L’optimisation de prompts pour entreprise est une méthode qui a des limites. Une approche par profil contextuel automatique garantit une meilleure pertinence.
Définir des garde-fous pour LLM consiste à paramétrer le comportement de l’IA (ton, style, règles) pour garantir que ses réponses respectent un cadre défini.
Le monitoring de LLM permet de suivre en continu la performance technique (latence, erreurs) et métier (coûts, pertinence) d’un modèle de langage en production.
Le LLMOps est une discipline qui industrialise le cycle de vie des LLM, incluant le déploiement, le monitoring, le versioning et l’optimisation continue des modèles.
Un pipeline de données IA est un processus automatisé en plusieurs étapes qui collecte, nettoie, normalise et vectorise l’information pour la rendre exploitable par l’IA.
L’indexation vectorielle est une méthode d’organisation des données qui permet une recherche sémantique quasi-instantanée dans de très grands volumes de documents.
La normalisation multimodale des données consiste à unifier des informations de sources hétérogènes (texte, image, son) dans un format cohérent pour l’IA.
Un moteur de recherche sémantique pour entreprise comprend le sens des requêtes, et non plus seulement les mots-clés, pour trouver l’information la plus pertinente.
Le retrieval augmented generation pour entreprise est la méthode qui ancre les réponses d’un LLM sur des sources de savoir internes pour garantir leur pertinence factuelle.
La normalisation des données est une étape critique de préparation qui consiste à nettoyer, structurer et unifier l’information avant de l’envoyer à un système IA.
