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[#Article] 💻 📊 Structured Outputs, la réponse d'OpenAI aux défis des schémas JSON https://lnkd.in/e2N9izFi #IA #intelligenceartificielle

GUILD4AI AI ecosystem sharing news, usages, bringing together speakers, experts, market players. #guild4ai L'Intelligence Artificielle est au cœur des développements actuels. Depuis l'avènement de GPT d'OpenAI, de nombreux LLM (Large language Model) sont apparus avec, et c'est la bonne nouvelle, de modèles en Open Source. Mais quand on veut utiliser un LLM (ou un SLM), on a recours aux différents providers web dont Microsoft Azure et son Azure AI Studio, qui mettent à notre disposition de puissants serveurs avec des cartes dédiées. La bonne nouvelle c'est que si l'on veut héberger sur ses propres serveurs son AI, il existe actuellement des solutions Open Source qui arrivent à maturité. Bien entendu, il est quasi-impossible de faire tourner les gros modèles, mais pour les petits, c'est envisageable. Le but de cet épisode est de démystifier la complexité de l'approche, vous montrer qu'en quelques minutes, vous pouvez créer votre propre serveur et l'utiliser dans vos applications. Les liens de l'épisode sont disponibles sur devdevdev.net ✅ https://lnkd.in/dXE3QpHp Richard Clark Laurent Kempé Poke Erol GIRAUDY

Pas une semaine ne passe sans que je découvre une nouvelle bibliothèque Python incroyable. Aujourd'hui, je vous présente 𝗧𝗵𝗿𝗲𝗮𝗱 🧵. Disponible depuis quelques jours seulement, cette bibliothèque permet de combiner l'expérience des notebooks et celle de ChatGPT. Vous pouvez coder et éditer les cellules comme à votre habitude, mais vous disposez également d'une boîte de dialogue permettant trois choses : → Générer de nouvelles cellules de code → Éditer celles déjà présentes dans votre notebook → Échanger en mode chat avec le LLM Par ailleurs, lorsque vous rencontrez une erreur, un bouton apparaît vous permettant : → de corriger l'erreur → de l'expliquer L'outil fonctionne avec votre clé API OpenAI et intègre en version bêta Ollama, vous permettant de choisir un modèle open source en local. Lien GitHub de 𝗧𝗵𝗿𝗲𝗮𝗱 : https://lnkd.in/dpEwjEaU ____ 🕵️♂️ 𝗝𝗲 𝗳𝗮𝗶𝘀 𝗹𝗮 𝘃𝗲𝗶𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝘁𝗼𝗶 : 15 minutes top chrono tous les lundis matins pour rester à la pointe des nouveautés en matière de data science, machine learning et IA avec ma 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 : https://lnkd.in/gp_tY7dA 🍩 Je partage quotidiennement du contenu sur #python, la #datascience, l'#IA, et la #data en général.

Comment l’IA peut vous aider à améliorer votre code ? 🧑💻 Voici une liste des meilleures IA qui pourront vous aider à améliorer votre code. https://bit.ly/3UYOFmp

Le plus gros mensonge sur LangChain en Python. Voici pourquoi tout le monde se trompe. "LangChain c'est juste pour faire du ChatGPT" Cette phrase me fait sourire à chaque fois. La réalité est bien différente. Voici ce que j'observe en production : 1️⃣ L'analyse de contenu LangChain révolutionne le traitement des données non structurées. Fini les regex complexes et les parsers fragiles. 2️⃣ La vérification automatique Validation de cohérence, détection d'anomalies... LangChain fait en 10 lignes ce qui en prenait 100. 3️⃣ L'enrichissement de données Transformation de texte brut en données structurées. Sans une seule règle métier codée en dur. Pourquoi ce changement ? Les entreprises ont compris un truc crucial : Quand vous avez des données textuelles à traiter, pourquoi créer des règles complexes ? C'est un non-sens technique et business. Ma prédiction ? LangChain va devenir incontournable dans les projets Python. Bien au-delà des chatbots. La raison est simple : L'IA générative n'est qu'une partie de l'équation. Le vrai pouvoir est dans l'analyse et la compréhension du contenu. Chez TechIns8, on utilise LangChain pour analyser des milliers d'offres d'emploi. Sans une seule regex. Sans une seule règle hardcodée. Le futur de Python n'est plus dans les règles rigides. Il est dans la compréhension intelligente du contenu.

