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Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
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Ingénierie de contexte pour les applications LLM : sortie structurée, outils et limites des agents
Comment construire délibérément les entrées de modèle : sélection du contexte, modèles de prompt, schémas JSON, décodage contraint, appel d’outils, boucles d’agent et autonomie limitée.
13 min de lectureCréer un agent de planification dans LangGraph : planifier, exécuter, réplanifier, faire un rapport
Un agent de planification LangGraph à quatre nœuds pour la recherche financière : des plans structurés, un registre d’outils conscient du nom d’espace, des limites de replanification et un exemple d’exécution traçé.
16 min de lectureFaire débattre deux agents LLM locaux : fondement, faux consensus, bugs de schéma.
Deux agents LLM locaux sur Ollama mis en débat grâce aux preuves, et non aux personnages : fondement sur la NLI, un bug de consensus fictif, vérifications d’attaque contre d’affirmation et champs obligatoires.
7 min de lectureDe prédicteur de texte à composant logiciel : schémas et appels de fonctions
Suivez comment le JSON Schema, les sorties structurées et la décodage contraint transforment le texte libre d’un LLM en données typées dont votre code peut se fier, ce qui permet l’appel de fonctions.
6 min de lectureAprès le tutoriel LangGraph : arêtes rigides, schémas et couches de sécurité
Passer au-delà du tutoriel avec un agent LangGraph SQL : gardes saisies, sortie structurée sous forme de contrat, mise à jour du schéma, routage des coûts et vérifications en plusieurs niveaux avant mise en production.
12 min de lecture
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