Arrêtez d'être obsédé par l'ingénierie des invites : la préparation des données est la clé pour les agents d'IA

2025-05-16
Arrêtez d'être obsédé par l'ingénierie des invites : la préparation des données est la clé pour les agents d'IA

Cet article explore l'aspect crucial, souvent négligé, de la création d'agents d'IA qui appellent des fonctions : la préparation des données. L'auteur soutient que l'ingénierie des invites à elle seule est insuffisante, soulignant que 72 % des entreprises ajustent désormais finement les modèles au lieu de s'appuyer sur RAG ou de créer des modèles personnalisés à partir de zéro. Une architecture détaillée pour créer un ensemble de données personnalisé est présentée, couvrant la définition d'une bibliothèque d'outils, la génération d'exemples à outil unique et à plusieurs outils, l'injection d'exemples négatifs et la mise en œuvre de la validation des données et du contrôle des versions. L'importance de la qualité des données est soulignée tout au long de l'article. L'objectif final est un système d'IA similaire à Siri qui comprend les instructions naturelles et les mappe avec précision aux fonctions exécutables.

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Construisez votre propre assistant vocal local : Le retour de l'avantage

2025-05-12
Construisez votre propre assistant vocal local : Le retour de l'avantage

Fatigué de dépendre des grands modèles de langage (LLM) dans le cloud ? Ce tutoriel en 5 parties vous apprend à construire votre propre assistant vocal local qui comprend le langage naturel, exécute les fonctions de votre application et respecte votre vie privée. Apprenez à affiner LLaMA 3.1 avec LoRA, à créer un ensemble de données d'appel de fonction, à exécuter l'inférence localement et à intégrer l'E/S vocale. L'auteur souligne l'importance des principes MLOps pour l'IA locale, en fournissant un guide pratique pour construire un assistant vocal local robuste et durable.

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Développement