Chapitre 8. Agence conversationnelle
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Au chapitre 3, nous avons abordé le passage des modèles de complétion de texte aux modèles de conversation. Un modèle de conversation ne connaît que les informations couvertes par la formation et celles que l'utilisateur vient de lui communiquer. Le modèle de conversation est incapable d'aller dans le monde et d'apprendre des informations qui n'étaient pas disponibles pendant la formation, et il est incapable d'interagir avec le monde et d'entreprendre des actions externes au nom de l'utilisateur.
La communauté LLM fait de grands progrès pour surmonter ces limitations grâce à l'agence conversationnelle. Agence est la capacité d'une entité à accomplir des tâches et à atteindre des objectifs d'une manière autodirigée et autonome. Les agents conversationnels dont nous parlons dans ce chapitre offrent une expérience similaire au chat - un dialogue en va-et-vient entre un utilisateur et un assistant - mais ajoutent la possibilité pour l'assistant d'accéder au monde réel, d'apprendre de nouvelles informations et d'interagir avec des éléments du monde réel.
Dans ce chapitre, nous présenterons plusieurs approches de pointe pour la construction d'un agent conversationnel basé sur le LLM. Nous explorerons comment les modèles peuvent utiliser des outils pour atteindre le monde extérieur, comment ils peuvent être conditionnés ...
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