Le paysage du développement d'applications de modèles de langage larges (LLM) évolue rapidement, passant de l'invocation de modèles uniques à l'orchestration complexe de multiples agents. Parmi les outils leaders dans ce domaine se trouve Microsoft AutoGen. Conçu par Microsoft Research, AutoGen est un cadre qui permet le développement...
Alors que nous repoussons les limites des grands modèles de langage (LLM), le goulot d'étranglement majeur reste la fenêtre de contexte finie. Pour les développeurs créant des agents autonomes devant raisonner sur des semaines ou des mois d'interactions, s'appuyer uniquement sur le cache KV standard est insuffisant. Pour atteindre une véritable intelligence à long terme, nous devons dépasser la simple expansion du contexte et concevoir des systèmes de mémoire robustes. Cet article analyse les deux paradigmes principaux : la mémoire vectorielle et la mémoire épisodique, et leur combinaison pour des architectures d'agents évolutives.
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est devenue la norme industrielle pour connecter les grands modèles de langage (LLM) à des données privées ou propriétaires. Cependant, le point de défaillance le plus courant dans les pipelines RAG n'est pas la phase de génération, mais celle de la récupération. Si le contexte récupéré est non pertinent,...
À mesure que les grands modèles de langage (LLM) deviennent essentiels aux applications d'entreprise, le périmètre de sécurité évolue vers une défense continue et automatisée. La menace critique est le "jailbreak", conçu pour contourner les filtres...
Le déploiement de grands modèles de langage (LLM) en production est un défi classique d'ingénierie. D'un côté, vous voulez un débit maximal pour servir un maximum de requêtes, réduisant le coût par token. De l'autre, vous avez besoin d'une faible latence pour garantir une expérience utilisateur réactive. Le regroupement statique...
Dans les premiers jours des grands modèles de langage (LLM), l'interaction avec l'IA était principalement conversationnelle. Vous posiez une question et le modèle fournissait une réponse textuelle. Bien que puissant pour le brainstorming ou l'écriture créative, cette approche non structurée montre ses limites dans les environnements de production. Lors de la création d'applications nécessitant...
Dans le paysage en évolution rapide des grands modèles de langage (LLM), le passage aux modèles à poids ouverts a été un mouvement transformateur. Alors que de nombreux modèles propriétaires restent enfermés derrière des portes d'API, Mistral AI s'est imposé comme un concurrent redoutable, remettant en question le statu quo avec des modèles performants...