Author: Om Kamath

Le paysage de la recherche moderne est en train de se transformer grâce à l’avènement de l’intelligence artificielle (IA).
Ces systèmes intelligents permettent aux chercheurs de traiter plus facilement de grandes quantités de données et d’en extraire rapidement des informations précieuses.
Un élément crucial de cette transformation est la suite d’outils alimentés par des transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), qui sont conçus pour traiter des tâches complexes avec une grande efficacité.
Les outils d’IA deviennent de plus en plus indispensables dans les milieux de la recherche universitaire et professionnelle.
Ils permettent de résumer des documents de recherche complexes, d’effectuer des recherches avancées et d’améliorer la qualité de la documentation.
En tirant parti de ces outils, les chercheurs peuvent rationaliser considérablement leurs flux de travail et se concentrer davantage sur la pensée innovante et la résolution de problèmes.

L’une des tâches les plus fastidieuses dans le domaine de la recherche consiste à déchiffrer des documents complexes.
Heureusement, les outils alimentés par les TPG sont devenus inestimables dans ce domaine. SummarizePaper.com est un outil d’IA open-source spécialement conçu pour résumer les articles d’arXiv et les rendre plus digestes pour les chercheurs.
En outre, Unriddl rationalise les sujets complexes et fournit des résumés concis, permettant aux chercheurs de saisir rapidement des idées complexes.
Un autre outil remarquable est Wordtune, qui peut résumer rapidement de longs documents, aidant ainsi à comprendre efficacement de vastes informations.
Ces avancées permettent aux chercheurs de gagner du temps et de se concentrer sur l’analyse critique et l’innovation.
Pour les personnes à la recherche d’un outil plus polyvalent doté de fonctionnalités intuitives telles que l’analyse sélective de documents, la nature agnostique des modèles et la possibilité de partager des robots formés sur vos documents de recherche, Cody AI est un autre excellent choix qui intègre toutes ces fonctionnalités.

Trouver rapidement des informations précises est primordial dans la recherche, et les outils d’IA excellent dans ce domaine. Searcholic est un moteur de recherche alimenté par l’IA qui aide les chercheurs à localiser un large éventail de livres électroniques et de documents sans effort.
Cet outil facilite l’accès à diverses sources d’information et permet aux chercheurs d’avoir un contenu complet à portée de main.
Un autre outil puissant est Semantic Scholar, qui donne accès à plus de 211 millions d’articles scientifiques.
Cet outil d’IA permet aux utilisateurs d’effectuer des analyses documentaires approfondies en offrant des fonctionnalités de recherche avancée adaptées à la recherche scientifique.
Enfin, Perplexity combine les fonctionnalités d’un moteur de recherche et d’un chatbot, permettant aux chercheurs de poser des questions et de recevoir rapidement des réponses détaillées.
Cette approche hybride permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d’améliorer l’efficacité de la recherche d’informations, ce qui en fait un outil indispensable pour les chercheurs modernes.

Une documentation efficace est essentielle pour la diffusion et la validation de la recherche. Penelope AI est un outil inestimable qui permet aux chercheurs de vérifier leurs manuscrits académiques avant de les soumettre aux revues, en s’assurant que leur travail respecte des normes et des lignes directrices élevées.
Un autre outil indispensable est Grammarly, qui corrige les erreurs de grammaire et d’orthographe, améliorant ainsi la lisibilité et le professionnalisme des documents de recherche.
Cela contribue à la qualité et à la clarté globales de la recherche, la rendant plus accessible à un public plus large.
En outre, Kudos aide les chercheurs à expliquer leur travail dans un langage simple et à créer des pages visuellement attrayantes.
Ce service améliore la visibilité de la recherche en traduisant des sujets complexes en un contenu plus compréhensible, élargissant ainsi l’impact potentiel des résultats de la recherche.
L’ensemble de ces outils garantit que la documentation de recherche est complète, bien présentée et compréhensible, ce qui contribue en fin de compte à une communication efficace des découvertes scientifiques.

