Human versusย AIย – episode 86 –ย ๐—ฅ๐—”๐—š (๐—ฅ๐—ฒ๐˜๐—ฟ๐—ถ๐—ฒ๐˜ƒ๐—ฎ๐—น-๐—”๐˜‚๐—ด๐—บ๐—ฒ๐—ป๐˜๐—ฒ๐—ฑ ๐—š๐—ฒ๐—ป๐—ฒ๐—ฟ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ผ๐—ป)

๐Ÿ” ๐—”๐—บ๐—ฒฬ๐—น๐—ถ๐—ผ๐—ฟ๐—ฒ๐˜‡ ๐—–๐—ต๐—ฎ๐˜๐—š๐—ฃ๐—ง ๐—ฎ๐˜ƒ๐—ฒ๐—ฐ ๐—น๐—ฎ ๐˜๐—ฒ๐—ฐ๐—ต๐—ป๐—ถ๐—พ๐˜‚๐—ฒ ๐—ฑ๐˜‚ ๐—ฅ๐—”๐—š (๐—ฅ๐—ฒ๐˜๐—ฟ๐—ถ๐—ฒ๐˜ƒ๐—ฎ๐—น-๐—”๐˜‚๐—ด๐—บ๐—ฒ๐—ป๐˜๐—ฒ๐—ฑ ๐—š๐—ฒ๐—ป๐—ฒ๐—ฟ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ผ๐—ป) ! ๐Ÿš€

๐—Ÿ’๐—ฎ๐˜ƒ๐—ฒ๐—ป๐—ถ๐—ฟ ๐—ฑ๐—ฒ ๐—น’๐—œ๐—” rรฉside dans l’intรฉgration de technologies innovantes comme le RAG. Si vous envisagez de mettre en ล“uvre des projets d’IA ร  la pointe de la technologie, le RAG est indรฉniablement une mรฉthode ร  considรฉrer.

โœจ ๐—ค๐˜‚’๐—ฒ๐˜€๐˜-๐—ฐ๐—ฒ ๐—พ๐˜‚๐—ฒ ๐—น๐—ฒ ๐—ฅ๐—”๐—š?
Le RAG permet ร  des modรจles comme ChatGPT d’accรฉder ร  des sources de donnรฉes externes pour enrichir leurs rรฉponses, allant au-delร  de leurs simples donnรฉes d’entraรฎnement.

๐Ÿ” ๐—–๐—ผ๐—บ๐—บ๐—ฒ๐—ป๐˜ ๐—ฐฬง๐—ฎ ๐—ณ๐—ผ๐—ป๐—ฐ๐˜๐—ถ๐—ผ๐—ป๐—ป๐—ฒ?
1๏ธโƒฃ ๐—ฅ๐—ฒฬ๐—ฐ๐˜‚๐—ฝ๐—ฒฬ๐—ฟ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ผ๐—ป : Le modรจle, face ร  une requรชte, explore des documents pertinents grรขce ร  des vecteurs dโ€™incorporation. Les documents les plus adaptรฉs sont sรฉlectionnรฉs.
2๏ธโƒฃ ๐—š๐—ฒฬ๐—ป๐—ฒฬ๐—ฟ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ผ๐—ป : Fort de ces documents, le modรจle produit une rรฉponse en se basant sur la requรชte initiale et les informations extraites.

๐ŸŒŸ ๐—ฃ๐—ผ๐˜‚๐—ฟ๐—พ๐˜‚๐—ผ๐—ถ ๐—ถ๐—ป๐˜๐—ฒฬ๐—ด๐—ฟ๐—ฒ๐—ฟ ๐—น๐—ฒ ๐—ฅ๐—”๐—š ๐—ฎฬ€ ๐—–๐—ต๐—ฎ๐˜๐—š๐—ฃ๐—ง?
แ›ซ ๐—ฃ๐—ฟ๐—ฒฬ๐—ฐ๐—ถ๐˜€๐—ถ๐—ผ๐—ป ๐—ฎ๐—ฐ๐—ฐ๐—ฟ๐˜‚๐—ฒ : Fournit des rรฉponses รฉclairรฉes par des sources d’information ร  jour.
แ›ซ ๐—–๐—ผ๐—บ๐—ฏ๐—น๐—ฒ๐—บ๐—ฒ๐—ป๐˜ ๐—ฑ๐—ฒ๐˜€ ๐—น๐—ฎ๐—ฐ๐˜‚๐—ป๐—ฒ๐˜€ : Pallie les รฉventuels manques de connaissances des modรจles.
แ›ซ ๐—™๐—น๐—ฒ๐˜…๐—ถ๐—ฏ๐—ถ๐—น๐—ถ๐˜๐—ฒฬ : Adaptable ร  une multitude de sources de donnรฉes, qu’elles soient propriรฉtaires ou accessibles en ligne.
แ›ซ ๐—™๐—ถ๐—ฎ๐—ฏ๐—ถ๐—น๐—ถ๐˜๐—ฒฬ : Rรฉduit les risques de gรฉnรฉrer des informations incorrectes.
แ›ซ ๐—ฆ๐—ฐ๐—ฎ๐—น๐—ฎ๐—ฏ๐—ถ๐—น๐—ถ๐˜๐—ฒฬ : Idรฉal pour gรฉrer d’immenses ensembles de donnรฉes dans des applications concrรจtes.

Investir dans le RAG pour amรฉliorer des outils comme ChatGPT, c’est miser sur l’avenir de l’IA conversationnelle. Restez ร  la pointe de l’innovation ! ๐Ÿค–๐Ÿ’ก
#RAG#ChatGPT#Innovation#IA

๐Ÿฆพ๐Ÿฆพ๐Ÿฆพ Le texte ci-dessus et l’image ci-dessous ont รฉtรฉ gรฉnรฉrรฉs par #ChatGPT
๐Ÿ’ช๐Ÿ’ช๐Ÿ’ช Notes sur la mรฉthode 
1๏ธโƒฃ Bing : Analyse de l’article A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation in LLM – https://lnkd.in/gpssKtc6 : ce que c’est, comment รงa marche et ร  quoi รงa sert
2๏ธโƒฃ ChatGPT : A partir du rรฉsultat de Bing, demande d’idรฉes d’illustration en utilisant une mรฉtaphore. Mรฉtaphore choisie : la bibliothรจque
3๏ธโƒฃ DALL-E 3 : Production de l’image d’illustration
4๏ธโƒฃ ChatGPT : Production du post LinkedIn et affinage

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