Stratégie, cas d’usage, acculturation, plateforme tech… ALM a été l’un des premiers clients de WEnvision pour la GenAI à l’échelle, dans un secteur particulièrement contraint par la réglementation. Les cas d’usage et l’adoption en cours constituent d’ores et déjà un beau succès.
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Une prompt lib est un outil essentiel dans les applications LLM. Elle garantit des résultats cohérents, augmente la flexibilité, réduit la complexité et améliore la sécurité. #IA #PromptLib
Les LLM, ou grands modèles de langage, sont des modèles d'apprentissage automatique capables de générer du texte, de traduire des langues, de rédiger différents types de contenu créatif et de répondre à des questions de manière pertinantes. Ils sont de plus en plus utilisés dans une variété d'applications, telles que les chatbots, les assistants virtuels et les outils de génération de contenu.
Architecture d'une application LLM utilisant une prompt Lib.
L'architecture des applications LLM classique est composée de quatre composants :
Un orchestrateur, il est responsable de la gestion de l'interaction entre l'utilisateur et l'application. Il reçoit les demandes de l'utilisateur, les convertit en un format que le LLM peut comprendre et renvoie les résultats du LLM à l'utilisateur.
Une base de données vectorielle, elle stocke des informations contextuelles qui peuvent être utilisées par le LLM pour générer des résultats plus pertinents. Ces informations peuvent inclure des données sur l'utilisateur, la tâche à accomplir ou le sujet en cours de discussion.
Un LLM, il est l'algo qui génère les résultats de l'application.
Une prompt lib est une bibliothèque de prompts prêts à l'emploi qui peuvent être utilisés pour interagir avec le LLM. Les prompts sont des instructions qui indiquent au LLM ce qu'il doit faire.
L'importance d'une prompt lib
La prompt lib est un composant important de l'architecture des applications LLM. Elle offre plusieurs avantages, notamment :
Amélioration de la cohérence des résultats : Une prompt lib peut aider à garantir que les résultats générés par un LLM sont cohérents, même lorsqu'ils sont utilisés par différents utilisateurs ou dans différents contextes.
Augmentation de la flexibilité : Une prompt lib peut aider à rendre un LLM plus flexible et adaptable à différentes tâches. Cela peut être fait en fournissant une variété de prompts et d'options qui peuvent être utilisés pour contrôler le comportement du LLM. Par exemple, une prompt lib peut inclure des prompts pour la génération de différents formats de texte, la traduction de langues ou la réponse à des questions.
Réduction de la complexité : Une prompt lib peut aider à réduire la complexité de l'utilisation d'un LLM. Par exemple, en fournissant une interface simple et intuitive qui permet aux utilisateurs de sélectionner leur prompt plutôt que de les imaginer.
Amélioration de la sécurité : Une prompt lib peut aider à améliorer la sécurité d'un LLM en empêchant les utilisateurs d'injecter du code malveillant ou d'autres données indésirables dans le modèle.
Exemple
# Exemple de prompt
prompt = "#[sujet] : [accroche]
[argument 1]
[argument 2]
[appel à l'action]"
# Exemple d'utilisation du prompt
prompt = prompt.format(
sujet="Le changement climatique",
accroche="Le changement climatique est un problème urgent",
argument1="Il cause des catastrophes naturelles",
argument2="Il menace notre environnement",
appel_a_l_action="Agissons pour le climat",
)
Stratégie, cas d’usage, acculturation, plateforme tech… ALM a été l’un des premiers clients de WEnvision pour la GenAI à l’échelle, dans un secteur particulièrement contraint par la réglementation. Les cas d’usage et l’adoption en cours constituent d’ores et déjà un beau succès.
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