L’intégration d’outils de TPG et d’IA dans le processus de recherche offre de nombreux avantages, qu’il s’agisse de résumer des documents de recherche complexes ou d’améliorer la documentation.
Des outils tels que SummarizePaper.com et Unriddl simplifient la compréhension de sujets complexes en fournissant des résumés concis, rendant ainsi la littérature académique plus accessible.
En outre, des moteurs de recherche alimentés par l’IA comme Semant Scholar facilitent la recherche efficace d’informations, ce qui améliore considérablement le flux de travail de la recherche.
Pour la documentation, des outils tels que Penelope AI et Grammarly garantissent que les articles répondent à des normes élevées et communiquent clairement.
Kudos élargit encore la portée de la recherche en traduisant les résultats complexes en langage clair.
Ces outils d’IA améliorent collectivement la précision, l’efficacité et l’impact des activités de recherche.
En continuant à utiliser l’IA dans la recherche, nous améliorons non seulement les flux de travail individuels, mais nous contribuons également à la communauté scientifique dans son ensemble.
L’intégration de ces outils avancés est une étape vers une recherche plus efficace, plus précise et plus accessible, favorisant l’innovation et les découvertes futures.  

Mistral Large 2 dispose d’une impressionnante fenêtre contextuelle de 128K et prend en charge des dizaines de langues, y compris les principales comme l’anglais, le français, l’allemand et le chinois, ainsi que des langues plus spécifiques comme l’hindi et le coréen.
En outre, il prend en charge plus de 80 langues de codage, ce qui en fait une ressource indispensable dans notre monde de plus en plus globalisé.
Le modèle est également conçu dans un souci de rentabilité, ce qui permet de l’utiliser à la fois pour la recherche et à des fins commerciales.
Cet équilibre entre hautes performances et prix abordable fait de Mistral Large 2 une option très compétitive dans le paysage de l’IA.

Mistral Large 2 dispose d’une fenêtre contextuelle de 128K, ce qui améliore considérablement sa capacité à traiter des ensembles de données étendus et complexes.
Cette vaste fenêtre contextuelle accroît la capacité du modèle à comprendre et à générer des réponses pertinentes dans des contextes variés.
Le modèle prend en charge des dizaines de langues, dont les principales langues mondiales telles que l’anglais, le français, l’allemand et le chinois.
En outre, il inclut des langues plus spécifiques comme l’hindi et le coréen, ce qui le rend inestimable pour diverses applications linguistiques.
En outre, Mistral Large 2 excelle dans le codage, offrant une prise en charge de plus de 80 langages de programmation, dont Python, Java et C++.
Cette caractéristique en fait un choix idéal pour les développeurs travaillant sur des projets de codage complexes.
Avec 123 milliards de paramètres, le modèle améliore les capacités de raisonnement, garantissant des résultats plus précis et plus fiables.
Une attention particulière a été portée à la réduction des hallucinations générées par l’IA, améliorant ainsi la fiabilité du modèle à fournir des informations précises.
Pour en savoir plus sur les avantages et les risques des grands modèles de langage, vous pouvez consulter cet article sur les modèles de langage Open Source.

Mistral Large 2 atteint une précision impressionnante de 84,0 % sur le benchmark MMLU, ce qui le positionne favorablement par rapport à d’autres modèles en termes de performance et de rentabilité.
Cette précision élevée souligne la capacité du modèle à fournir des résultats fiables et précis, ce qui en fait un concurrent de taille parmi les principaux modèles d’IA.
Le rapport performance/coût du modèle est remarquable et le place sur le front de Pareto des modèles ouverts.
Cela indique que Mistral Large 2 offre une combinaison équilibrée de performances et de coûts, ce qui en fait une option intéressante pour les développeurs et les entreprises.
En outre, Mistral Large 2 est disponible sous deux options de licence : une licence de recherche qui permet l’utilisation et la modification à des fins de recherche et non commerciales, et une licence commerciale pour l’auto-déploiement dans des applications commerciales.
Comparé à des modèles concurrents tels que GPT-4 et Llama 3, Mistral Large 2 démontre des performances compétitives, en particulier dans la gestion de tâches complexes et la fourniture de résultats précis dans diverses applications.

