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title: "Voie d'avenir de l'IA"
description: "Où va l'intégration de l'IA de Nibiru — le plan qui nous mène d'un Oracle basé sur RAG à un LoRA affiné en production."
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L'ambition de Nibiru : être le **premier framework PHP avec un modèle affiné formé sur ses propres connaissances**, servi en tant que partie intégrante de l'expérience de développement. Cette page suit les étapes.

## Phase 1 — Aujourd'hui : Oracle RAG ✓

- [x] Segmentateur Markdown avec des limites H2/H3.
- [x] Embeddings OpenAI (`text-embedding-3-small`).
- [x] Index vectoriel en tant que seul fichier JSON.
- [x] Point d'accès Astro `/api/oracle` appelant Claude avec le contexte récupéré.
- [x] Widget de chat flottant sur chaque page de documentation.
- [x] Multilingue (EN/DE/JA/ES/FR) entrée + sortie.

**Pourquoi en premier.** RAG fonctionne sans formation, échelle linéairement avec la taille du contenu et est très abordable. Chaque édition de document améliore la qualité des réponses dans la même heure.

## Phase 2 — Étape suivante : Corpus public + recette LoRA

- [ ] `npm run build:corpus` est inclus dans `main` (instructions/chat/chunks JSONL).
- [ ] Jeu de données publié sur Hugging Face (`nibiru-framework/docs-corpus`).
- [ ] Référence YAML Axolotl pour Llama 3.1 8B.
- [ ] Référence recette pour Qwen 2.5 7B et Mistral Nemo 12B.
- [ ] Ensemble d'évaluation : 200 questions manuellement notées de Nibiru avec des réponses correctes.

**Pourquoi deuxième.** Une fois que le corpus est reproductible à partir des documents, tout le monde peut l'entraîner. Nous traitons les documents comme la source de vérité et le corpus comme un artefact dérivé.

## Phase 3 — Ensuite : Point de terminaison hébergé LoRA

- [ ] Formernez un premier passage LoRA sur le corpus public.
- [ ] Servez via vLLM derrière `/api/oracle` avec un indicateur de fonctionnalité.
- [ ] Interface utilisateur côte à côte comparant Claude (RAG) vs LoRA (sans RAG) vs LoRA + RAG.
- [ ] Télémétrie : quelle forme préfère l'utilisateur par type de question ?

**Pourquoi le troisième ?** Une comparaison côte à côte révèle où la LoRA aide (style idiomatique de Nibiru) et où elle nuit (contexte très long, modifications récentes non encore réentraînées).

## Phase 4 — Éventuellement : Agents d'édition

- [ ] Plugin PHPStorm : mettre en évidence un contrôleur, demander à l'Oracle de le convertir en module.
- [ ] Agent CLI : `./nibiru ask "réécrire ce contrôleur comme un point d'accès JSON"`.
- [ ] Bot de revue PR : expliquer les déviations spécifiques à Nibiru dans les demandes de tirage sur les forques du framework.

## Phase 5 — Aspirational : Apprentissage actif

- [ ] Le retour d'information de l'utilisateur dans le widget de chat (👍 / 👎) écrit une ligne dans un jeu de données privé.
- [ ] La file d'attente hebdomadaire présente les réponses notées faiblement pour annotation humaine.
- [ ] Les réponses améliorées re-rentrent dans le corpus lors du cycle de formation suivant.

## Comment vous pouvez aider

- Posez des questions difficiles à l'Oracle et évaluez les réponses.
- Ouvrez des problèmes sur le [dépôt GitHub](https://github.com/alllinux/Nibiru) pour les sujets manquants.
- Contribuez aux traductions — chaque page de documentation traduite est également une ligne du corpus parallèle.
- Essayez un fine-tuning LoRA sur le corpus publié et partagez les résultats.
