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FlashRAG : Un kit Python pour la recherche RAG efficace
FlashRAG est un cadre Python à la pointe, sous licence MIT, qui transforme la recherche en Retrieval‑Augmented Generation (RAG) de la théorie à la pratique. Avec 36 jeux de données de référence pré‑traités, 23 algorithmes à la fine pointe et une interface légère, il permet aux chercheurs de prototyper et d’évaluer les pipelines RAG en quelques minutes. Que vous soyez data scientist construisant une pile de récupération personnalisée, développeur LLM explorant des approches basées sur le raisonnement, ou amateur souhaitant obtenir des résultats instantanés, la conception modulaire, l’installation aisée et les composants étendus de FlashRAG rendent le travail complexe de RAG accessible. Découvrez comment configurer votre environnement, mettre en place les pipelines et exploiter les méthodes de raisonnement du kit pour les réponses Q&A multi‑sauts, tout en contribuant à une communauté active d’enthousiastes open‑source RAG.
Guide ultime pour la configuration de Claude Code : Hooks, compétences & Actions
Découvrez comment transformer votre dépôt en un collègue intelligent et alimenté par l'IA grâce à Claude Code. Ce tutoriel détaille la création du dossier .claude, la configuration des hooks et des agents, la mise en place des serveurs MCP pour JIRA et GitHub, l'activation du LSP pour une vision du code en temps réel, et le raccordement des GitHub Actions pour des vérifications de qualité automatisées ainsi que pour l'entretien programmé. Avec des extraits de code, des agencements de répertoires et des conseils de bonnes pratiques, vous apprendrez à construire des compétences réutilisables, des slash‑commands et des flux de travail d’examen automatisés. Prêt à augmenter la productivité et à garantir la cohérence à travers votre base de code ? Poursuivez la lecture pour un guide complet et pratique.
Skyvern AI : Automatisez vos flux de travail de navigateur avec les LLM et la vision par ordinateur
Découvrez Skyvern, un projet open source innovant qui révolutionne l'automatisation de la navigation web grâce aux grands modèles linguistiques (LLM) et à la vision par ordinateur. Contrairement aux méthodes traditionnelles, Skyvern s'adapte aux changements des sites web, rendant l'automatisation plus robuste et efficace. Apprenez comment il peut simplifier des tâches telles que le remplissage de formulaires, l'extraction de données et même des flux de travail complexes sur divers sites, transformant la manière dont les entreprises et les particuliers abordent les opérations web. Commencez par une installation rapide et explorez ses fonctionnalités puissantes pour un large éventail d'applications, du téléchargement de factures aux candidatures à des offres d'emploi.
Microsoft Agent Lightning : Entraînez des agents IA sans modifier une ligne de code
Découvrez Agent Lightning, le framework open-source innovant de Microsoft conçu pour propulser vos agents IA. Cette plateforme vous permet d'optimiser n'importe quel agent IA, quel que soit son framework sous-jacent, avec des modifications minimes de code. En exploitant des algorithmes avancés comme l'apprentissage par renforcement et l'optimisation automatique de prompt, Agent Lightning permet aux développeurs et aux chercheurs d'améliorer les performances des agents, les transformant en de véritables « bêtes optimisables ». Explorez ses fonctionnalités clés, comprenez son architecture et apprenez à intégrer ce puissant entraîneur dans vos projets pour accélérer le développement d'agents IA et obtenir des résultats remarquables.
Créez Votre Propre ChatGPT : Nanochat - Le LLM à 100 $
Découvrez Nanochat, le projet open-source d'Andrej Karpathy, une implémentation complète (full-stack) d'un LLM de type ChatGPT. Apprenez à entraîner, affiner et déployer votre propre grand modèle linguistique avec un budget limité, nécessitant parfois aussi peu que 100 $ en puissance de calcul. Ce code minimaliste et modulable (hackable) est conçu pour l'accessibilité, permettant aux passionnés d'expérimenter le développement de LLM à partir de zéro. Plongez dans le monde des micro-modèles et comprenez le parcours, de la tokénisation au déploiement web, le tout au sein d'un projet unique et cohérent. Mettez la main à la pâte avec des scripts pratiques et obtenez des aperçus des coûts et des complexités de l'entraînement de votre propre assistant IA.
