Outils très importants en Ai : LangSmith, LangGraph Cloud et LangGraph Studio

" Compte tenu de l'intersection du langage et de l'IA, les développements se déroulent à un rythme effréné. Et LangChain se trouve à l'avant-garde dans la façon dont les applications d'IA générative sont développées et gérées.

Quelques premières observations concernant l'IA générative et le langage :

1. Il y a quelques mois, on pensait qu'OpenAI avait conquis le marché avec ses LLM très performants.

2. Ensuite, une multitude de modèles open source, notamment ceux de Meta, ont perturbé le modèle commercial perçu.

3. Les fournisseurs de LLM ont réalisé que les modèles linguistiques deviendraient un simple utilitaire et ont commencé à se concentrer sur les applications des utilisateurs finaux et les fonctionnalités de type RAG appelées mise à la terre, fonctionnalités de type agent et assistants personnels.

4. Il a fallu résoudre l'hallucination, et il a été découvert que les LLM n'ont pas de capacités émergentes, mais que les LLM réussissent plutôt exceptionnellement bien en apprentissage en contexte (ICL). Une structure d'application développée autour de la mise en œuvre, de la mise à l'échelle et de la gestion des implémentations ICL ; que nous connaissons maintenant sous le nom de RAG.

5. RAG (sans dégradé) a commencé à être préféré aux approches de réglage fin (dégradé) pour des raisons de transparence, et pas aussi opaque que le réglage fin. Ajout d'applications d'IA génératives observables, inspectables et faciles à modifier.

6. Parce que nous avons commencé à utiliser tous les aspects des LLM (NLG, raisonnement, planification, gestion de l'état de dialogue, etc.) à l'exception de la nature intensive en connaissances des LLM, les petits modèles linguistiques deviennent tout à fait applicables.

7. Cela était dû à des SLM open source très performants, à la quantification, à l'inférence locale hors ligne, à des capacités avancées de raisonnement et de formation à la chaîne de pensée.

8. Et l'accent se déplace vers deux aspects… le premier étant une approche centrée sur les données. Où les données non structurées peuvent être découvertes, conçues et augmentées pour RAG et peaufinées. Les ajustements récents ne se sont pas concentrés sur l'augmentation de la nature à forte intensité de connaissances des modèles linguistiques, mais plutôt sur l'attribution aux LM de capacités comportementales spécifiques.

9. Cela est évident dans la récente acquisition par OpenAI pour se rapprocher de la partie données et fournir des solutions RAG.

10. Le deuxième aspect est la nécessité d'une suite de productivité d'IA sans code ou à faible code offrant un accès aux modèles, à l'hébergement, à l'ingénierie des flux, au réglage fin, au studio d'invite et aux garde-corps.

11. Il existe également un mouvement notable vers l'ajout de données graphiques... le graphique est un type de données abstrait... Un type de données abstrait est un modèle mathématique pour les types de données, défini par son comportement (sémantique) du point de vue d'un utilisateur des données. Les types de données abstraits contrastent fortement avec les structures de données, qui sont des représentations concrètes des données et représentent le point de vue d'un implémenteur et non d'un utilisateur. Cette structure de données est moins opaque et facile à interpréter. "

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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