Guide du débutant sur LLM : Explorer l'IA sans codage

Embrasser le monde de l'IA : une introduction pour les débutants à LLM sans codage

Le domaine de l'IA est infiniment vaste et rempli de nombreux outils qui peuvent sembler accablants pour les novices. Avec les nouvelles quotidiennes détaillant des percées, des risques potentiels et des applications innovantes, les opinions sur l'IA varient. Former une perspective éclairée nécessite d'entrer dans ce monde fascinant et d'apprendre les concepts qu'il présente.

Embarquer pour un voyage éducatif

De longues heures d'auto-apprentissage peuvent être difficiles, surtout lorsque les distractions abondent. Pour accélérer mon apprentissage, j'ai participé à un hackathon sur l'IA — un événement où des chercheurs de connaissances, des experts et des passionnés se rassemblent pour apprendre, collaborer et s'amuser.

Les hackathons offrent des expériences uniques, alliant compétition et environnements de soutien où les participants s'entraident avec enthousiasme. Passer 48 heures parmi des esprits brillants m'a permis de saisir les bases et de comprendre ce dont j'avais besoin pour créer ma première solution d'IA.

Réaliser que tout le monde ne peut pas assister à un hackathon, je partage mes idées dans ce tutoriel pour lancer votre voyage dans le monde de LangChain et LLM.

LLM expliqué pour un enfant de 5 ans

Imagine avoir un ami magique qui connaît d'innombrables mots et peut comprendre ce que les gens disent. Cet ami aide avec les devoirs, répond aux questions et raconte des histoires captivantes. Un Modèle de Langage de Grande Taille (LLM) incarne cet ami magique, résidant dans un ordinateur. Il comprend de nombreux mots et peut interpréter les saisies des utilisateurs, aidant les gens à trouver des informations et à accomplir diverses tâches.

Qu'est-ce que LangChain ?

Pour ceux qui aiment la technologie, LangChain fonctionne comme un liant qui améliore les applications existantes avec des capacités d'IA. Il permet le flux continu de grandes quantités de données des applications vers des outils comme des interfaces de chat, facilitant l'interaction et l'automatisation basées sur les informations découvertes.

Naviguer dans ce concept sans expertise technique, envisagez les données comme une rivière en mouvement — tout comme une centrale électrique exploite l'énergie de l'eau, LangChain débloque le potentiel des données en utilisant divers LLM et outils tiers sans nécessiter le temps et les efforts considérables pour les construire. Pensez à LangChain comme une boîte à pain d'outils utiles livrés pour un déploiement efficace.

Scénario Exemple : Questions e-commerce assistées par IA

Imaginez que vous êtes un propriétaire d'entreprise e-commerce avec une boutique prospère et une base de clients fidèles. Vous souhaitez mieux comprendre vos clients et tirer parti de l'IA pour vous aider. Au lieu de trier manuellement les données analytiques et d'attendre des réponses de programmeurs, vous envisagez un scénario où vous pouvez interroger directement la base de données et recevoir des informations instantanées.

Ce flux utilisateur illustre comment LangChain et LLM peuvent être utilisés pour améliorer l'accessibilité des données, permettant à quiconque — même ceux sans compétences techniques — d'acquérir des informations précieuses simplement en tapant quelques mots dans une invite.

Plan de mise en œuvre du scénario

Notre objectif est de créer un chatbot capable de recevoir des requêtes, d'interroger une base de données SQL et de renvoyer des informations concises. Voici ce que nous avons appris pendant le hackathon :

Leçons apprises pendant le hackathon

Notre équipe visait à créer un bot conversationnel, souhaitant initialement concevoir une liste de questions avec des réponses attendues et calculer un score basé sur les réponses.

Cependant, cette approche s'est révélée trop compliquée. En consultant des experts, nous avons réalisé deux points critiques :

• L'ingénierie des invites peut donner des résultats remarquables.
• Les agents peuvent gérer des charges de travail importantes efficacement.

