Prompt Engineering

Maîtriser l'optimisation des prompts : Techniques pour des applications LLM haute performance

Dans le paysage en rapide évolution de l'intégration des modèles de langage larges (LLM), la qualité de votre prompt est souvent le principal déterminant du succès de votre application. Alors que de nombreux développeurs se concentrent fortement sur le choix du modèle ou la mise à l'échelle de l'infrastructure, l'optimisation des prompts reste un fruit à portée de main...

Aug 10, 2026
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Tests A/B des LLMs en production : Comparer les versions de modèles et les stratégies de prompt avec des données utilisateurs réelles

Passer des modèles de langage larges (LLMs) d'un notebook Jupyter à un environnement de production est une étape majeure. Cependant, le déploiement n'est pas la ligne d'arrivée ; c'est le point de départ d'une optimisation continue. Contrairement aux logiciels traditionnels où les entrées et sorties sont déterministes, les LLMs...

Vector Databases

Recherche vectorielle ACID unifiée dans SingleStore

Alors que l'intelligence artificielle passe des preuves de concept expérimentales aux systèmes de production critiques, les exigences architecturales des bases de données ont radicalement changé. Pendant des années, les organisations ont utilisé une stratégie de persistance « polyglotte » : une base pour les transactions ...