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 IA de meilleure qualité.
Apprenez comment les bases de données vectorielles, comme Chroma DB, optimisent la récupération contextuelle en utilisant la génération augmentée par récupération (RAG), pour des recherches rapides et précises dans de grands ensembles de données.
Il est possible de choisir et d’intégrer un agent, un backend, ou les deux avec un LLM pour automatiser des tâches complexes, chaque configuration offrant différents niveaux de scalabilité et de performance en fonction des besoins.
Cette étape vous montre comment ajuster les modèles de langage pour qu’ils répondent aux besoins uniques de votre entreprise. LoRa permet de créer des prototypes rapidement, tandis que des méthodes plus avancées comme DPO, RLHF et RLMF offrent une généralisation plus efficace, permettant à votre IA de s’adapter à des scénarios complexes.
Un seuil de 90 % de précision pourrait être atteint à travers trois étapes : utiliser Direct Preference Optimizing (DPO), évaluer le raisonnement du modèle et ajuster les explications. Trois types de tests sont recommandés pour valider le modèle, avec l’accent sur l’importance des données d’entraînement diversifiées pour garantir la généralisation.
Le Reinforcement Learning Machine Feedback (RLMF) améliore les modèles de langage via une méthode inspirée des Generative Adversarial Network (GAN). Cependant, cette approche présente des limites, notamment l’absence de validation externe et les biais potentiels dus à des évaluations subjectives.
Etape 13/13 : Chain of Tasks
Le Chain of Tasks automatise l’exécution des tâches sans se focaliser sur le raisonnement, en priorisant leur achèvement. Chaque étape s’appuie sur le résultat de la précédente. Il est également important de suivre certaines bonnes pratiques pour fine-tuner les modèles et gérer les erreurs dans des processus multi-étapes.
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.
