Data, IA & LLM
Au delà du RAG, l’IA générative permet également de proposer un moyen de s’intégrer à des appels de méthode classiquess. C’est la notion d’agent.
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Ce second article se concentre sur l’implémentation pratique du Function Calling avec Spring AI dans une application Java
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Ce premier article introduit le concept de Function Calling dans les LLM, expliquant comment il permet à ces modèles d’exécuter des actions concrètes en appelant des fonctions spécifiques.
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Dans l’écosystème en constante évolution de l’intelligence artificielle, l’approche RAG (Retrieval Augmented Generation) représente une évolution significative. Elle permet d’enrichir la création de contenu et l’analyse contextuelle grâce à l’intégration dynamique de connaissances externes. Cet article explore l’architecture de base du RAG et son implémentation avec Spring AI.
Lire la suite...Démonstrtion de la simplicité de Srping AI pour l’exloitation des LLM dans une application Java.
Lire la suite...Quand on parle d’IA générative on pense évidemment immédiatement à chatGPT, à GH Co-Pilot. Mais depuis quelques temps on voit apparaître des librairies qui permettent d’utiliser la puissance de l’IA générative au sein de son code métier. Parmi ces librairies, la plus en vogue est Langchain, il existe un portage pour Java, Langchain4j et cerise sur le gâteau Quarkus dispose d’une extension Langchain4j. Venez découvrir avec moi comment la stack java la plus puissante du monde combinée à l’IA générative permet de créer des applications d’un nouveau genre tout en conservant l’expérience développeur excellente qu’offre Quarkus.
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L’IA s’est rapprochée de nombreux domaines, en particulier du secteur de la programmation. La prochaine génération d’applications d’IA générative est destinée à se propager à travers divers langages de programmation. C’est également le cas pour Java, et étant donné que Spring Boot est l’un des frameworks les plus populaires sur cette plateforme, il est naturel que l’intégration des API OpenAI se fasse également dans le modèle de programmation Spring. Cet article explore cette intégration.
Lire la suite...Le domaine d’application de l’IA Générative s’étend chaque jour un peu plus.Les approches traditionnelles d’analyse d’images (photo, document scanné, lettre manuscrite…) sont à leur tour challengées.
Lire la suite...les composants/concepts mis en oeuvre afin de percevoir la valeur de ces techno, au delà du produit commercialisé par OpenAI.
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Si notre conception cartésienne du monde était parfaitement correcte, lorsque les informations reçues sont parcellaires, notre représentation devrait s’avérer incomplète. Or, nous faisons chaque jour l’expérience d’une représentation complète et lisse.
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La classification d’image est un sujet vieux comme le monde du machine learning. Dans cet article nous allons découvrir un algorithme disruptif qui mêle apprentissage par renforcement et système multi-agents pour de la classification d’images
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Les auto-encodeurs font-ils leurs preuves sur de l’audio ? Nous allons essayer d’y répondre en présentant différentes architectures de réseau de neurones se basant sur des transformées de Fourier.
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