Construire des Applications LLM : Du RAG aux Agents Autonomes
Les grands modèles de langage ont évolué d'interfaces de discussion à des plateformes puissantes pour créer de véritables applications. Ce guide présente les architectures clés à connaître.
Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Le RAG combine un modèle de langage avec une récupération de connaissances externes. Au lieu de se fier uniquement aux données d'entraînement du modèle, les systèmes RAG peuvent chercher des informations pertinentes dans des documents, des bases de données ou sur le web avant de générer une réponse.
Pourquoi le RAG est Important
- Élimine les hallucinations en ancrant les réponses dans des données réelles
- Permet le question-réponse sur vos documents privés
- Maintient les réponses à jour sans réentraînement
Bases de Données Vectorielles
Le RAG repose sur des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou pgvector pour stocker et rechercher des embeddings — des représentations numériques du sens du texte.
Agents LLM
Les agents étendent les LLM avec des outils et de l'autonomie. Un agent peut :
- Chercher sur le web des informations actuelles
- Écrire et exécuter du code
- Appeler des API
- Prendre des décisions sur la prochaine action
Construire pour la Production
Surveillance : Suivez la latence, l'utilisation de tokens et la qualité des réponses.
Mise en cache : Mettez en cache les requêtes courantes pour réduire les coûts.
Garde-fous : Ajoutez des filtres de contenu et des couches de validation.
L'Approche 212AY
Notre programme « Construire avec les LLMs » apprend aux étudiants à livrer de véritables endpoints API, des systèmes RAG et des architectures d'agents. À la fin, les étudiants possèdent un portfolio d'applications prêtes pour la production.