Les agents IA vont devenir une brique critique de la stack technologique des entreprises. Seuls ceux qui adoptent vite, testent intelligemment et apprennent en marchant prendront une avance durable. Le défi n’est pas uniquement technologique. Il est stratégique, organisationnel, culturel.
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S’il y a bien une activité chronophage dans le quotidien d’un recruteur, c’est le débrief d’entretien.
Comprendre l'architecture d'un MVP, les LLM sont des outils puissants, mais ils nécessitent une architecture appropriée. Découvrez les 3 composants clés d'un MVP LLM.
Dans la série d'articles : Du POC à l'application d'entreprise
Les LLM (large language model/modèles de langage de grande taille) sont des outils puissants qui peuvent être utilisés pour de la génération de texte, de la traduction de langues, de la réponse aux questions...
Pour être efficaces, les LLM doivent être intégrés dans une architecture d'application appropriée.
L'architecture d'un MVP LLM se compose de trois composants principaux :
La base de connaissances vectorielle est essentielle dans toute application LLM. Elle fournit au modèle de langage les informations nécessaires pour générer du texte pertinent et précis.
La base de connaissances vectorielle peut être constituée de données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, des documents et des réseaux sociaux.
L'orchestrateur est responsable de la gestion de l'interaction entre l'utilisateur et le modèle de langage. Il reçoit les demandes de l'utilisateur, les traduit en instructions pour le modèle de langage et renvoie les résultats de la génération de texte à l'utilisateur.
L'orchestrateur peut être simple ou complexe, en fonction des besoins de l'application. Dans les applications simples, l'orchestrateur peut simplement transmettre les demandes de l'utilisateur au modèle de langage. Dans les applications plus complexes, l'orchestrateur peut effectuer des tâches telles que la compréhension du langage naturel, la génération de réponses créatives et la gestion des états de conversation.
Le générateur de texte est le composant qui utilise le LLM pour générer du texte. Il prend en entrée des instructions du modèle de langage et renvoie du texte en sortie.
RAG signifie "relevance, accuracy, and grammaticality" (pertinence, exactitude et grammaticalité). RAG est un concept important dans l'architecture d'un MVP LLM. L'objectif est de garantir que les réponses du modèle de langage soient pertinentes et exactes.
Les LLM peuvent être utilisés dans une variété d'applications, notamment :
L'architecture d'un MVP LLM ne doit pas être négligée. En sélectionnant les bons composants et en les interconnectant de manière efficace, les développeurs peuvent créer des applications LLM qui sont puissantes et efficaces.
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Julie-Anne Armbruster
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