LLM : architecture d'un MVP

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 :

Une base de connaissances vectorielle, elle stocke des données sous forme de vecteurs. Les vecteurs sont des représentations numériques d'entités, telles que des mots, des phrases ou des documents.
Un orchestrateur, il gère l'enchaînement du dialogue et des appels aux différents services.
Un générateur de texte, il utilise le modèle de langage pour générer du texte.

La base de connaissances vectorielle

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

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

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.

L'importance de RAG

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.

Applications

Les LLM peuvent être utilisés dans une variété d'applications, notamment :

Assistance à la clientèle : Les LLM peuvent être utilisés pour créer des chatbots qui peuvent répondre aux questions des clients et résoudre leurs problèmes.
Génération de contenu : Les LLM peuvent être utilisés pour générer du contenu créatif, tel que des articles, des poèmes et des scripts.
Traduction : Les LLM peuvent être utilisés pour traduire des langues de manière automatique.
Réponse aux questions : Les LLM peuvent être utilisés pour répondre aux questions de manière informative, même si elles sont ouvertes, difficiles ou étranges.

Conclusion

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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