Sommaire
- Etape 1/13 : Vue d’ensemble des modèles d’IA
- Etape 2/13 : Définir votre cas d’usage
- Etape 3/13 : Maîtriser le contexte et le prompt engineering
- Etape 4/13 : Intégrer le Prompt Dynamique
- Etape 5/13 : Choisir les bases de données
- Etape 6/13 : Choisir entre le knowledge graphs et les bases de données vectorielles
- Etape 7/13 : Optimisation des Données avec le Knowledge Graph
Guide pour créer sa propre IA B2B et B2C
Bienvenue sur le guide ultime pour créer votre propre intelligence artificielle adaptée à vos besoins spécifiques, que ce soit dans un contexte B2B ou B2C. Ce guide se compose de plusieurs épisodes, chacun vous guidant pas à pas à travers les étapes clés du développement d’une IA. Suivez ces étapes dans l’ordre pour construire une IA performante et sur-mesure.
C’est le point de départ pour toute création d’IA. Familiarisez-vous avec les types de modèles, les outils de personnalisation, et les méthodes d’amélioration.
Une fois les bases en place, il est temps de définir ce que vous voulez que votre IA accomplisse. Choisissez les technologies appropriées en fonction de vos besoins spécifiques.
Une fois le modèle choisi, il est essentiel de maximiser la précision de votre IA. Cet épisode met l’accent sur le prompt engineering et l’importance du contexte pour affiner les performances de votre IA. Ces techniques sont essentielles pour transformer une IA de base en un outil puissant et performant.
Adaptez votre IA aux données en temps réel grâce au prompt dynamique, un outil clé pour maximiser l’efficacité de votre IA dans diverses situations.
Il est important de choisir la bonne base de données pour son LLM. Ici, vous pouvez voir le Knowledge Graph, efficace pour les relations complexes, et le RAG, qui combine récupération d’informations et génération de texte. Le choix dépend du contexte d’utilisation.
Comprendre les concepts d’indexation et de clustering sont essentiels pour structurer et optimiser la récupération rapide des données, en comparant leurs applications dans les knowledge graphs et les bases de données vectorielles.
Cet article explique comment le Knowledge Graph optimise le stockage et la récupération des données en organisant les informations en nœuds et relations, et en utilisant des modèles de langage affinés et des outils comme Neo4j pour une gestion efficace des données.
Chaque épisode de ce guide vous rapprochera de la création d’une IA entièrement personnalisée et efficace, adaptée à vos besoins spécifiques. Suivez les liens pour explorer chaque étape en détail et bâtir une IA qui transformera votre activité.