Les modèles d’IA de Mistral, notamment Mistral Large 2 et Mistral Nemo, sont conçus pour une intégration et une accessibilité transparentes sur diverses plateformes.
Ces modèles sont hébergés sur la Plateforme et HuggingFace, ce qui les rend facilement accessibles aux développeurs et aux entreprises.
En outre, Mistral AI a élargi sa portée en garantissant la disponibilité sur les principales plateformes en nuage telles que Google Cloud, Azure AI Studio, Amazon Bedrock et IBM watsonx.ai.
Cette large accessibilité permet de répondre à une grande variété de besoins en matière de développement et de déploiement.
Une collaboration notable avec Nvidia pour le modèle Mistral Nemo renforce encore les capacités d’intégration des modèles.
Mistral Nemo, avec ses caractéristiques de pointe, est un puissant substitut aux systèmes utilisant actuellement Mistral 7B.
Azure AI offre une couche supplémentaire de sécurité renforcée et de confidentialité des données, ce qui en fait une plateforme idéale pour le déploiement de ces modèles d’IA robustes.
Les données sensibles sont ainsi bien protégées, conformément aux normes de sécurité de niveau entreprise.

Mistral Large 2 et Mistral Nemo sont à la pointe de l’innovation en matière d’IA, offrant des performances inégalées, des compétences multilingues et des capacités de codage avancées.
La fenêtre contextuelle de 128 Ko de Mistral Large 2 et la prise en charge de plus d’une douzaine de langues, combinées à son potentiel de raisonnement et de codage supérieur, en font un choix de premier ordre pour les développeurs qui souhaitent créer des applications d’IA sophistiquées.
La large accessibilité des modèles via des plateformes telles que la Plateforme, HuggingFace et les principaux services cloud tels que Google Cloud, Azure AI, Amazon Bedrock et IBM watsonx.ai permet aux entreprises d’intégrer en toute transparence ces puissants outils dans leurs flux de travail.
La collaboration avec Nvidia renforce encore les capacités d’intégration de Mistral Nemo, ce qui en fait une option solide pour la mise à niveau des systèmes utilisant actuellement Mistral 7B.
En conclusion, les dernières offres de Mistral AI constituent une avancée significative dans le paysage de l’IA, se positionnant comme des outils essentiels pour le développement de l’IA de la prochaine génération.

Dans le paysage en évolution rapide de l’intelligence artificielle, la sortie de Llama 3.1 de Meta marque une étape importante, démontrant non seulement les prouesses technologiques mais aussi une vision stratégique pour l’IA open-source.
Avec son échelle sans précédent de 405 milliards de paramètres, Llama 3.1 se distingue comme le modèle d’IA le plus avancé développé par Meta à ce jour.
L’initiative vise à démocratiser l’accès aux technologies d’IA de pointe, en remettant en question les solutions propriétaires existantes et en favorisant un environnement collaboratif pour les développeurs.
Ce blog se penche sur les spécifications techniques, les avantages de l’IA open-source, les partenariats stratégiques et les considérations éthiques entourant ce modèle révolutionnaire.

Meta a récemment dévoilé Llama 3.1, son modèle d’IA open-source le plus avancé à ce jour.
Ce modèle se distingue par ses 405 milliards de paramètres, ce qui en fait le plus grand modèle d’IA open-source disponible.
La sortie de Llama 3.1 marque un tournant dans l’industrie des modèles d’IA, car il se positionne comme un concurrent redoutable des modèles propriétaires tels que le GPT-4 d’OpenAI et le Sonnet Claude 3.5 d’Anthropic.
L’importance de Llama 3.1 ne se limite pas à son échelle.
Il a été conçu pour exceller dans divers domaines de référence, en mettant en évidence des capacités accrues de compréhension et de génération de langage naturel.
Cela positionne Llama 3.1 non seulement comme une puissance technologique, mais aussi comme un catalyseur d’innovation et de progrès dans le domaine des modèles d’IA.

Au cœur de Llama 3.1 se trouve une échelle inégalée, avec 405 milliards de paramètres.
Cette taille immense se traduit par une plus grande capacité à comprendre et à générer du langage naturel, établissant ainsi de nouvelles références en matière de performance des modèles d’IA.
Le processus d’entraînement de Llama 3.1 s’est appuyé sur plus de 16 000 GPU Nvidia H100, soulignant ainsi la robustesse de la base de calcul du modèle.
Cette infrastructure de formation étendue garantit que Llama 3.1 peut gérer des tâches complexes plus efficacement que nombre de ses prédécesseurs. En outre, Llama 3.1 excelle par sa polyvalence.
Ses fonctionnalités incluent “Imagine Me”, qui permet aux utilisateurs de créer des images basées sur leur ressemblance à l’aide de l’appareil photo de leur téléphone.
En outre, la prise en charge de plusieurs langues – français, allemand, hindi, italien et espagnol – élargit son attrait et son application à diverses démographies linguistiques.
Sa capacité à s’intégrer aux API des moteurs de recherche renforce encore sa polyvalence fonctionnelle, ce qui en fait une ressource précieuse pour divers domaines.

