiérarchique aux liens en pointillés pour les relations inter-domaines – derrière tout cela se trouvent les meilleures pratiques de l'ingénierie des graphes de connaissances. Ce n'est pas un jouet, c'est un outil de productivité. 👥 Qui en a le plus besoin ? Enseignants et créateurs de contenu éducatif Transformez un chapitre entier de manuel en une carte de connaissances interactive : les élèves comprennent d'un coup les liens entre concepts. Chercheurs et étudiants Fini la revue de littérature uniquement textuelle : une image clarifie le réseau théorique de dizaines d'articles. Chefs de produit et architectes d'entreprise Architecture système, processus métier, décomposition fonctionnelle : générez instantanément des diagrammes d'architecture, doublez l'efficacité de la communication. Lecteurs et apprenants tout au long de la vie Les notes ne sont plus de simples plans, mais un réseau de pensée explorable, où les connaissances sont vraiment « liées ». 🚀 Maintenant, faites « vivre » vos connaissances Donnez du contenu, il donne des perspectives. Donnez un sujet, il donne un système. Donnez un besoin, il donne une livraison complète : page web, image, code. Ce n'est pas une fonctionnalité, c'est un flux de travail qui élève l'information en cognition. Laissez le « Moteur de graphe de connaissances » devenir le prolongement de votre pensée, visualisez votre expertise, et déclenchez le « aha moment » chez chaque destinataire. — Dès aujourd'hui, ne « dessinez » plus de graphes, mais « générez »-les.
RechercheCarte mentale multi-source 2.0
Transformez en un clic des documents complexes, des pages web ou de longs textes en une carte mentale visuelle et clairement structurée. Qu'il s'agisse de mémoires académiques, de supports de cours ou de documentations techniques, cet outil extrait intelligemment les thèmes centraux et les points clés à plusieurs niveaux pour vous aider à clarifier rapidement la logique et l'enchaînement des idées. Grâce à une analyse approfondie du contenu des sources, il identifie automatiquement la structure des chapitres et les détails essentiels, générant ainsi un système de connaissances bien hiérarchisé. Cet outil prend en charge la génération de cartes de styles variés, notamment des arbres pédagogiques professionnels (format PlantUML) et des diagrammes radiaux intuitifs (format Mermaid). Vous obtenez directement une image SVG consultable dans votre navigateur, ainsi que le fichier source correspondant. Vous pouvez ainsi prévisualiser rapidement le résultat, mais aussi importer le code source dans XMind, FreeMind ou un éditeur Markdown pour le retravailler et l'approfondir. Il vous suffit de téléverser un PDF, un document Word, un fichier texte ou de fournir un lien web pour passer en un clic d'une masse d'informations à une carte de connaissances visuelle. Cet outil est idéal pour organiser des notes d'étude, la lecture structurée de mémoires ou des présentations de brainstorming, rendant l'organisation et le partage des connaissances plus efficaces et plus professionnels.
Une question, un schéma IA
# Une question, un schéma｜Décomposeur de problèmes IA **Un problème complexe, un schéma d’analyse clair.** Pourquoi la fréquentation du magasin reste-t-elle stable alors que les bénéfices diminuent ? Pourquoi le nombre de vues d’une vidéo baisse-t-il soudainement ? Pourquoi les projets prennent-ils toujours du retard ? Saisissez le problème que vous cherchez à comprendre. L’IA décompose les causes possibles, clarifie les liens de cause à effet, détermine l’ordre des vérifications et génère un schéma d’analyse en chinois, clair et facile à comprendre. Il ne s’agit pas seulement d’indiquer **ce qui pourrait être la cause**, mais surtout d’expliquer : **pourquoi cela pourrait se produire et quoi vérifier ensuite.** ## Ce que vous obtiendrez **① Décomposition intelligente du problème** Identifiez les étapes clés du problème. Pour les situations qui se prêtent à une analyse par formules, les relations entre les indicateurs sont établies en priorité afin de vous aider à cibler les points à vérifier. **② 4 à 6 causes possibles** Chaque cause comprend : - les phénomènes susceptibles de se produire - le mécanisme de causalité qui influence le résultat - une méthode de vérification concrètement applicable Les hypothèses non vérifiées ne sont pas présentées comme des faits. **③ Ordre de vérification intelligent** Selon l’ampleur de l’impact, la difficulté de vérification et les informations disponibles, l’outil recommande quoi vérifier en premier et ensuite, afin d’éviter les recherches à l’aveugle. **④ Un schéma d’analyse professionnel en chinois** La structure la plus adaptée au problème est sélectionnée automatiquement : schéma radial, chaîne causale, diagramme en arêtes de poisson ou frise chronologique, par exemple. Les différents types d’informations sont distingués par couleur et des indications d’action concrètes sont placées à côté des causes, par exemple : - Vérifier : taux de clics des impressions - Vérifier : marge brute des produits - Consulter : retours des clients **⑤ Vérification du texte dans l’image** Après la génération, le texte chinois, le nombre de causes et la cohérence entre le schéma et son contenu sont vérifiés. En cas d’erreur textuelle évidente, une correction automatique peut être tentée une fois selon les paramètres d’exécution ; toute génération supplémentaire peut augmenter la consommation de crédits. ## Pour quels problèmes ? **Gestion d’entreprise** - Pourquoi les bénéfices diminuent-ils alors que la fréquentation reste stable ? - Pourquoi le nombre de clients fidèles diminue-t-il malgré de bonnes évaluations ? **Création de contenu** - Pourquoi le nombre de vues sur YouTube baisse-t-il soudainement ? - Pourquoi une vidéo reçoit-elle beaucoup d’impressions mais très peu de clics ? **Travail et études** - Pourquoi les projets prennent-ils toujours du retard ? - Pourquoi les résultats ne s’améliorent-ils pas nettement malgré un investissement accru dans les études ? ## Mode d’emploi 1. Saisissez un problème précis que vous souhaitez analyser. 2. Ajoutez si nécessaire des données, captures d’écran ou documents de référence. 3. L’IA décompose les causes, analyse les mécanismes et propose des méthodes de vérification. 4. Un schéma d’analyse multifactorielle en chinois est généré pour vous aider à examiner chaque piste. ## Conseils d’utilisation - Plus le problème est précis et plus les données fournies sont complètes, plus l’analyse sera ciblée. - Les données statistiques, résultats d’enquête et sources externes ne sont pas inventés. - Les causes présentées dans le schéma sont des hypothèses d’analyse et ne signifient pas que la cause réelle a été établie. - La mise en page et le texte de l’image peuvent comporter des erreurs. - Un test ponctuel consomme environ 100 à 200 crédits ; la consommation réelle dépend du modèle, de la complexité de la tâche et de la nécessité d’effectuer des générations supplémentaires. **Rendez les problèmes complexes compréhensibles, vérifiables et orientés vers l’action.**
Informations
- Version
- v4
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
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