Description
L’IA générative et les Large Language Models (LLMs) sont des avancées significatives dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’IA générative est une technologie capable de comprendre une requête écrite en language naturel (prompt), puis de générer du contenu original, que ce soit du texte, des images ou des vidéos. Les modèles sont entraînés sur de vastes ensembles de données. Les LLMs, tels que le modèle GPT-4, Mistral ou Llama, sont des exemples puissants d’IA générative, capables de comprendre et de produire un langage naturel de manière contextualisée. L’IA générative permet de répondre à de multiples problématiques de façon innovante.
Il est aujourd’hui possible de déployer ces technologies sur vos données internes, de manière transparente et sécurisée.
Chez AI Switch, nous avons une maîtrise des technologies que nous utilisons depuis leur émergence. Leurs applications peuvent être multiples : de la création d’un Chatbot qui répond aux questions de vos employés, à une application permettant d’automatiser des tâches répétitives.
- Gagner en productivité
- Automatiser les processus
- Améliorer la relation client
Cas d'utilisation
Création d’un chatbot d’entreprise
Extraction de caractéristiques produit avec des LLM
Comment ça marche ?
Les systèmes d’IA générative, tels que les Large Language Models (LLM), sont des modèles puissants entraînés sur d’énormes ensembles de données, leur permettant de comprendre et de générer du contenu de manière autonome. Ces modèles peuvent être utilisés seuls, sans données supplémentaires, pour répondre à une variété de requêtes.
Cependant, pour améliorer encore les performances et adapter ces modèles à des besoins spécifiques, il est possible d’intégrer des données internes de différentes manières. Trois approches courantes sont le Prompt Engineering, le Fine-tuning et l’utilisation de RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Le RAG est une technique de pointe qui combine la génération de texte avec la capacité de récupérer des informations pertinentes à partir de grandes bases de données. Grâce à cette approche, les modèles peuvent accéder à une quantité massive de connaissances pour enrichir leurs réponses, ce qui leur permet de produire des résultats plus précis et pertinents pour les utilisateurs.
Le coin des pro
Large Language Models (LLMs)
GPT4, Llama, Mistral
Transformers
Taux de succès de la conversation
Temps de réponse
Taux de renvoi vers un agent humain
Satisfaction utilisateur