La vision de Meta derrière Llama 3.1 est de créer un solide écosystème de modèles d’IA open-source qui démocratise l’accès aux outils avancés d’apprentissage automatique.
Cette initiative s’aligne étroitement sur l’ambition du PDG Mark Zuckerberg de reproduire le succès transformateur de Linux dans le domaine des systèmes d’exploitation.
En donnant aux développeurs la possibilité de modifier et d’utiliser librement le modèle, Meta vise à favoriser un environnement collaboratif qui encourage l’innovation et les progrès technologiques rapides.
Les avantages d’un modèle d’IA en libre accès sont particulièrement convaincants pour les développeurs.
Ils bénéficient d’un accès sans précédent à un modèle hautement sophistiqué sans les obstacles associés aux solutions propriétaires.
Ils peuvent ainsi personnaliser et améliorer le modèle en fonction de leurs besoins spécifiques, ce qui facilite la création d’applications et de solutions innovantes.
Cependant, il existe des restrictions de licence qui s’appliquent particulièrement aux utilisations commerciales à grande échelle.
Ces restrictions sont conçues pour garantir un déploiement éthique et prévenir les abus, en équilibrant l’éthique du logiciel libre avec les garanties nécessaires.
Dans l’ensemble, Llama 3.1 représente une étape décisive vers un futur modèle d’IA inclusif et collaboratif.

Malgré son ampleur, Llama 3.1 est conçu pour être plus rentable que ses concurrents, tels que le GPT-4 d’OpenAI.
Meta affirme que l’exploitation de Llama 3.1 coûte environ deux fois moins cher, grâce à ses processus de formation optimisés et au déploiement stratégique de plus de 16 000 GPU Nvidia H100.
Cette rentabilité est particulièrement bénéfique pour les entreprises et les développeurs, car elle rend l’IA de haute performance plus accessible et économiquement viable.
À long terme, la réduction des coûts de fonctionnement du Llama 3.1 pourrait permettre de réaliser des économies substantielles, encourageant ainsi une adoption plus large dans diverses industries.
En abaissant les barrières financières, Meta vise à encourager l’innovation et à permettre aux développeurs d’utiliser des modèles d’IA avancés sans les dépenses prohibitives généralement associées à ces modèles.

Llama 3.1 établit un nouveau standard dans le domaine de l’intelligence artificielle open-source et incarne l’ambition de Meta de remodeler la façon dont nous comprenons et interagissons avec l’intelligence artificielle.
En donnant la priorité à l’accessibilité et à la collaboration communautaire, Meta ne se contente pas de remettre en question le statu quo, mais encourage également les développeurs à innover en s’affranchissant des contraintes des modèles propriétaires.
Cependant, un grand pouvoir s’accompagne d’une grande responsabilité, et le discours actuel sur les garanties éthiques met en évidence l’équilibre délicat entre l’innovation et le déploiement en toute sécurité.
Le parcours du Llama 3.1 influencera sans aucun doute l’avenir de l’IA, nous incitant (jeu de mots) à considérer non seulement les capacités de ces modèles, mais aussi les implications sociétales qu’ils impliquent.
Libérez tout le potentiel de votre entreprise avec Cody AI, votre assistant intelligent.
Alimenté par les derniers modèles linguistiques de pointe tels que Claude 3.5 d’Anthropic et GPT-4o d’OpenAI, Cody est conçu pour améliorer la productivité et l’efficacité de votre équipe.
Que vous ayez besoin d’aide pour répondre à des questions, d’un brainstorming créatif, d’un dépannage ou d’une recherche de données, Cody est là pour vous aider. Découvrez Cody AI dès aujourd’hui et faites passer vos opérations commerciales au niveau supérieur !

Quelles sont les performances de Claude 3.5 Sonnet LLM ?

