Mémoire de connaissances

Une note, c'est ce qui reste vrai

Un événement répond à ce qui s'est passé un jour donné ; une note répond à ce que vous savez. Une livraison en retard est un événement. « On est passé à des conditions net-30 avec ce fournisseur après ce litige » est une décision qui vaut d'être gardée — elle reste vraie dans toutes les conversations à venir, donc elle a sa place dans une note, liée au fournisseur.

Trois tags sémantiques indiquent le type de savoir que porte une note, pour que votre assistant retrouve le bon :

Chaque note est datée et signée

Les notes écrites par un agent IA via MCP portent l'origine « agent » ; dès qu'un humain en modifie une depuis l'application, son origine bascule sur « humain ». Vous distinguez toujours ce que vous avez écrit d'une suggestion de votre assistant.

◆Les notes écrites par un agent s'affichent avec le losange ambre, le même marqueur de provenance que les événements et les descriptions.

• Les écritures d'un agent s'appliquent directement, mais restent traçables : marquées, journalisées, attribuables et réversibles.
• La première modification humaine s'approprie la note — son origine devient « humain » et le reste.
• Un agent ne supprime jamais une note ; une personne l'archive pour la retirer, et ne peut la supprimer définitivement qu'une fois archivée.
• Quand une note est remplacée, elle pointe vers celle qui lui succède, gardant intact le fil d'une décision ancienne vers la nouvelle.

Cessez de ré-expliquer le contexte à votre IA

Tout l'intérêt d'une note, c'est que votre assistant la lit sans qu'on le lui demande. Quand un agent charge un contact avec get_person_context, les notes actives liées à ce contact reviennent automatiquement — sans prompt savant, sans copier-coller depuis la dernière conversation.

• get_person_context injecte les notes actives du contact directement (titre, aperçu et tags), plafonnées à dix, avec le total réel à côté pour que l'agent puisse parcourir le reste.
• get_organization_context transporte un décompte, à l'échelle de l'organisation, des notes actives, incitant l'agent à chercher avant de questionner l'utilisateur.
• Une nouvelle session, ou un tout autre assistant, lit les mêmes notes : la mémoire vit avec vos données, pas dans un historique de conversation.

Toujours le plein texte, le sémantique quand vous l'apportez

search_knowledge exécute une recherche plein texte sur chaque note, et fusionne facultativement une branche sémantique par-dessus quand votre agent fournit un embedding de la requête.

• Le plein texte est exhaustif et déterministe : racinisation française, insensible aux accents, sur toute la base de notes que votre jeton peut voir.
• Passez un embedding de la requête — calculé avec le modèle sous contrat de votre organisation — et son classement est fusionné avec les résultats texte par Reciprocal Rank Fusion.
• Les notes sans embedding restent trouvées par le plein texte : la recherche n'est jamais aveugle à une note que le worker n'a pas encore indexée.
• Filtrez par tags, statut (active, archivée ou toutes), ou par un contact ou événement lié ; « que sait-on de X ? » se répond au mieux avec le filtre de contact.

Le serveur ne calcule jamais d'embedding

La recherche sémantique est optionnelle et entièrement à votre main. Les embeddings sont calculés par le worker historis embed, un petit outil en ligne de commande que vous exécutez sur votre propre infrastructure avec votre propre fournisseur — le serveur Historis ne calcule jamais d'embedding et ne voit jamais la clé d'API de votre fournisseur.

• Lancez-le une fois, ou en boucle résidente qui réindexe à intervalle régulier, en cron ou en watch.
• embedding_config est le contrat, au niveau de l'organisation — le modèle et ses dimensions — auquel un embedding de requête doit correspondre pour être accepté.
• Modifier le corps d'une note efface son embedding stocké, pour que le worker le recalcule à la passe suivante.

historis embed run --watch --interval 1h

Créer, corriger et entretenir à la main

Les agents écrivent via MCP pendant les conversations ; le produit est l'endroit où une personne entretient. Vous pouvez créer une note à la main, corriger ou archiver ce qu'un agent a écrit, et supprimer définitivement une note une fois archivée — ce que seule une personne peut faire.

• L'écran Connaissances liste vos notes avec un champ de recherche, des filtres de statut et de tag, et un bouton Nouvelle note pour en rédiger une à la main.
• La page d'une note rend le Markdown avec ses sources et ses contacts liés, et vous laisse la modifier, l'archiver et — une fois archivée — la supprimer définitivement.
• Modifier une note à la main s'approprie sa provenance : une note écrite par un agent devient humaine dès que vous modifiez son texte.
• Chaque contact a un onglet Connaissances, pour que les notes d'une personne soient posées sur sa fiche.

Les quatre outils qui touchent à la mémoire

Votre assistant lit et écrit la connaissance via ces outils, sur le même point d'accès MCP que le reste d'Historis.

{
  "action": "create",
  "title": "Switched Maison Laurent to net-30 terms",
  "content": "Agreed net-30 after the March late-delivery dispute. Renegotiate if a second slip happens this year.",
  "tags": "decision",
  "person_name": "Maison Laurent"
}

La mémoire est à vous ; l'intelligence aussi

Historis n'embarque aucune IA. Vous connectez l'assistant que vous utilisez déjà via MCP, et il lit et écrit cette mémoire pour vous.

• Aucun modèle ne tourne dans Historis : apportez votre IA — jusqu'à un modèle open source entièrement auto-hébergé — via MCP.
• Vos notes sont stockées sur une infrastructure souveraine européenne, et la clé de votre fournisseur d'embeddings ne quitte jamais votre machine.
• Chaque note reste datée, signée et réversible, qu'elle ait été écrite par une personne ou un agent.

Questions sur la mémoire de connaissances

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