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Une fonction, c'est un bloc de code que tu peux appeler quand tu veux. Imagine un bouton sur lequel tu appuies pour exécuter une action. …
Une fonction peut recevoir des données en entrée grace aux paramètres. Un paramètre, c'est une variable qui existe uniquement dans la fonction. Quand tu appelles …
Une fonction peut prendre plusieurs paramètres. Il suffit de les séparer par des virgules dans la définition de la fonction. Par exemple : def additionner(a, …
En Python, une fonction peut renvoyer plusieurs valeurs d'un coup. Il suffit de les séparer par des virgules apres le return. Python les emballe automatiquement …
Un paramètre peut avoir une valeur par défaut. Ca veut dire que si on n'envoie pas d'argument pour ce paramètre, la valeur par défaut sera …
En Python, une fonction est un objet comme un autre. Tu peux la stocker dans une variable, exactement comme tu stockerais un nombre ou un …
Puisqu'une fonction est un objet, on peut la passer en argument a une autre fonction. C'est comme donner une recette a quelqu'un et lui dire …
Maintenant que tu sais passer une fonction en paramètre, on peut aller plus loin : passer plusieurs fonctions et les appliquer toutes a la meme …
Une lambda, c'est une fonction anonyme ecrite en une seule ligne. On l'utilise quand on a besoin d'une petite fonction jetable, qu'on ne reutilisera pas …
Dans le monde du RAG (Retrieval-Augmented Generation), on manipule des documents. LangChain fournit une classe Document qui représente un morceau de texte avec ses metadonnées. …
Un des problèmes fondamentaux du RAG, c'est que les textes sont souvent trop longs pour etre traites d'un seul bloc. Il faut les decouper en …
La premiere chose que tu fais quand tu integres l'API OpenAI dans ton appli, c'est construire la liste de messages. Tout passe par la : …
En production, tu ne vas jamais ecrire un prompt en dur dans ton code. Tu utilises des templates avec des variables : le nom du …
Quand tu appelles l'API OpenAI, tu paies au token. Pas au mot, pas au caractere, au token. Un token c'est un bout de mot : …
Quand tu deploies un chatbot en production, la premiere chose a gerer c'est le n'importe quoi que les utilisateurs vont taper. Un champ vide, un …
Dans une application LLM serieuse, tu ne traites pas toutes les questions de la meme facon. Une question factuelle ("Quelle est la capitale du Japon …
Les LLM n'ont pas de memoire entre les appels. Si tu envoies "Bonjour, je m'appelle Alice" puis "Quel est mon prenom ?", le LLM ne …
La sliding window a un defaut majeur : quand tu supprimes les anciens messages, tu perds du contexte. L'utilisateur a dit son prenom il y …
Les LLM sont mauvais en calcul, ne connaissent pas les donnees en temps reel, et ne peuvent pas envoyer d'emails. Mais ils savent decider QUEL …
Quand tu veux fine-tuner un modèle comme GPT-4o-mini pour qu'il réponde d'une façon précise (ton style, tes règles, ton domaine), tu dois lui montrer des …
En pratique, tes données d'entraînement ne tombent jamais du ciel au bon format. Tu les récupères depuis un fichier CSV, une base de données, un …
Dans un vrai projet de fine-tuning, tes données brutes ne sont jamais propres. Tu récupères des conversations depuis un export Slack, un CRM ou un …