#Generative AI (GenAI)

🚀 Introduction

Avec l'émergence des modèles de langage de grande taille (LLM) comme Gemini, Claude et GPT, la capacité d'une intelligence artificielle à comprendre et à interagir avec des sources de données d'entreprise est devenue un enjeu majeur. Cependant, le fossé entre le langage naturel et les structures complexes des bases de données multidimensionnelles peut s'avérer difficile à combler.

Le Connecteur MCP (Model Context Protocol) pour InterSystems IRIS a été conçu pour résoudre ce problème.

Comment configurer le RAG pour les agents OpenAI à l'aide d'InterSystems IRIS Vector DB en Python

Dans cet article, je vous présenterai un exemple d'utilisation d'InterSystems IRIS Vector DB pour stocker des représentations vectorielles et les intégrer à un agent OpenAI.

Pour cette démonstration, nous créerons un agent OpenAI au moyen de connaissances sur la technologie InterSystems.

Motivation

Pourquoi en avons-nous besoin ?

1. Manque de contexte compilé : les outils d’IA ne voient que le code source ; ils ne savent pas à quoi ressemble la routine compilée finale.
2. Hallucination des macros : comme l’IA ne voit pas nos fichiers #include ni les macros système, elle en invente souvent, ce qui fait perdre du temps lors du débogage.
3. Lacune documentaire : l’optimisation logique avancée nécessite souvent de comprendre des macros internes qui ne sont pas entièrement documentées publiquement.