J'ai découvert une combinaison de technologies super pratique dans le domaine des agents IA.
✔️ Technologie de génération améliorée par récupération (RAG) → Accéder aux données brutes en temps réel comme base de génération → Résoudre de manière très efficace le problème de "hallucination" des grands modèles ✔️ Fonction de traçabilité des données → Chaque sortie peut être liée à une source de données spécifique. → Système de référence de type thèse académique
Le meilleur, c'est quoi ? Ces deux solutions ne nécessitent pas de réentraînement de modèle à des millions de dollars !
Maintenant, je comprends enfin pourquoi #OpenLedger veut intégrer ces fonctionnalités en profondeur dans l'architecture :
- Les utilisateurs peuvent voir le "processus de réflexion" de l'IA -Chaque conclusion est vérifiable -Établir naturellement une confiance technique
✓ Ce n'est pas simplement une question d'échelle des paramètres ✓ mais plutôt que la transparence de l'information ✓ Intégrité de la chaîne de preuves
Récemment, lors d'une discussion avec l'équipe, nous avons plaisanté en disant que l'IA actuelle ressemble à un élève modèle qui aime se vanter : se contenter de donner des conclusions ne suffit pas, il faut aussi montrer les étapes de résolution et les livres de référence !😂
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J'ai découvert une combinaison de technologies super pratique dans le domaine des agents IA.
✔️ Technologie de génération améliorée par récupération (RAG)
→ Accéder aux données brutes en temps réel comme base de génération
→ Résoudre de manière très efficace le problème de "hallucination" des grands modèles
✔️ Fonction de traçabilité des données
→ Chaque sortie peut être liée à une source de données spécifique.
→ Système de référence de type thèse académique
Le meilleur, c'est quoi ? Ces deux solutions ne nécessitent pas de réentraînement de modèle à des millions de dollars !
Maintenant, je comprends enfin pourquoi #OpenLedger veut intégrer ces fonctionnalités en profondeur dans l'architecture :
- Les utilisateurs peuvent voir le "processus de réflexion" de l'IA
-Chaque conclusion est vérifiable
-Établir naturellement une confiance technique
✓ Ce n'est pas simplement une question d'échelle des paramètres
✓ mais plutôt que la transparence de l'information
✓ Intégrité de la chaîne de preuves
Récemment, lors d'une discussion avec l'équipe, nous avons plaisanté en disant que l'IA actuelle ressemble à un élève modèle qui aime se vanter : se contenter de donner des conclusions ne suffit pas, il faut aussi montrer les étapes de résolution et les livres de référence !😂