Claude 3.5 Sonnet démontre une performance supérieure dans les tâches de raisonnement visuel, ce qui le distingue des autres grands modèles de langage (LLM). Cette capacité avancée permet au modèle d’interpréter et d’analyser les données visuelles avec une précision remarquable. Qu’il s’agisse de déchiffrer des tableaux complexes, des graphiques ou d’autres représentations visuelles, Claude 3.5 Sonnet excelle dans l’extraction d’informations significatives qui peuvent conduire à des processus de prise de décision. Cette compétence est particulièrement utile dans les scénarios où les informations visuelles sont essentielles pour comprendre les tendances, les modèles ou les anomalies. La capacité du modèle à interpréter avec précision les diagrammes et les graphiques change la donne pour les secteurs qui dépendent fortement de la visualisation des données. Par exemple, dans le secteur financier, les analystes peuvent s’appuyer sur Claude 3.5 Sonnet pour interpréter rapidement et précisément les tendances du marché et les rapports financiers. De même, dans le domaine de la logistique, le modèle peut aider à optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement en analysant et en interprétant des données logistiques complexes présentées sous forme visuelle.

Claude 3.5 Sonnet LLM introduit une fonctionnalité innovante appelée Artifacts, conçue pour révolutionner la gestion des données. Les artefacts permettent aux utilisateurs de stocker, de gérer et d’extraire des données de manière plus efficace, favorisant ainsi un environnement de collaboration et de centralisation des connaissances au sein des équipes et des organisations. Cette fonction est particulièrement utile pour les projets à grande échelle où l’intégrité et l’accessibilité des données sont primordiales. En s’appuyant sur Artifacts, les équipes peuvent s’assurer que les informations essentielles sont toujours disponibles et facilement accessibles, ce qui facilite l’intégration de Claude dans leur flux de travail.

Claude 3.5 Sonnet LLM est conçu en mettant l’accent sur la sécurité et la confidentialité, en adhérant aux normes ASL-2. Cette conformité garantit que le modèle respecte des directives rigoureuses en matière de protection des données des utilisateurs, ce qui en fait un choix fiable pour les secteurs où la sécurité des données est primordiale, tels que la finance, les soins de santé et les secteurs gouvernementaux. Le respect de ces normes permet non seulement de protéger les informations sensibles, mais aussi d’instaurer la confiance entre les utilisateurs et les parties prenantes en démontrant un engagement à maintenir des protocoles de sécurité élevés. Les cybermenaces devenant de plus en plus sophistiquées, on ne saurait trop insister sur l’importance d’une conformité aussi rigoureuse. Pour l’avenir, Anthropic a l’ambition d’élargir la famille Claude 3.5 avec de nouveaux modèles, dont Haiku et Opus. Ces prochains modèles devraient apporter des améliorations substantielles, notamment en termes de capacité de mémoire et d’intégration de nouvelles modalités. L’amélioration de la mémoire permettra à ces modèles de traiter et de retenir davantage d’informations, améliorant ainsi leur capacité à gérer des tâches complexes et des flux de travail en plusieurs étapes. Cela est particulièrement utile pour les applications nécessitant une analyse approfondie des données et une compréhension du contexte à long terme.

Avec l’essor des grands modèles de langage (LLM) et les tendances de l’IA générative, l’intégration de solutions d’IA générative dans votre entreprise peut renforcer l’efficacité du flux de travail. Si vous êtes novice en matière d’IA générative, la pléthore de jargon peut vous intimider. Ce blog démystifiera les terminologies de base de l’IA générative et vous guidera sur la façon de démarrer une solution d’IA personnalisée pour votre entreprise avec RAG-as-a-Service.

Qu’est-ce que la Génération Augmentée de Récupération (GAR) ?

La génération augmentée par récupération (RAG) est un concept clé dans la mise en œuvre des LLM ou de l’IA générative dans les flux de travail des entreprises. RAG s’appuie sur des modèles Transformer pré-entraînés pour répondre à des requêtes liées à l’entreprise en injectant des données pertinentes de votre base de connaissances spécifique dans le processus de requête. Ces données, sur lesquelles les LLM n’ont peut-être pas été formés, sont utilisées pour générer des réponses précises et pertinentes.

RAG est à la fois rentable et efficace, ce qui rend l’IA générative plus accessible. Examinons quelques terminologies clés liées aux RAG.

