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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Ingénierie des prompts : diriger les LLM sans fine-tuning
Utilisez les rôles, les exemples de few-shot, la méthode chain-of-thought ainsi que les contraintes de format pour guider les modèles — et sachez quand l’usage uniquement de prompts atteint ses limites par rapport au fine-tuning.
748 motsLireOutils contre compétences contre MCP : les trois niveaux d’un agent IA
Les outils exposent les actions, les compétences codent les flux de travail, et le standard MCP normalise les connexions externes. Un modèle mental clair pour concevoir des architectures d’agents sans mélanger les différentes couches.
1495 motsLireVotre premier agent IA utilisant des outils avec LangChain
Créez un petit agent mathématique LangChain en Python : initialisez un modèle de chat, enregistrez des outils, laissez le LLM choisir quelle fonction appeler, et observez l’utilisation de plusieurs outils en succession.
1062 motsLireJev : Comment un modèle d’IA non générative transforme le texte en décisions
Découvrez comment fonctionne le modèle d’IA numérique « System One » de Jev, pourquoi il est plus rapide et moins cher que les LLM, ainsi que sa place parmi les technologies d’IA générative dans les systèmes de production.
1629 motsLireComprendre les agents d’IA : l’appel d’outils, MCP et la boucle d’agent.
Comprendre comment l’appel d’outils, MCP et les boucles d’agent s’intègrent pour former l’architecture réelle des systèmes d’IA agente, au-delà des termes à la mode.
3643 motsLireSix concepts d’IA qui vous indiquent ce à vérifier avant de faire confiance à une réponse
Les tokens, les fenêtres de contexte, la température, l’hallucination, RAG et les agents sont présentés comme des outils de vérification, vous permettant d’identifier les erreurs, de contrôler les coûts et d’évaluer les affirmations des produits d’IA.
2235 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 motsLireApplication des règles d’agent dans le code : hooks PreToolUse, PostToolUse et Stop
Découvrez pourquoi l’autorisation des agents LLM doit être gérée via des hooks de appel d’outils déterministes, comment refuser les appels en toute sécurité, et comment envelopper un dispatcheur sans recursion.
2721 motsLireDiagnostic des problèmes de sortie des LLM : quand utiliser des prompts, la récupération ou le fine-tuning
Une approche axée sur les symptômes pour déterminer si une fonctionnalité d’IA faible a besoin d’un meilleur prompt, d’une couche de récupération ou d’un affinage, et pourquoi entraîner un modèle sur des faits a des effets contraires.
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