Créer un assistant IA personnel ou un agent conversationnel intelligent (ChatBot) est devenu une réalité fascinante et accessible grâce aux avancées technologiques.
OpenAI, un acteur majeur dans le domaine de l’IA, propose désormais une méthode pour créer ses propres assistants en se concentrant sur quatre composants clés. Cette approche simplifiée ouvre la voie à des possibilités infinies, permettant à chacun de personnaliser son assistant en fonction de ses besoins spécifiques.
Pour utiliser la fonctionnalité décrite ci-après, rendez-vous ici.
Les Quatre Ingrédients Clés pour créer ses assistants IA
Le Large Language Model (LLM) – GPT-4 :
Le LLM est le cœur de l’assistant, gérant la logique et le traitement du langage naturel.
Ce modèle avancé, entraîné sur un corpus massif de texte comprenant notamment toutes les pages Wikipedia, permet à l’assistant de comprendre et de générer des réponses complexes et logiques, le rendant polyvalent et intelligent.
GPT-4 est le LLM le plus avancé d’openAI. Ce n’est pas le seul modèle existant et OpenAI n’est pas le seul fournisseur de LLM, mais à date, il faut reconnaître qu’il est au-dessus des autres en termes de qualité. Pour avoir une qualité moindre et un coût très inférieur, prenez le modèle GPT-3.5.
Le Code Interpréteur – Une Calculette Améliorée :
Les LLM, tels que GPT-4, ne sont pas optimaux pour les calculs mathématiques précis. En effet, ils sont faits pour prédire le mot suivant et sont impressionnants pour le raisonnement mais ne savent pas décortiquer un problème de calcul, même simple.
Cet interpréteur agit comme une extension capable de gérer des calculs complexes, compensant ainsi les limites du LLM dans ce domaine.
L’idée est simple : le LLM est utilisé pour écrire du code à exécuter. Ce code est ensuite injecté dans le code interpréteur, qui l’exécute tout simplement. Le résultat est ensuite utilisé par le LLM pour continuer sa réponse.
Un Outil de Recherche (Retrieval) :
Objectif : Permettre à l’assistant de trouver des informations spécifiques nécessaires pour répondre à des questions.
Comme le disaient les inconnus, « Pour trouver une aiguille dans une botte de foin, il faut d’abord trouver la botte de foin. » Cet outil joue ce rôle en identifiant les informations clés à aller chercher et effectue une recherche sémantique dans un corpus de documents pour trouver les éléments de réponse. On parle de vector database car le sens de chaque paragraphe est encodé par un vecteur.
Dans le cas de l’outil d’OpenAI, pas besoin de comprendre ce qui se passe ici, vous pouvez simplement uploader des documents qui seront ensuite automatiquement découpés en morceaux et encodés en vecteur sans que vous ayez besoin d’interagir.
L’Appel à une Fonction Personnalisée :
Ceci permet d’intégrer des actions spécifiques et personnalisées, telles que la publication d’articles, la commande de fournitures, ou même des tâches plus complexes.
Ce composant offre la possibilité de modeler l’assistant selon des besoins uniques et spécifiques. C’est une fonctionnalité avancée et facultative qui permet notamment de connecter votre assistant à d’autres services.
La démarche d’OpenAI, en concentrant ses efforts sur ces quatre ingrédients, a simplifié le processus de création d’assistants IA personnalisés.
Cette approche marque un tournant dans le domaine de l’IA, rendant la technologie plus accessible et adaptable aux besoins individuels. Que ce soit pour des tâches quotidiennes ou des applications plus ambitieuses, cette innovation ouvre la porte à une nouvelle ère de personnalisation et d’intégration de l’IA dans nos vies.
En internalisant ce qui a été essayé par d’autres sociétés à travers ses APIs, OpenAI ne cesse d’évoluer et de façonner l’avenir de l’intelligence artificielle en intégrant de plus en plus toute la chaîne de valeur.