Nanobrowser : Extension Chrome d'automatisation web par IA
Découvrez Nanobrowser, une extension Chrome open-source qui révolutionne l'automatisation web assistée par l'IA. Cette alternative gratuite à OpenAI Operator propose un système multi-agents, des options LLM flexibles et une confidentialité totale. Exécutez des flux de travail complexes directement dans votre navigateur en utilisant vos propres clés API, garantissant l'absence de frais d'abonnement et un contrôle total sur vos données. Apprenez à installer, configurer et exploiter Nanobrowser pour des tâches telles que des résumés d'actualités, la recherche sur GitHub et l'automatisation de vos achats.
RAG-Anything : Le framework RAG multimodal tout-en-un
Découvrez RAG-Anything, un framework open-source innovant qui révolutionne la Génération Augmentée par Récupération (RAG) en offrant un support complet pour les documents multimodaux. Ce système de pointe traite le texte, les images, les tableaux et les équations de manière transparente, surpassant les limites du RAG traditionnel. Apprenez comment RAG-Anything, bâti sur LightRAG, propose un pipeline de bout en bout pour l'ingestion, l'analyse et la requête intelligente de documents, en faisant un outil indispensable pour la recherche universitaire, la documentation technique et la gestion des connaissances en entreprise.
Tongyi DeepResearch : L'agent IA open source d'Alibaba
Découvrez Tongyi DeepResearch, l'agent IA open source révolutionnaire d'Alibaba. Ce modèle de 30,5 milliards de paramètres, avec une activation efficace de 3,3 milliards de paramètres par jeton, excelle dans les tâches de recherche d'informations approfondies sur de longs horizons. Démontrant des performances de pointe sur divers benchmarks de recherche agentique tels que Humanity's Last Exam et BrowserComp, Tongyi DeepResearch s'appuie sur les avancées du projet WebAgent. Explorez ses fonctionnalités, notamment la génération automatisée de données synthétiques, le pré-entraînement continu sur des données agentiques et des techniques d'apprentissage par renforcement robustes. Apprenez à configurer et à exécuter le modèle pour vos propres besoins de recherche approfondie, en exploitant sa compatibilité avec les paradigmes d'inférence ReAct et Heavy.
Créez votre propre serveur LLM en une semaine
Plongez dans le monde des grands modèles linguistiques avec Tiny LLM, un cours pratique et open-source conçu pour les ingénieurs systèmes. Apprenez à construire et optimiser l'infrastructure de service des LLM à partir de zéro en utilisant MLX sur Apple Silicon. Ce parcours d'une semaine couvre tout, des opérations matricielles fondamentales aux noyaux C++/Metal avancés et au batching de requêtes pour un débit élevé. Que vous soyez curieux des rouages internes des LLM ou que vous cherchiez à déployer les vôtres, Tiny LLM offre des conseils clairs et un soutien communautaire pour démystifier le service des LLM.
Koog : Le framework Kotlin pour les agents IA
Découvrez Koog, le framework Kotlin officiel pour la création d'agents IA robustes, évolutifs et prêts pour la production. Ce projet open-source permet aux développeurs de créer des agents IA sur diverses plateformes, notamment les services backend, Android, iOS, JVM et les navigateurs web. En s'appuyant sur l'expertise IA de JetBrains, Koog propose des solutions pour les défis complexes liés aux LLM, avec une implémentation en Kotlin pur, une intégration MCP, des capacités d'embedding, la création d'outils personnalisés et un système de workflow graphique flexible. Apprenez comment Koog peut simplifier le développement de vos agents IA grâce à son support multiplateforme et à sa gamme de composants prêts à l'emploi.