"Structured Outputs", "JSON SChema" :Chic, on va pouvoir faire de plus en plus de programmation et de vieille informatique avec les grands modèles de langage #llm #openai #json #structuration

Ne sois pas une chèvre... Si tu ne connais pas ces 12 librairies pour injecter de l'IA dans ton workflow, tu dois absolument lire ça. Aujourd'hui, ouvrir ChatGPT sur une page web, c'est dépassé... Oui, tu as bien lu. Les LLMs sont partout, tu dois les mettre au cœur de tes applications dès maintenant. Tout cela est applicable à la cybersécurité, dans des SOAR pour les SOC, par exemple, ou pour coder des malwares, par exemple... -Composio - Construisez des agents IA 10x plus rapidement. Composio vous permet d'améliorer vos agents IA avec des outils incroyables et des intégrations pour mettre en place des workflows IA. -Julep - Un framework pour construire des agents IA stateful. Julep fournit un système de gestion d'état intégré pour un stockage et une récupération de contexte efficaces. -E2B - Interprétation de code pour les applications IA. E2B Sandbox est un environnement cloud permettant aux agents IA d'exécuter du code. -Camel-ai - Construisez des systèmes IA qui communiquent entre eux. Camel est un framework open-source offrant une approche évolutive pour étudier les comportements des systèmes multi-agents. -CopilotKit - Intégrez des copilotes IA dans vos applications React. CopilotKit vous permet d'utiliser des modèles GPT pour automatiser les interactions avec votre application. -Aider - Agent IA pour le pair programming. Aider peut démarrer un projet, éditer des fichiers ou travailler avec un repo Git existant directement depuis le terminal. -Haystack - Construisez des pipelines RAG modulaires. Haystack offre des pipelines modulaires pour l'intégration de solutions en production. -Pgvectorscale - BDD vectorielle extra rapide. Pgvectorscale est une extension de PgVector, intégrant facilement les bases de données Postgres existantes. -GPTCache - Cache sémantique pour applications IA. GPTCache permet de stocker des conversations dans vos bases de données vectorielles préférées. -Mem0 (EmbedChain) - Construisez des applications LLM personnalisées. Mem0 offre une couche mémoire intelligente et auto-améliorante pour les LLM. -Instructor - Extraction de données structurées des LLMs. Instructor utilise Pydantic et Zod pour la validation des données et prend en charge divers LLM providers, dont Ollama. -LiteLLM - Connectez n'importe quel LLM à OpenAI. LiteLLM permet d'utiliser n'importe quel provider LLM en tant que remplaçant direct pour les modèles OpenAI. Visitez les repos GitHub de ces projets, c'est aujourd'hui que ça se passe et pas demain. -- La cybersécurité vous intéresse ? Inscrivez-vous à ma newsletter ! https://lnkd.in/eEHjv_4u -- Un post, un CTF (ChatGPT, c'est quoi un CTF ?)

Microsoft vient de casser les codes de l'IA. Et les devs n'ont pas encore réalisé.. Tu connais Semantic Kernel ? Non ? Tu rates quelque chose d'énorme. Imagine : Un outil qui te permet d'intégrer un modèle IA dans tes apps. Sans être un expert IA. Sans code complexe. En quelques lignes. Comment ? Un SDK open source qui fait le pont entre ton code et les LLMs. Compatible C#, Python, Java. Plug & Play avec OpenAI et Azure. Le plus dingue ? Tu peux créer des "fonctions sémantiques". Des bouts de code qui encapsulent l'IA. Pour faire du résumé de texte. De la traduction. De l'analyse. Et le meilleur ? Tu peux les combiner. Les enchaîner. Créer des workflows complexes. Avec ton code existant. Concrètement tu peux : - Créer des chatbots qui AGISSENT - Automatiser des tâches complexes - Analyser des données massives - Intégrer l'IA partout Le plus fou ? C'est modulaire. Extensible. Évolutif. Tu changes de modèle d'IA ? Pas besoin de recoder. Tu updates, c'est tout. Microsoft vient de démocratiser l'IA. Et personne n'en parle. PS : Je prépare des posts détaillés sur son utilisation. Follow pour ne rien rater 😉

