L'intelligence artificielle (IA) est la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines, notamment des systèmes informatiques. Ces processus comprennent l'apprentissage (l'acquisition d'informations et de règles pour utiliser ces informations), le raisonnement (l'utilisation de règles pour parvenir à des conclusions approximatives ou définitives) et l'autocorrection.
InterSystems est à l'avant-garde de la technologie des bases de données depuis sa création, en étant à l'origine d'innovations qui surpassent régulièrement ses concurrents comme Oracle, IBM et Microsoft.
Nous poursuivons cette série d'articles sur les applications LLM et RAG et dans cet article nous traiterons de la partie encadrée en rouge du diagramme ci-dessous:
Dans le paysage actuel des données, les activités commerciales sont confrontées à différents défis. L'un d'entre eux consiste à réaliser des analyses à partir d'une couche de données unifiée et harmonisée, accessible à tous les utilisateurs. Une couche capable de fournir les mêmes réponses aux mêmes questions, indépendamment du dialecte ou de l'outil utilisé.
Dans l'article précédent, nous avons présenté l'application d[IA]gnosis développée pour soutenir le codage des diagnostics CIM-10. Dans le présent article, nous verrons comment InterSystems IRIS for Health nous fournit les outils nécessaires à la génération de vecteurs à partir de la liste des codes CIM-10 au moyen d'un modèle de langage pré-entraîné, à leur stockage et à la recherche ultérieure de similitudes sur tous ces vecteurs générés.
Avec l'introduction des types de données vectorielles et de la fonctionnalité de recherche vectorielle dans IRIS, tout un univers de possibilités de développement d'applications s'ouvre et un exemple de ces applications est celui que j'ai récemment vu publié dans un appel d'offres public du Ministère régional de la santé de Valence demandant un outil d'aide au codage de la CIM-10 à l'aide de modèles d'IA.
Comment pourrions-nous mettre en œuvre une application similaire à celle demandée? Voyons ce dont nous aurions besoin:
Comme vous le savez peut-être, notre IA pour la communauté des développeurs est sortie depuis plus d'un mois 🎉 Nous espérons que vous avez été suffisamment curieux pour l'essayer 😁 Si ce n'est pas encore le cas, n'hésitez pas à le faire ! Quoi qu'il en soit, comme elle est encore en version bêta, nous sommes très intéressés par ce que vous en pensez, et nous avons hâte de connaître vos réflexions et vos expériences.
Comme nous apprécions votre temps et vos efforts, nous offrirons un joli prix à un membre de la communauté choisi au hasard qui partagera ses réflexions. Pour participer à ce tirage au sort, vous devez suivre les consignes suivantes :
Utilisez-vous des outils d’IA générative pour le développement ? Laissez les principes d’InterSystems vous guider ! 🌟 Découvrez la démarche de l'entreprise :
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L'intelligence artificielle a un potentiel transformateur pour générer de la valeur et des informations à partir des données. Alors que nous nous dirigeons vers un univers où presque toutes les applications seront pilotées par l'IA, les développeurs qui créent ces applications auront besoin des outils adéquats pour créer des expériences à partir de ces applications. C'est pourquoi nous sommes heureux d'annoncer que la recherche vectorielle a été ajoutée à la plate-forme de données InterSystems IRIS.
En tant que modèle linguistique d'IA, ChatGPT est capable d'effectuer une variété de tâches telles que traduire, écrire des chansons, répondre à des questions de recherche et même générer du code informatique. Avec ses capacités impressionnantes, ChatGPT est rapidement devenu un outil populaire pour diverses applications, des chatbots à la création de contenu. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Ainsi, dans cet article, je vais démontrer les étapes suivantes pour construire une IA ChatGPT personnalisée en utilisant le LangChain Framework:
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Comme vous avez pu le constater dans les dernières publications de la communauté, InterSystems IRIS inclut depuis la version 2024.1 la possibilité d'inclure des types de données vectorielles dans sa base de données et sur la base de ce type de données, des recherches vectorielles ont été mises en œuvre. Eh bien, ces nouvelles fonctionnalités m'ont rappelé l'article que j'ai publié il y a quelque temps et qui était basé sur la reconnaissance faciale utilisant Embedded Python.
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Nous avons des nouvelles excitantes ! Le nouveau concours de programmation en ligne InterSystems dédié à l'IA générative, à la recherche de vecteurs et au Machine Learning démarre très bientôt !
L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment.
L'intelligence artificielle (IA) attire beaucoup d'attention dernièrement car elle peut changer de nombreux domaines de nos vies. Une meilleure puissance informatique et plus de données ont aidé l'IA à réaliser des choses incroyables, comme l'amélioration des tests médicaux et la création de voitures autonomes. L'IA peut également aider les entreprises à prendre de meilleures décisions et à travailler plus efficacement, c'est pourquoi elle devient de plus en plus populaire et largement utilisée.
Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.
Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.
Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de modèle de données ou d'organisation prédéfinis. Contrairement aux données structurées que l'on trouve dans les bases de données avec des structures claires (par exemple, des tables et des champs), les données non structurées n'ont pas de schéma fixe. Ce type de données comprend le texte, les images, les vidéos, les fichiers audio, les messages sur les médias sociaux, les courriels, etc.
Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.
Avec l'avènement d'Embedded Python, une myriade de cas d'utilisation sont désormais possibles depuis IRIS, directement en utilisant les librairies Python pour des opérations plus complexes. L'une de ces opérations consiste à utiliser des outils de traitement du langage naturel tels que la comparaison de similarités textuelles.
Je reprends ici une expérience vécue qui m'a fait changer ma manière d'aborder le développement d'une fonctionnalité nouvelle pour moi.
Dans le cadre d'un projet, je devais générer un fichier excel assez complexe (rapport avec des variables calculées sur différents intervalles de temps et sur des ensembles dépendants d'un contexte).
Ceci est une simple démo de l'IRIS avec un exemple de RAG (Retrieval Augmented Generation).
Le backend est écrit en Python en utilisant IRIS et IoP, le modèle LLM est orca-mini et est servi par le serveur ollama.
Le frontend est un chatbot écrit avec Streamlit.
J'ai essayé d'appliquer la solution, mais j'ai un bug assez particulier et je me demandais si quelqu'un pouvait m'éclairer.
Sur mon environnement de dev local aucun soucis, par contre pour la même requete en environnement de preprod j'ai cette erreur:
J'ai une annonce excitante à partager avec vous ! Nous avons décidé d'essayer quelque chose de nouveau et de révolutionnaire 😉 Nous espérons que vous l'apprécierez. Et cela a quelque chose à voir avec l'IA 😊
Titre: Microsoft présente PHI-1, un modèle de génération de code plus léger et plus performant que GPT-3.5, attribuant cette performance à la puissance des données de haute qualité
Résumé: Microsoft a récemment dévoilé PHI-1, un modèle de génération de code révolutionnaire qui surpasse les performances de GPT-3.5 tout en étant plus léger. La clé de cette performance réside dans l'utilisation de données de haute qualité, qui alimentent l'algorithme avec des informations précieuses et pertinentes. Microsoft affirme que PHI-1 représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, offrant des résultats impressionnants en termes de génération de code. Cette nouvelle percée promet de faciliter le développement logiciel et d'améliorer l'efficacité des tâches de programmation.
Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).
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