QMD un moteur de recherche de documents markdown
Pour installer ce logiciel, il vaut mieux être sous Linux, aussi si vous êtes sous Windows, soit vous allez dans WSL soit vous utilisez Gitbash pour l’installer, sinon Windows ne trouvera pas le programme.
Le fonctionnement est repris du site officiel :
Voici le repository : https://github.com/tobi/qmd
Installation de QMD
npm install -g @tobilu/qmd // pour ajouter un répertoire à indexer qmd collection add ~/notes --name notes ci dessus c'est un chemin Linux, par exemple si vous êtes dans Document et que vous êtes l'utilisateur John, le chemin devient : /mnt/c/Users/John/Documents qmd collection add /mnt/c/Users/John/Documents --name mesdocuments
L’intérêt de QMD est que nous vivons à l’âge de l’intelligence artificielle, et l’outil s’intègre très bien dans des workflow agentiques.
Récemment Andrej Karpathy a publié une solution à base d’Obsidian https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595?s=46 pour construire un wiki à base de fichier md, capable de s’enrichir de façon incrémental, offrant une solution alternative au RAG.
QMD peut donc s’utiliser en IA agentique. Car tout ce qui est à base de markdown est utilisé comme support d’information pour les LLM, car c’est un formation structuré et vecteur d’information qui minimise l’utilisation de token.
Les RAG comme les MCP sont des solutions pour doter les LLM d’un contexte sur lequel ils n’ont pas été entrainés, évitant ainsi des hallucinations.
Par extension, aujourd’hui des gens s’intéresse à ce qu’on appelle un second cerveau (après le nôtre), l’idée est de combler ce qui manque au LLM : une mémoire persistante, qui le rendrait vraiment très efficace (pensez à Jarvis de Iron Man)
Maitriser ce skills vous permettre de concevoir un assistant vraiment efficace et opérationnel.