Terminologie clé du RAG

Chunking

Les LLM sont gourmands en ressources et sont formés sur des longueurs de données gérables connues sous le nom de “fenêtre contextuelle”. La fenêtre contextuelle varie en fonction du LLM utilisé. Pour pallier ses limites, les données commerciales fournies sous forme de documents ou de littérature textuelle sont segmentées en plus petits morceaux. Ces morceaux sont utilisés au cours du processus de recherche.

Comme les morceaux ne sont pas structurés et que les requêtes peuvent différer syntaxiquement des données de la base de connaissances, les morceaux sont récupérés à l’aide d’une recherche sémantique.

Bases de données vectorielles

Les bases de données vectorielles telles que Pinecone, Chromadb et FAISS stockent l’intégration des données commerciales. Les embeddings convertissent les données textuelles en forme numérique sur la base de leur signification et sont stockés dans un espace vectoriel à haute dimension où les données sémantiquement similaires sont plus proches les unes des autres.

Lorsqu’une requête est formulée par un utilisateur, les liens de la requête sont utilisés pour trouver des morceaux sémantiquement similaires dans la base de données vectorielle.

RAG-as-a-Service

La mise en œuvre du système RAG dans votre entreprise peut s’avérer décourageante si vous ne disposez pas de l’expertise technique nécessaire. C’est là que RAG-as-a-Service (RaaS) entre en jeu.

Chez meetcody.ai, nous proposons une solution prête à l’emploi pour répondre aux besoins de votre entreprise. Il vous suffit de créer un compte et de commencer à travailler gratuitement. Nous nous occupons du regroupement, des bases de données vectorielles et de l’ensemble du processus RAG, ce qui vous garantit une totale tranquillité d’esprit.

FAQ

1. Qu’est-ce que RAG-as-a-Service (RaaS) ?

RAG-as-a-Service (RaaS) est une solution complète qui gère l’ensemble du processus de Génération Augmentée de Récupération pour votre entreprise. Il s’agit notamment de regrouper les données, de les stocker dans des bases de données vectorielles et de gérer la recherche sémantique afin d’extraire les données pertinentes pour les requêtes.

2. Comment le découpage en morceaux contribue-t-il au processus RAG ?

Le découpage segmente les documents commerciaux volumineux en éléments plus petits et plus faciles à gérer, qui s’intègrent dans la fenêtre contextuelle du LLM. Cette segmentation permet au LLM de traiter et d’extraire des informations pertinentes de manière plus efficace grâce à la recherche sémantique.

3. Que sont les bases de données vectorielles et pourquoi sont-elles importantes ?

Les bases de données vectorielles stockent les représentations numériques (embeddings) de vos données commerciales. Ces enchâssements permettent d’extraire efficacement des données sémantiquement similaires lors d’une requête, ce qui garantit des réponses précises et pertinentes de la part du mécanisme d’apprentissage tout au long de la vie.

Intégrez RAG dans votre entreprise avec facilité et efficacité en tirant parti de la puissance de RAG-as-a-Service. Commencez dès aujourd’hui avec meetcody.ai et transformez votre flux de travail grâce à des solutions d’IA générative avancées.

Démarrer avec les outils d’Anthropic

Le plus grand avantage de l’emploi de LLM pour des tâches est leur polyvalence. Les LLM peuvent être sollicités de manière spécifique pour servir une myriade d’objectifs, en fonctionnant comme des API pour la génération de texte ou en convertissant des données non structurées en formats organisés. Nous sommes nombreux à utiliser ChatGPT pour nos tâches quotidiennes, qu’il s’agisse de rédiger des courriels ou de participer à des débats ludiques avec l’IA.

L’architecture des plugins, également connus sous le nom de “GPT”, consiste à identifier les mots-clés à partir des réponses et des requêtes et à exécuter les fonctions correspondantes. Ces plugins permettent d’interagir avec des applications externes ou de déclencher des fonctions personnalisées.

Alors qu’OpenAI a ouvert la voie en permettant des appels de fonctions externes pour l’exécution de tâches, Anthropic a récemment introduit une fonctionnalité améliorée appelée “Tool Use”, qui remplace leur ancien mécanisme d’appel de fonctions. Cette version actualisée simplifie le développement en utilisant des balises JSON au lieu de balises XML. En outre, Claude-3 Opus présente un avantage par rapport aux modèles GPT grâce à sa fenêtre contextuelle plus large de 200 000 jetons, particulièrement précieuse dans certains scénarios.

