L’intégration de grands modèles linguistiques tels que GPT dans diverses applications a changé la donne, mais elle est souvent décourageante pour ceux qui n’ont pas de compétences approfondies en matière de codage. C’est là qu’intervient Relevance AI, une plateforme de pointe qui révolutionne cet espace en permettant la création d’actions personnalisées GPT sans code. Cet article se penche sur le monde innovant de la création d’actions personnalisées sans code à l’aide de Relevance AI, une solution qui démystifie la complexité traditionnellement associée à de telles intégrations.
Il explique comment Relevance AI permet aux utilisateurs d’exploiter tout le potentiel des modèles GPT, en les transformant en outils puissants pour un large éventail d’applications, sans qu’il soit nécessaire d’écrire une seule ligne de code. Cette approche révolutionnaire ouvre un monde de possibilités pour les non-développeurs comme pour les développeurs, en rendant les technologies d’IA les plus avancées accessibles et adaptables à une multitude de cas d’utilisation.
Qu’est-ce que Relevance AI ?
Relevance AI offre une plateforme conçue pour rationaliser l’intégration de grands modèles de langage, tels que ChatGPT, dans diverses applications. Cette plateforme se distingue en permettant la création et le déploiement de chaînes d’IA de manière efficace, grâce à des options de personnalisation avancées et à la compatibilité avec de nombreux fournisseurs. Elle simplifie considérablement le processus pour les développeurs, leur permettant de transformer rapidement les modèles basés sur GPT en fonctionnalités de produits innovants.
Les chaînes permettent d’élaborer des cas d’utilisation avancés tirant parti des LLM. Ce sont quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants avec lesquels les entreprises commencent à travailler. Cependant, ce qu’elles créent ensuite est aussi varié et impressionnant que les équipes de produits qui les construisent.
- Récupération + questions et réponses
- Langage naturel à nQL (SQL, JSON, regex, etc.)
- Extraction de documentation (PDF à CSV)
- Chaînes récursives (agents)
La puissance de l’intelligence artificielle (IA) peut désormais être exploitée par n’importe qui, et pas seulement par les experts en technologie, grâce aux transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT). Ces modèles d’IA changent la façon dont nous interagissons avec la technologie, rendant possible l’automatisation des tâches, l’analyse des données et même la communication avec les clients d’une manière qui relevait autrefois de la science-fiction. Et le meilleur dans tout ça ? Il n’est pas nécessaire d’être programmeur pour créer ces outils d’IA personnalisés.
Des plateformes comme Relevance AI font tomber les barrières qui rendaient l’IA hors de portée de la plupart des entreprises. Elles offrent une solution sans code qui vous permet d’adapter l’IA à vos besoins spécifiques. Imaginez que vous souhaitiez créer un assistant IA capable de vous aider dans des tâches telles que la recherche d’entreprises, la recherche de prospects potentiels et l’envoi de messages personnalisés sur LinkedIn. Avec Relevance AI, vous pouvez mettre en place ces outils sans écrire une seule ligne de code.
Actions personnalisées GPT
Regardez la vidéo ci-dessous créée par Liam Ottley sur la façon dont vous pouvez utiliser Relevance AI pour créer des actions personnalisées GPT sans écrire de code.
Regardez cette vidéo sur YouTube.
Que sont les actions personnalisées GPT ?
Les actions personnalisées GPT font référence à des fonctionnalités spécialisées intégrées dans certaines versions de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), comme le GPT-4, sur lequel je suis basé. Ces actions permettent aux modèles GPT d’effectuer des tâches allant au-delà de la génération de texte standard. Il s’agit essentiellement d’extensions ou de plugins qui fournissent des capacités supplémentaires, permettant au modèle d’interagir avec des outils spécifiques ou d’effectuer des tâches uniques qui ne sont pas possibles avec le cadre de génération de texte de base. Voici quelques exemples d’actions personnalisées :
- Exécution de code : Cette action permet au modèle d’exécuter du code Python dans un environnement contrôlé. Elle est utile pour effectuer des calculs, générer des graphiques et traiter des données d’une manière que le modèle de base ne peut pas effectuer par la seule génération de texte.