En permettant à l'IA de naviguer dans le processus tout en se concentrant sur l'ingénierie des invites, nous avons amélioré l'efficacité et l'efficacité de notre bot.

Ingénierie des invites expliquée pour un enfant de 5 ans

Imagine un jouet magique qui répond à tes questions et t'assiste dans diverses tâches. Pour faire fonctionner ce jouet de manière optimale, tu dois poser des questions d'une manière spéciale. L'ingénierie des invites est l'art d'apprendre à poser des questions à ton jouet de manière efficace pour obtenir les meilleures réponses.

Agent expliqué pour un enfant de 5 ans

Pense à un "agent" comme un ami robot utile qui aide à diverses activités comme localiser des jouets ou répondre à des questions. Un agent réside dans un ordinateur et accomplit des tâches basées sur tes demandes.

Solution finale du hackathon

Nous avons élaboré une solution simplifiée grâce à une ingénierie avancée des invites, principalement développée par notre membre de l'équipe non-programmateur, Iwo Szapar, notre ingénieur principal en ingénierie des invites. Le résultat était rien de moins que magique.

Application des résultats du hackathon à notre scénario exemple

En partageant des hypothèses fondamentales, tant la solution du hackathon que le cas exemple affirment que les requêtes des utilisateurs déclenchent une réponse via le LLM. Le LLM utilise les connaissances contenues dans notre guide, faisant une correspondance des scores avec des données fixes stockées dans une base de données vectorielle pour produire des réponses significatives.

Base de données vectorielle expliquée pour un enfant de 5 ans

Imagine une grande boîte à jouets ; pour localiser rapidement un jouet spécifique, tu as besoin d'une base de données vectorielle — une carte magique te guidant vers le jouet souhaité. Chaque jouet se voit attribuer un "vecteur", une représentation numérique qui le distingue des autres. À l'aide d'algorithmes, la base de données discerne les similarités entre ces vecteurs, aidant à identifier des jouets en fonction des descriptions des utilisateurs.

En apprenant à la base de données vectorielle avec des détails pertinents sur les jouets, on crée un système de cartographie bien organisé qui améliore l'efficacité de récupération.

Explication du code

Ce fragment illustre un agent d'IA conversationnel nommé PlaybookChat, conçu pour interagir avec les utilisateurs et extraire des informations d'un playbook. Cet agent fonctionne avec un outil appelé query_playbook, lui permettant d'extraire des informations d'un "guide des responsables des personnes".

Lorsqu'un déclencheur est initié, l'agent utilise un modèle de langage comme "ChatOpenAI" pour assembler des réponses, avec un composant mémoire enregistrant l'historique de la conversation.

Solution finale pour notre exemple

Nous sommes déjà équipés d'une solution viable. Voici un modèle d'invite :

Avez-vous besoin d'un endroit pour expérimenter un peu plus avec l'ingénierie des invites ? OpenAI vous offre un terrain de jeu génial pour le faire ! N'hésitez pas à copier&coller le code et commencez à explorer !

Quant à la tâche restante, il est essentiel de configurer une base de données remplie de données pertinentes. Bien que des instructions détaillées soient absentes ici, notre vaste guide sur les recherches de similarité et les bases de données vectorielles offre une assistance étape par étape. Consultez nos autres tutoriels sur l'IA pour des directives complètes.

Résumé

Commencer votre voyage en IA peut sembler décourageant, mais la force fondamentale de l'IA réside dans sa capacité à offrir un soutien tout au long de votre processus. Rappelez-vous, la clé est de "laisser l'IA prendre le volant" pendant que vous la dirigez dans la bonne direction.

Comprendre les concepts fondamentaux d'ingénierie des invites, des chaînes, des agents et des bases de données vectorielles est crucial avant d'aller de l'avant. Bien comprendre ces idées vous permet d'atteindre des réalisations remarquables !

Je vous souhaite bonne chance dans le développement de vos applications IA !