Ce guide propose un tutoriel sur la construction d’un agent d’intelligence artificielle (IA) avancé utilisant Python et Retrieval Augmented Generation (RAG). L’agent d’intelligence artificielle est capable d’utiliser divers outils et sources de données pour répondre à des questions et exécuter des tâches. Le tutoriel est conçu pour les programmeurs débutants et intermédiaires et démontre la capacité de l’agent à interagir avec des données structurées et non structurées, ainsi qu’à exécuter des fonctions personnalisées.
Vous êtes sur le point de créer un agent d’intelligence artificielle sophistiqué, capable de passer au crible des montagnes de données, de répondre à des questions complexes et d’exécuter des tâches avec une précision remarquable. Il ne s’agit pas de n’importe quel agent d’IA, mais d’un agent qui exploite la puissance de Python et une technique de pointe connue sous le nom de Retrieval Augmented Generation (RAG). Si vous avez des connaissances de base en programmation et un intérêt marqué pour l’IA, vous êtes au bon endroit pour passer à la vitesse supérieure.
Génération améliorée par récupération (RAG)
La RAG est une technique qui améliore considérablement les modèles d’IA en extrayant des données supplémentaires de diverses sources. Cela signifie que votre agent d’IA sera en mesure d’accéder à un plus large éventail d’informations, ce qui est particulièrement utile lorsqu’il doit répondre à des questions qui requièrent plus que les données sur lesquelles il a été formé. C’est comme si vous donniez à votre agent d’IA une carte de bibliothèque lui permettant d’accéder aux connaissances du monde entier et d’aller chercher les informations pertinentes lorsqu’il en a besoin.
Lorsque vous traitez des données structurées, comme celles que vous trouvez dans un fichier CSV, votre agent d’IA aura plus de facilité. Ces données sont organisées de manière claire, ce qui permet à l’agent de les comprendre et de les utiliser facilement. Vous utiliserez la bibliothèque Pandas de Python, un puissant outil d’analyse de données, pour aider votre agent à naviguer facilement dans ce type de données.
Création d’agents d’intelligence artificielle en Python
Le choix des bons outils est une étape cruciale dans la construction de votre agent d’IA. Le guide gentiment créé par Tech With Tim vous guidera dans la mise en place d’un environnement virtuel, ce qui est essentiel pour garder votre projet organisé et éviter les conflits entre les différents projets. Vous apprendrez également à installer les paquets Python nécessaires, tels que l’index llama, qui est crucial pour un accès efficace aux données et à l’indexation.
En revanche, les données non structurées, comme le texte d’un fichier PDF, ne suivent pas un format standard et peuvent être beaucoup plus difficiles à traiter pour un agent d’IA. Pour y remédier, vous utiliserez un index de magasin vectoriel, qui permettra à votre agent de lire et d’indexer des données non structurées provenant de diverses sources, y compris des articles en ligne. Votre agent d’IA sera également doté de capacités de prise de notes. Il pourra noter les informations importantes dans un fichier texte, afin de s’assurer que rien de précieux ne lui échappe. Cette fonction revient à doter votre agent d’un carnet de notes numérique sur lequel il pourra noter ses découvertes en vue d’une utilisation ultérieure.
Index Llama
L’index Llama est un logiciel libre qui simplifie le processus d’accès et d’indexation des données. Vous apprendrez à utiliser cet outil pour améliorer la capacité de votre agent d’intelligence artificielle à rechercher des informations rapidement et avec précision. Pandas n’est pas seulement destiné à la manipulation des données ; c’est aussi un puissant outil d’interrogation pour les données structurées. Associé à un moteur de requêtes, votre agent d’IA sera en mesure d’effectuer des recherches dans des ensembles de données et d’en extraire les informations dont il a besoin sans le moindre effort.
Pour les données non structurées, l’index vectoriel est la technologie de référence. Le guide montrera comment l’utiliser pour permettre à votre agent d’IA de comprendre et de traiter efficacement les informations contenues dans les fichiers PDF. Le point culminant de ce tutoriel est la création d’un agent d’IA réactif. Cet agent sera capable d’utiliser une variété d’outils et de sources de données, de répondre à de nouvelles entrées et d’ajuster ses réponses à la volée. Cela revient à créer un assistant numérique qui apprend en permanence et s’adapte aux nouvelles informations. Les applications potentielles de votre agent d’IA sont vastes. Il pourrait révolutionner le service à la clientèle en automatisant les réponses aux demandes de renseignements ou jouer un rôle important dans l’analyse d’ensembles de données complexes. Les possibilités ne sont limitées que par votre imagination.
En suivant ce tutoriel, vous allez non seulement créer un agent d’IA avancé à l’aide de Python et de RAG, mais vous allez également acquérir une expérience pratique avec différents types de données, mettre en œuvre des fonctionnalités essentielles et comprendre l’importance de choisir les bons outils pour le travail. Préparez-vous à plonger dans le monde de l’IA et à créer un agent prêt à gérer des tâches complexes.
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