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8 articles tagués « avancé »

Fine-tuning, RAG ou prompting : quel levier pour adapter un modèle

Une méthode reproductible pour choisir entre prompting, RAG et fine-tuning : diagnostiquer le vrai problème, puis appliquer le bon levier sur un cas concret.

4 min

LLM10 juil.

Observabilité d'un système LLM en production : tracer, mesurer, monitorer

Instrumenter ses appels LLM pour suivre coût, latence et taux d'échec, et repérer une régression avant que les utilisateurs ne la subissent.

4 min

LLM10 juil.

Router entre plusieurs LLM selon la tâche et le coût

Diriger chaque appel vers le bon modèle selon la tâche, avec bascule automatique sur un modèle de secours en cas de panne ou de crédits épuisés.

3 min

LLM17 juin

Sécuriser une application LLM : prompt injection et fuites de données

Prompt injection directe et indirecte, exfiltration, détournement d'outils : les attaques expliquées avec des exemples concrets, et les parades par couches — avec du code de validation et de cloisonnement que tu peux appliquer.

5 min

LLM17 juin

Évaluer et fiabiliser un système LLM : évals et garde-fous

Construire un vrai jeu d'évals et le faire tourner : dataset de référence, vérifications automatiques, LLM-as-judge calibré et garde-fous d'exécution. Avec un harnais de test Python complet et reproductible.

5 min

LLM17 juin

Mettre un RAG en production : chunking, embeddings et reranking

Les leviers qui font passer un RAG du prototype au système fiable : chunking structuré, recherche hybride vecteurs + mots-clés, reranking, et mesure du retrieval. Avec le code des étapes clés et les métriques à suivre.

5 min

Outils17 juin

Architecturer un système multi-agents : orchestrateur et sous-agents

Quand un agent ne suffit plus : patterns d'orchestration (orchestrateur/sous-agents, pipeline, débat, parallèle), communication par messages structurés, et les deux risques majeurs. Avec un orchestrateur minimal en Python.

4 min

Outils17 juin

Construire un agent IA autonome : boucle, outils et mémoire

On construit un vrai agent autonome en Python : la boucle observer → décider → agir, deux outils, une mémoire de travail et tous les garde-fous. Code complet et exécutable, avec les pièges qui font dérailler un agent.

6 min

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