Ingénierie rapide pour l'IA générative

Chapitre 6. Agents autonomes avecmémoire et outils

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Ce chapitre plonge plus profondément dans l'importance du raisonnement par chaîne de pensée et dans la capacité des grands modèles de langage (LLMs) à raisonner sur des problèmes complexes en tant qu'agents. En décomposant les problèmes complexes en éléments plus petits et plus faciles à gérer, les LLMs peuvent fournir des solutions plus approfondies et plus efficaces. Tu découvriras également les éléments qui composent les agents autonomes, tels que les entrées, les fonctions d'objectif ou de récompense et les actions disponibles.

Chaîne de pensée

La capacité de l'IA à raisonner sur des problèmes complexes est essentielle pour créer des applications efficaces, fiables et conviviales.

Leraisonnement par chaîne de pensée (CoT) est une méthode qui consiste à guider les LLMs à travers une série d'étapes ou de connexions logiques pour parvenir à une conclusion ou résoudre un problème. Cette approche est particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent une compréhension plus approfondie du contexte ou de multiples facteurs à prendre en compte.

CoT demande à un LLM de réfléchir à des problèmes complexes, en les décomposant en éléments plus petits et plus faciles à gérer. Cela permet au LLM de se concentrer sur chaque partie individuellement, ce qui garantit une compréhension plus approfondie du problème ...