Dans ce blog, nous allons explorer le concept d'”utilisation d’outils”, discuter de ses caractéristiques et offrir des conseils pour commencer.

Qu’est-ce que l’utilisation d’un outil ?

Claude a la capacité d’interagir avec des outils et des fonctions externes côté client, ce qui vous permet de l’équiper de vos propres outils personnalisés pour un plus grand nombre de tâches.

La procédure d’utilisation des outils avec Claude est la suivante :

1. Fournir à Claude des outils et un guide de l’utilisateur (demande d’API)
   • Définir un ensemble d’outils parmi lesquels Claude pourra choisir.
   • Incluez-les avec la requête de l’utilisateur dans l’invite de génération de texte.
2. Claude sélectionne un outil
   • Claude analyse le message de l’utilisateur et le compare à tous les outils disponibles pour sélectionner le plus pertinent.
   • En utilisant le processus de “réflexion” du LLM, il identifie les mots-clés nécessaires pour l’outil concerné.
3. Génération de réponses (réponse API)
   • À l’issue du processus, l’invite à la réflexion, ainsi que l’outil et les paramètres sélectionnés, sont générés en sortie.

À l’issue de ce processus, vous exécutez la fonction/l’outil sélectionné et utilisez ses résultats pour générer une autre réponse si nécessaire.

Schéma général de l’outil

Ce schéma permet de communiquer au LLM les exigences relatives à la procédure d’appel de fonction. Il n’appelle directement aucune fonction et ne déclenche aucune action de son propre chef. Pour garantir une identification précise des outils, une description détaillée de chaque outil doit être fournie. Properties dans le schéma sont utilisés pour identifier les paramètres qui seront transmis à la fonction à un stade ultérieur.

Démonstration

Allons de l’avant et créons des outils permettant d’explorer le web et de trouver le prix de n’importe quelle action.

Outils Schéma

Dans l’outil scrape_website, l’URL du site web est récupérée à partir de l’invite de l’utilisateur. Quant à l’outil stock_price, il identifiera le nom de l’entreprise à partir de l’invite de l’utilisateur et le convertira en un ticker yfinance.

Invite de l’utilisateur

En posant deux questions au robot, une pour chaque outil, nous obtenons les résultats suivants :

Le processus de réflexion énumère toutes les étapes suivies par le LLM pour sélectionner avec précision l’outil adéquat pour chaque requête et exécuter les conversions nécessaires telles que décrites dans les descriptions des outils.

Choisir l’outil approprié

Nous devrons écrire du code supplémentaire qui déclenchera les fonctions appropriées en fonction des conditions.

Cette fonction permet d’activer le code approprié en fonction du nom de l’outil récupéré dans la réponse LLM. Dans la première condition, nous récupérons l’URL du site web obtenue à partir de l’entrée de l’outil, tandis que dans la deuxième condition, nous récupérons le ticker de l’action et le transmettons à la bibliothèque python yfinance.

Exécution des fonctions

Nous transmettrons l’intégralité du site ToolUseBlock à la fonction select_tool() afin de déclencher le code correspondant.

Sorties

1. Premier message
2. Deuxième proposition

Si vous souhaitez consulter l’intégralité du code source de cette démonstration, vous pouvez consulter ce carnet.

Quelques cas d’utilisation

La fonction “utilisation d’outils” pour Claude élève la polyvalence du LLM à un niveau supérieur. Bien que l’exemple fourni soit fondamental, il sert de base à l’extension des fonctionnalités. En voici une application concrète :

Hier, @AnthropicAI a lancé une version bêta de l’outil !

Voici un exemple de ce que j’ai construit avec ce logiciel : un robot de service client qui peut réellement résoudre votre problème !

J’ai hâte de voir ce que les autres construisent ! https://t.co/Xmi7pnwouS pic.twitter.com/T5bE4peexR

– Erik Schluntz (@ErikSchluntz) 5 avril 2024

Pour trouver d’autres cas d’utilisation, vous pouvez visiter le dépôt officiel d’Anthropic
ici
.