Toute personne souhaitant en savoir plus sur la création d’applications de dialogue en ligne basées sur l’IA. Elle sera intéressée de savoir qu’IBM a créé une introduction fantastiquement rapide et pertinente à l’utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG) et des grands modèles de langage. En créant vos propres applications de chat et en les personnalisant à l’aide de vos données personnelles, vous leur donnez beaucoup plus de valeur. Que vous soyez un particulier souhaitant conserver vos documentations sur des serveurs tiers ou une entreprise possédant des données sensibles. Entraîner vos propres modèles d’IA sur des informations et des connaissances spécifiques est un excellent moyen d’intégrer l’IA dans vos flux de travail.
Ce guide explore le processus de création d’une telle application, en se concentrant sur l’utilisation des composants RAG, LangChain et Streamlit. Il donnera également un aperçu de l’utilisation de l’interface de LangChain pour un dictionnaire de références avec une API pour IBM Cloud, et de l’utilisation du grand modèle linguistique ‘Llama 2 70b chat’ pour le projet.
La technique RAG (Retrieval-Augmented Generation) est un outil puissant qui combine les forces des modèles basés sur la recherche et des modèles génératifs pour les tâches de compréhension et de génération du langage naturel. Dans cette approche, une requête initiale ou un contexte est utilisé pour extraire des informations pertinentes d’une grande base de données ou d’un corpus à l’aide d’un extracteur. Les informations récupérées sont ensuite fournies à un modèle de génération, souvent un modèle de séquence à séquence tel qu’un transformateur, afin de produire un résultat mieux informé et plus pertinent sur le plan contextuel. Dans le contexte de la création d’une application de chat utilisant de grands modèles de langage et des données personnelles, cette technique peut s’avérer très bénéfique. Elle permet à l’application de fournir des réponses qui sont non seulement cohérentes et adaptées au contexte, mais aussi hautement personnalisées en fonction des données de l’utilisateur.
Création d’une application de chat IA à l’aide de LLM
LangChain est un cadre conçu pour développer des applications basées sur des modèles de langage. Il fournit des abstractions modulaires pour les composants nécessaires pour travailler avec des modèles de langage et dispose de collections d’implémentations pour ces abstractions. Les composants sont conçus pour être faciles à utiliser, que vous utilisiez ou non le reste du cadre LangChain. Nicholas Renotte vous explique comment construire une application de chat avec LangChain et Streamlit, en couvrant tout ce que vous devez savoir en seulement trois minutes.
LangChain fournit également des chaînes spécifiques aux cas d’utilisation, qui peuvent être considérées comme l’assemblage de ces composants de manière particulière pour accomplir au mieux un cas d’utilisation spécifique. Ces chaînes sont conçues pour être personnalisables et fournissent une interface de haut niveau qui permet de démarrer facilement avec un cas d’utilisation spécifique.
Conception facile d’une interface graphique avec Streamlit
Construire une application de chat avec LangChain et Streamlit peut offrir une expérience de développement transparente et efficace. Les composants Streamlit peuvent être utilisés pour la saisie du chat et l’affichage des messages, créant ainsi une interface conviviale. Il est possible de créer une variable d’état pour stocker les invites de l’utilisateur, ce qui facilite le processus de suivi et de réponse aux interactions de l’utilisateur. L’interface de LangChain avec WhatOnNext peut être utilisée pour guider les réponses de l’application de chat, la rendant ainsi plus dynamique et attrayante.
Llama 2
Pour le projet, le modèle de langage à grande échelle ‘llama 2 70b chat’ peut être utilisé. Ce modèle peut générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte, améliorant ainsi l’expérience de l’utilisateur. Les réponses générées par le modèle linguistique peuvent être affichées à l’aide du composant de message de chat Streamlit, créant ainsi une interface fluide et interactive pour les utilisateurs.
« Llama 2 est une collection de modèles de texte génératifs pré-entraînés et affinés, dont l’échelle varie de 7 à 70 milliards de paramètres. Il s’agit du référentiel du modèle 70B, optimisé pour les cas d’utilisation du dialogue et converti pour le format Hugging Face Transformers. Des liens vers d’autres modèles sont disponibles dans l’index au bas de la page. »
Ajout de données personnelles
L’intégration de données personnelles dans l’application de chat peut se faire de différentes manières. Par exemple, en chargeant des données PDF dans l’index du magasin LangChain Vector. Cela permet à l’application de récupérer et d’utiliser les données personnelles des fichiers PDF, ajoutant ainsi une couche de personnalisation aux interactions du chat. La chaîne d’assurance qualité LangChain retriever peut être utilisée pour les interactions de chat avec les données PDF, ce qui permet à l’application de fournir des réponses basées sur les données personnelles de l’utilisateur.
Pour faciliter la connexion à des sources de données et à des services externes, un dictionnaire d’informations d’identification peut être utilisé avec une API pour IBM Cloud. Cela permet à l’application de chat d’accéder à des ressources basées sur le cloud et de les utiliser, améliorant ainsi ses capacités et ses performances.
La création d’une application de dialogue en ligne utilisant de grands modèles de langage et des données personnelles implique une combinaison de techniques et d’outils avancés. L’utilisation de la technique Retrieval Augmented Generation, du cadre LangChain et des composants Streamlit, ainsi que l’intégration de données personnelles, peuvent aboutir à une application de chat dynamique, interactive et personnalisée. Le processus, bien que complexe, peut offrir un résultat gratifiant : une application de chat qui non seulement comprend et répond aux demandes de l’utilisateur, mais qui offre également une expérience personnalisée et attrayante à l’utilisateur.
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