Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
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Six métriques d’évaluation RAG importantes en environnement de production
Recall@K, nDCG, MRR, fidélité, latence et coût : comment déboguer un système de récupération qui semble performant sur papier mais dont les réponses se détériorent.
2244 motsLireModèles de décision en mode texte versus appels à des LLM : latence et stabilité aux frontières
Une expérience de 240 appels comparant les probabilités natives de Jev avec celles auto-déclarées par un LLM, ainsi que la manière de transformer ce signal en un routeur de modèles LangChain.
2630 motsLireDécider d’une mise à niveau du modèle agentiel en fonction du coût par tâche réussie
Un cadre pratique pour déterminer si un modèle plus autonome vaut la peine d’être adopté : six métriques, une expérience réplicable avec un agent de codage, ainsi que les contrôles requis.
1756 motsLireTarification d’un routeur de décision automatisé pour les appels aux modèles LLM Frontier
Comment modéliser le coût attendu du contrôle du trafic des LLM à l’aide d’un modèle de décision structuré comme Jev, définir des seuils de confiance et valider la qualité du routage avant de le mettre en production.
2655 motsLireTester les agents IA par résultat : vérifier l’état plutôt que de faire confiance aux réponses
Apprenez à évaluer les agents d’IA utilisant des outils en vérifiant l’état final, les traces des actions et leur fiabilité, y compris les temps d’attente, les cas sans action et la fiabilité des essais répétés.
2131 motsLireFormer votre propre juge LLL : de PandaLM et JudgeLM à Prometheus
Comment sont construits les modèles d’évaluation finement ajustés, des données et des grilles d’évaluation au contrôle des biais et à la méta-évaluation, ainsi qu’une méthode pratique pour former un juge LLM spécialisé dans un domaine.
8925 motsLireQuinze concepts de LLM analysés à travers une seule demande de bot d’assistance
Suivez une question d’un client à travers un assistant IA pour comprendre ce que font réellement les modèles, les tokens, les embeddings, le contexte, RAG, les agents et l’évaluation, ainsi que là où s’arrête chacun d’eux.
3094 motsLireAméliorer les réponses RAG : une modification mesurée à la fois
Un flux de travail axé sur les mesures pour corriger des réponses RAG insuffisantes : ajuster l’agrégation en blocs, top_k, le réclassement, la recherche hybride et la réécriture des requêtes un par un, tout en suivant les métriques de récupération.
868 motsLireOutils d’évaluation pour les applications de LLM : ensembles de données, notation et seuils de régression
Découvrez ce qu’est un outil d’évaluation des LLM, ses quatre composants principaux, ainsi que la manière dont il détecte les dérives liées aux prompts et compare équitablement les modèles avant qu’ils n’arrivent aux utilisateurs.
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