Tous les systèmes d'IA n'ont pas besoin d'être des agents
Cet article explore les progrès récents des grands modèles de langage (LLM) et compare différentes architectures de systèmes d'IA, notamment les LLM purs, les systèmes basés sur la génération augmentée par la récupération (RAG), l'utilisation d'outils et les workflows d'IA, et les agents d'IA. En utilisant une application de sélection de CV comme exemple, il illustre les capacités et la complexité de chaque architecture. L'auteur soutient que toutes les applications n'ont pas besoin d'un agent d'IA ; l'architecture appropriée doit être choisie en fonction des besoins. L'article souligne l'importance de construire des systèmes d'IA fiables, en recommandant de commencer par des modèles simples et composables et d'ajouter de la complexité de manière incrémentale, en privilégiant la fiabilité par rapport aux capacités brutes.
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