#MistralAI offre désormais 13 modèles d'#IA adaptés à tous les besoins des entreprises, de l'open source au propriétaire, du généraliste au spécialisé. Voici un aperçu de leur offre : Modèles open source (licence Apache 2.0) • Mixtral 8x7B : Le meilleur compromis pour un chatbot généraliste et multilingue • Pixtral 12B : Analyse et compréhension d'images • MathΣtral : Mathématiques avancées • Codestral Mamba : Programmation avec un large contexte Modèles sous licence commerciale • Mistral Large 2 : Le plus puissant, idéal pour un usage professionnel polyvalent • Codestral : Spécialisé en programmation (80+ langages) • Ministral 3B et 8B : Parfaits pour l'edge computing et le traitement de longs documents Que vous cherchiez à développer un #chatbot, #analyser des images, #résoudre des problèmes mathématiques complexes ou #coder efficacement, #MistralAI a la solution qu'il vous faut 💡#MistralAI propose aussi différentes options de déploiement, y compris via son API "La Plateforme" hébergée en Europe, garantissant ainsi la #souveraineté de vos données. #IntelligenceArtificielle #MistralAI #Innovation #TechFrançaise https://lnkd.in/e9YuQenX

Dans le domaine de la programmation, l'intelligence artificielle (IA) a donné naissance à des outils qui assistent les développeurs dans leurs tâches quotidiennes. Parmi ces innovations, GitHub Copilot, Code Llama de Meta, Replit AI et Amazon CodeWhisperer se démarquent par leurs fonctionnalités avancées. • GitHub Copilot, développé par GitHub, est une extension d'IA qui automatise l'écriture de code en suggérant des lignes ou des fonctions entières en temps réel. Compatible avec des environnements tels que Visual Studio Code et JetBrains, il améliore la productivité en traitant le code répétitif et accélère le développement logiciel. Grâce à des modèles de langage basés sur des réseaux de neurones, cet outil supporte plusieurs langages, dont Python et JavaScript, et permet par exemple de convertir des commentaires en code ou de créer des tests unitaires. • Code Llama, une création de Meta, est un modèle de langage ouvert dédié à la programmation. Proposé en trois versions (7B, 13B, et 34B), il aide les développeurs à générer et déboguer du code dans divers langages tels que Python, Java, et C++. Fort d'un entraînement sur 500 milliards de jetons de données, Code Llama répond à des contextes de programmation complexes et est disponible gratuitement pour la recherche et l'usage commercial. • Replit AI, intégré à l'IDE Replit, fournit des suggestions de code et facilite le développement en éliminant les tâches répétitives. Ses fonctions incluent la complétion automatique du code, un assistant de chat IA, et la capacité à résumer du code en langage naturel. Pris en charge dans plusieurs langages de programmation, Replit AI s'intègre facilement à GitHub et d'autres référentiels GIT. • Amazon CodeWhisperer, créé par Amazon, est un autre assistant de codage IA qui propose des suggestions de code en temps réel et détecte les vulnérabilités pour améliorer la qualité du code. Il est compatible avec de nombreux IDE et langages de programmation, assure une utilisation responsable de l'IA et offre des fonctionnalités de personnalisation. Optimisé pour AWS, il facilite l'accès aux API AWS pour les développeurs. Chaque outil possède ses spécificités, mais ils partagent le même objectif : rendre le développement logiciel plus intuitif, sécurisé et efficace grâce à l'intelligence artificielle.