Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
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Dans les premiers jours de l'adoption des modèles de langage larges (LLM), créer une application ressemblait plus à de l'al qu'à de l'ingénierie logicielle. Aujourd'hui, à mesure que les LLM passent de chatbots expérimentaux à des composants critiques en production, cette approche n'est plus viable...
Alors que les grands modèles de langage (LLM) deviennent la colonne vertébrale d'applications d'entreprise complexes, la limitation des fenêtres de contexte émerge comme un goulot d'étranglement critique. Bien que des modèles comme GPT-4 ou Claude 3 affichent des capacités de contexte massives (128k+ tokens), des stratégies naïves consistant à insérer simplement des documents entiers...
Alors que les développeurs intègrent les grands modèles de langage (LLM) dans des environnements de production, ils rencontrent rapidement un goulot d'étranglement majeur : l'incapacité du modèle à gérer efficacement le raisonnement multi-étapes. Bien que les LLM soient incroyablement performants pour la correspondance de motifs et la récupération d'informations, ils peinent souvent avec la cohérence logique lorsque le problème nécessite une décomposition en étapes discrètes. C'est là que le prompt de type Chaîne de Pensée (CoT) devient indispensable.
Alors que les grands modèles de langage (LLM) deviennent essentiels aux applications d'entreprise et aux produits grand public, le paysage de leur sécurité a évolué rapidement. Bien que les vulnérabilités logicielles traditionnelles comme l'injection SQL soient bien documentées, les LLM introduisent un vecteur d'attaque unique appelé Injection de Prompts...
Pendant des années, les grands modèles de langage (LLM) étaient traités comme des boîtes noires générant du texte basé sur la probabilité. Bien qu'impressionnant, cette approche avait une limitation fondamentale : ils n'avaient pas accès aux données en temps réel et ne pouvaient pas effectuer d'actions. Voici l'Utilisation d'Outils (aussi appelée Appel de Fonction ou Prise d'Action) ...
Les grands modèles de langage (LLM) possèdent des capacités génératives remarquables, mais ils sont intrinsèquement statiques. Ils ne peuvent pas vérifier les stocks en direct, obtenir la météo en temps réel ou interroger des bases de données internes sans assistance. C'est là que l'Appel de Fonction (ou l'Utilisation d'Outils) devient essentielle. ...
L'intelligence artificielle a dépassé les interfaces de chat statiques. Aujourd'hui, la frontière du développement des LLM réside dans les workflows agents. Contrairement à l'invocation traditionnelle où le modèle répond directement, les systèmes agents raisonnent, planifient et exécutent des actions à l'aide d'outils externes. Ce changement de paradigme permet à l'IA...