Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France.

📺 Utiliser la recherche vectorielle pour l'IA générative

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Il me semble que c'était hier, lorsque nous avons réalisé un petit projet en Java pour tester les performances d'IRIS, PostgreSQL et MySQL (vous pouvez consulter l'article que nous avons écrit en juin à la fin de cet article). Si vous vous souvenez bien, IRIS était supérieur à PostgreSQL et dépassait considérablement MySQL en termes d'insertions, sans grande différence au niveau des requêtes.

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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.

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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:

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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.

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Une expérience sur la manière d'utiliser le cadre LangChain, la recherche vectorielle IRIS et les LLM pour générer une base de données SQL compatible IRIS à partir des invites utilisateur.

Cet article a été rédigé à partir du carnet suivant. Vous pouvez l'utiliser dans un environnement prêt à l'emploi avec l'application suivante dans OpenExchange.

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Bienvenue au troisième et dernier de nos articles consacrés au développement d'applications RAG basées sur des modèles LLM. Dans ce dernier article, nous examinerons comment, dans le cadre de notre petit projet d'exemple, on peut trouver le contexte le plus approprié pour la question que l'on veut envoyer à notre modèle LLM et, pour ce faire, nous utiliserons la fonctionnalité de recherche vectorielle incluse dans IRIS.

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