Modèles de Développement d'Applications Utilisant l'IA (Édition Française)
Modèles de Développement d'Applications Utilisant l'IA (Édition Française)
À propos du livre
"Patterns of Application Development Using AI" est un livre révolutionnaire qui explore l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et du développement d'applications. Dans ce livre, Obie Fernandez, un développeur logiciel renommé et cofondateur de la plateforme de conseil alimentée par l'IA Olympia, partage ses précieux aperçus et expériences d'une année passée à construire une application alimentée par l'IA.
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À travers une combinaison captivante de chapitres narratifs et de références pratiques sur les modèles, Obie présente un guide complet pour exploiter la puissance des grands modèles de langue (LLM) dans le développement d'applications. Il introduit des modèles innovants tels que la "Multitude de Travailleurs", les "Données Auto-Réparatrices" et la "Génération de Contenu Contextuel", qui permettent aux développeurs de créer des applications intelligentes, adaptatives et centrées sur l'utilisateur.
Contrairement à d'autres livres sur l'IA qui se concentrent sur des concepts théoriques ou explorent les complexités des algorithmes d'apprentissage automatique, ce livre adopte une approche pragmatique. Il fournit des exemples concrets, des cas d'utilisation réels et des conseils pratiques sur la façon d'intégrer des composants et des fonctions d'IA dans les architectures d'application. Obie partage ses succès, ses défis et les leçons apprises, offrant une perspective unique sur l'application pratique de l'IA dans le développement de logiciels.
À propos de ces auteurs
Table des matières
- Avant-propos de Gregor Hohpe
-
Préface
- À propos du livre
- À propos des exemples de code
- Ce que je ne couvre pas
- À qui s’adresse ce livre
- Construire un vocabulaire commun
- S’impliquer
- Remerciements
- Qu’en est-il des illustrations ?
- À propos de la publication allégée
- À propos de l’auteur
-
Introduction
- Réflexions sur l’Architecture Logicielle
- Qu’est-ce qu’un Modèle de Langage de Grande Taille ?
- Comprendre l’Inférence
- Réflexions sur la Performance
- Expérimentation avec Différents Modèles LLM
- Systèmes d’IA Composés
- Partie 1 : Approches et Techniques Fondamentales
-
Réduire le chemin
- Espace latent : Incompréhensiblement vaste
- Comment le chemin se “rétrécit”
- Modèles Bruts Versus Modèles Ajustés par Instructions
- Ingénierie des invites
- Distillation d’Invite
- Et qu’en est-il de l’ajustement fin ?
-
Génération Augmentée par Récupération (RAG)
- Qu’est-ce que la Génération Augmentée par Récupération ?
- Comment fonctionne RAG ?
- Pourquoi utiliser RAG dans vos applications ?
- Mise en œuvre de RAG dans votre application
- Segmentation par propositions
- Exemples Concrets de RAG
- Applications dans le domaine de la santé
- Travailleur IA en tant que gestionnaire de processus
- Intégration des travailleurs IA dans l’architecture de votre application
- Composabilité et orchestration des travailleurs IA
- Combiner le NLP traditionnel avec les LLMs
-
Utilisation d’Outils
- Qu’est-ce que l’Utilisation d’Outils ?
- Le Potentiel de l’Utilisation des Outils
- Le Flux de Travail de l’Utilisation des Outils
- Meilleures Pratiques pour l’Utilisation des Outils
- Composer et Enchaîner des Outils
- Directions Futures
-
Traitement de Flux
- Mettre en œuvre un ReplyStream
- La “Boucle de Conversation”
- Auto-continuité
- Conclusion
-
Données Auto-Réparatrices
- Étude de Cas Pratique : Réparation de JSON Cassé
- Considerations and Counterindications
-
Génération de contenu contextuel
- Personnalisation
- Productivité
- Itération rapide et expérimentation
- Localisation Alimentée par l’IA
- L’Importance des Tests Utilisateur et des Retours
-
Interface Utilisateur Générative
- Générer du texte pour les interfaces utilisateur
- Définir l’Interface Utilisateur Générative
- Exemple
- Le passage à une conception axée sur les résultats
- Défis et considérations
- Perspectives d’avenir et opportunités
-
Orchestration Intelligente des Flux de Travail
- Besoins Commerciaux
- Principaux Avantages
- Modèles Clés
- Gestion et Récupération des Exceptions
- Mise en œuvre de l’orchestration des flux de travail intelligents en pratique
- Surveillance et Journalisation
- Considérations sur l’Évolutivité et la Performance
- Tests et Validation des Flux de Travail
- Partie 2 : Les Modèles
-
Ingénierie des Prompts
- Chaîne de Pensée
- Changement de Mode
- Affectation de Rôle
- Objet de Demande
- Modèle de Demande
- Structured IO
- Prompt Chaining
- Réécriture de Prompt
- Clôture de Réponse
- Analyseur de Requêtes
- Réécrivain de Requêtes
- Ventriloque
-
Composants Discrets
- Prédicat
- Façade API
- Interpréteur de Résultats
- Machine Virtuelle
-
Humain dans la boucle (HITL)
- Modèles à Haut Niveau
- Escalade
- Boucle de Rétroaction
- Rayonnement d’Information Passive
- Décision Collaborative (DC)
- Apprentissage Continu
- Considérations éthiques
- Avancées technologiques et perspectives futures
-
Gestion Intelligente des Erreurs
- Approches Traditionnelles de Gestion des Erreurs
- Diagnostic Contextuel des Erreurs
- Rapport d’Erreur Intelligent
- Prévention prédictive des erreurs
- Récupération intelligente des erreurs
- Communication d’erreur personnalisée
- Flux de gestion adaptative des erreurs
-
Contrôle de la Qualité
- Eval
- Garde-fou
- Garde-fous et Évaluations : Deux Faces d’une Même Pièce
- Glossaire
- Remarques
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