Patrons de Développement d'Applications Utilisant l'IA (Édition Française)
Patrons de Développement d'Applications Utilisant l'IA (Édition Française)
À propos du livre
"Patterns of Application Development Using AI" est un livre novateur qui explore l'intersection entre l'intelligence artificielle (IA) et le développement d'applications. Dans cet ouvrage, Obie Fernandez, développeur de logiciels renommé et co-fondateur de la plateforme de conseil propulsée par l'IA Olympia, partage ses précieuses perspectives et expériences issues d'une année de développement d'une application basée sur l'IA.
Écoutez un aperçu audio du livre
À travers une combinaison captivante de chapitres narratifs et de références de motifs pratiques, Obie présente un guide complet pour exploiter la puissance des grands modèles de langage (LLMs) dans le développement d'applications. Il introduit des motifs innovants tels que la "Multitude de Travailleurs", les "Données auto-réparatrices" et la "Génération de contenu contextuel", qui permettent aux développeurs de créer des applications intelligentes, adaptatives et centrées sur l'utilisateur.
Contrairement à d'autres livres sur l'IA qui se concentrent sur des concepts théoriques ou plongent dans les subtilités des algorithmes d'apprentissage automatique, ce livre adopte une approche pragmatique. Il fournit des exemples concrets, des cas d'utilisation réels et des conseils pratiques sur l'intégration des composants et des fonctions d'IA dans les architectures d'applications. Obie partage ses succès, ses défis et les leçons apprises, offrant une perspective unique sur l'application pratique de l'IA dans le développement logiciel.
À propos des auteurs
Table des matières
- Préface par Gregor Hohpe
- Préface
- À propos du livre
- À propos des exemples de code
- Ce que je ne couvre pas
- À qui s’adresse ce livre
- Construire un Vocabulaire Commun
- S’impliquer
- Remerciements
- Qu’en est-il des illustrations ?
- À propos du Lean Publishing
- À propos de l’auteur
- Introduction
- Réflexions sur l’Architecture Logicielle
- Qu’est-ce qu’un Grand Modèle de Langage ?
- Comprendre l’Inférence
- Réflexion sur la Performance
- Expérimentation avec Différents Modèles GML
- Systèmes d’IA Composés
- Restreindre le Chemin
- L’espace latent : Incompréhensiblement vaste
- Comment Le Chemin Est “Rétréci”
- Modèles bruts versus modèles ajustés par instructions
- Ingénierie des Prompts
- Distillation de Prompts
- Qu’en est-il de l’ajustement fin ?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Qu’est-ce que la Retrieval Augmented Generation ?
- Comment fonctionne le RAG ?
- Pourquoi utiliser le RAG dans vos applications ?
- Mise en œuvre de RAG dans votre application
- Découpage en propositions
- Exemples concrets de RAG
- Optimisation Intelligente des Requêtes (IQO)
- Reclassement
- Évaluation RAG (RAGAs)
- Défis et Perspectives d’Avenir
- Multitude de travailleurs
- Les travailleurs IA comme composants réutilisables indépendants
- Gestion des comptes
- Applications E-commerce
- Applications dans le domaine de la santé
- L’Agent IA comme Gestionnaire de Processus
- Intégration des travailleurs IA dans l’architecture de votre application
- Composabilité et orchestration des workers IA
- Combiner le TLN traditionnel avec les LLM
- Utilisation d’outils
- Qu’est-ce que l’utilisation d’outils ?
- Le potentiel de l’utilisation d’outils
- Le flux de travail de l’utilisation d’outils
- Meilleures pratiques pour l’utilisation des outils
- Composition et Chaînage d’Outils
- Orientations Futures
- Traitement de flux
- Implémentation d’un ReplyStream
- La « Boucle de Conversation »
- Auto-continuation
- Conclusion
- Données auto-réparatrices
- Étude de cas pratique : Réparation du JSON défectueux
- Considérations et Contre-indications
- Génération de Contenu Contextuel
- Personnalisation
- Productivité
- Itération et expérimentation rapides
- Localisation alimentée par l’IA
- L’Importance des Tests Utilisateur et des Retours
- Interface utilisateur générative
- Génération de texte pour les interfaces utilisateur
- Définir l’interface utilisateur générative
- Exemple
- Le passage à une conception orientée résultats
- Défis et considérations
- Perspectives d’avenir et opportunités
- Orchestration intelligente des flux de travail
- Besoin métier
- Avantages clés
- Modèles clés
- Gestion et Récupération des Exceptions
- Mise en œuvre pratique de l’orchestration des flux de travail intelligents
- Surveillance et journalisation
- Considérations d’extensibilité et de performance
- Tests et validation des flux de travail
- Ingénierie des Prompts
- Chaîne de réflexion
- Mode Switch
- Attribution de Rôle
- Prompt Object
- Modèle de Prompt
- Entrées/Sorties structurées
- Chaînage de prompts
- Réécriture de Prompts
- Délimitation des réponses
- Query Analyzer
- Réécriveur de requêtes
- Ventriloquist
- Composants Discrets
- Prédicat
- Façade d’API
- Result Interpreter
- Virtual Machine
- Spécification et Tests
- Human In The Loop (HITL)
- Modèles de Haut Niveau
- Escalade
- Boucle de rétroaction
- Radiation Passive d’Information
- Prise de Décision Collaborative (PDC)
- Apprentissage Continu
- Considérations éthiques
- Avancées technologiques et perspectives d’avenir
- Gestion intelligente des erreurs
- Approches traditionnelles de gestion des erreurs
- Diagnostic contextuel des erreurs
- Rapport d’erreur intelligent
- Prévention prédictive des erreurs
- Récupération Intelligente des Erreurs
- Communication Personnalisée des Erreurs
- Flux de Travail Adaptatif de Gestion des Erreurs
- Contrôle Qualité
- Eval
- Garde-fou
- Garde-fous et Évaluations : Les Deux Faces d’une Même Médaille
- Glossaire
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