- Génération d’images : Certains modèles GPT peuvent générer des images à partir de descriptions textuelles. Pour ce faire, on utilise un modèle d’IA distinct mais intégré, formé spécifiquement à la génération d’images.
- Outil de navigation : Il s’agit d’un outil qui permet au modèle d’effectuer des recherches sur le web, d’afficher les résultats des recherches et de citer des informations à partir de ces résultats. Il s’agit d’une forme contrôlée et limitée d’accès à l’internet, qui permet au modèle d’extraire des informations récentes sans pouvoir naviguer directement.
- Traitement des fichiers : Dans certains cas, les modèles GPT peuvent lire et écrire dans des fichiers dans un environnement contrôlé. Cela peut être utilisé pour des tâches telles que l’analyse de documents texte, la modification de fichiers ou l’enregistrement des résultats du modèle.
Ces actions personnalisées améliorent l’utilité des modèles GPT, les rendant plus polyvalents et capables de gérer un plus large éventail de tâches. Elles sont intégrées tout en maintenant les considérations de sécurité et d’éthique inhérentes aux systèmes d’IA, avec des contraintes pour garantir une utilisation responsable.
Comment écrire des actions personnalisées GPT sans aucune connaissance en codage
L’utilisation de plateformes sans code comme Zapier, Make (anciennement Integromat) et Relevance AI peut en effet faciliter la création d’actions personnalisées ou d’intégrations avec des modèles GPT, comme ChatGPT, pour les utilisateurs qui n’ont pas forcément une grande expertise en matière de codage. Chaque plateforme offre des fonctionnalités et des capacités uniques :
- Zapier et Make : il s’agit de plateformes d’automatisation qui permettent aux utilisateurs de connecter diverses apps et services sans écrire de code. Elles utilisent une série de déclencheurs et d’actions pour automatiser les flux de travail. En intégrant un modèle GPT dans Zapier ou Make, vous pouvez créer des flux de travail automatisés qui incluent l’analyse pilotée par l’IA, la génération de contenu ou la prise de décision. Toutefois, la profondeur de l’intégration et la complexité des actions réalisables sont quelque peu limitées par les déclencheurs et les actions prédéfinis disponibles dans ces plateformes.
- Relevance AI : cette plateforme semble spécialement conçue pour l’intégration de grands modèles linguistiques tels que GPT. Elle offre un environnement plus ciblé et plus avancé pour de telles intégrations, avec des fonctionnalités qui soutiennent la création et le déploiement de chaînes d’IA. Il peut s’agir d’une séquence de tâches ou de processus pilotés par l’IA, qui exploitent efficacement les capacités des modèles GPT. Les options de personnalisation avancées et la compatibilité avec de multiples fournisseurs d’IA en font un outil potentiellement puissant pour créer des applications complexes, améliorées par l’IA, sans connaissances approfondies en programmation.
Ces plateformes, en particulier celles qui, comme Relevance AI, sont conçues pour l’intégration de l’IA, peuvent considérablement simplifier le processus de déploiement de modèles basés sur les TPG dans diverses applications. Elles peuvent permettre une transformation rapide de ces modèles en caractéristiques de produits innovantes, rendant l’IA plus accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs et de développeurs.
Toutefois, il est important de noter que si les plateformes sans code réduisent considérablement le besoin de codage traditionnel, elles peuvent toujours nécessiter une bonne compréhension de la logique et de la structure des flux de travail, ainsi qu’une compréhension des capacités et des limites du modèle GPT à intégrer. En outre, pour les actions personnalisées hautement spécialisées ou complexes, un certain niveau de codage ou d’expertise technique peut encore être nécessaire.
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