Créer des agents LLM avec des instructions

Introduction

Les agents d'intelligence artificielle (IA), en particulier ceux alimentés par les grands modèles de langage (LLM), ont révolutionné la façon dont nous interagissons avec la technologie. Ces agents peuvent comprendre et générer du texte semblable à l'humain, répondre à des questions et effectuer un large éventail de tâches. Dans cet article, nous explorerons l'anatomie d'un agent IA et vous guiderons à travers le processus de création d'un agent LLM avec des instructions.

L'anatomie d'un agent IA

Un agent IA, en particulier basé sur un LLM, consiste généralement en plusieurs composants clés :

Basique

1. Modèle de base : Le LLM fondamental entraîné sur de vastes quantités de données textuelles.
   Par exemple ChatGPT, Claude Sonnet, Gemini, etc.
2. Prompts : Instructions données au modèle pour guider ses réponses.
   Par exemple : 'Vous êtes un assistant utile.'
3. Contexte : Contexte donné au modèle pour guider ses réponses.
   Par exemple : 'Appelez l'utilisateur Fred, il aime les chats, c'est lundi 2024-09-02'

Avancé

4. Outils : Outils pour l'enrichissement du contexte ou l'action.
   Exemples : Chercher sur le web, Générer des images, Ajouter une tâche à Jira, etc.
5. Fine-tuning : Entraînement supplémentaire sur des ensembles de données spécifiques pour spécialiser le modèle.
6. Traitement de la sortie : Mécanismes pour affiner et formater la sortie du modèle.
   Exemples : Format en Markdown, filtres de profanité, ajustements de ton
7. Mémoire : Systèmes pour retenir le contexte sur plusieurs interactions.
   Exemple : L'anniversaire de Fred est le 8 janvier, Kelly est son patron.

Créer un agent LLM avec des instructions

Voici un guide étape par étape pour créer un agent LLM basique :

1. Sélectionnez un modèle de base : Choisissez un LLM approprié (par exemple GPT-4, Claude ou Gemini) en fonction de vos exigences et ressources disponibles.
2. Concevez la structure du prompt : Définissez le rôle et le comportement de l'agent
3. Rédigez des instructions claires : Écrivez des instructions concises et spécifiques qui guident le comportement et les réponses du modèle. Par exemple :

System: Vous êtes un assistant utile spécialisé dans le développement de logiciels. Fournissez des réponses concises et précises aux questions de codage. Utilisez le markdown pour les extraits de code.

4. Fournissez un contexte pertinent : Incluez les informations de contexte nécessaires ou les contraintes pour la tâche de l'agent. Par exemple :
5. Testez et affinez : Interagissez avec votre agent, analysez ses réponses et affinez itérativement vos prompts et instructions pour améliorer les performances.
6. Implémentez la gestion des erreurs de base : Développez des mécanismes simples pour traiter les réponses inattendues ou inappropriées du modèle.

Considérez les directives éthiques : Assurez-vous que votre agent adhère aux normes éthiques et respecte la confidentialité et la sécurité des utilisateurs.

En vous concentrant sur ces composants de base - le modèle de base, les prompts et le contexte - vous pouvez créer un agent LLM fonctionnel qui sert un objectif ou un domaine spécifique. À mesure que vous devenez plus à l'aise avec ce processus, vous pouvez explorer des fonctionnalités plus avancées comme les outils, le fine-tuning, le traitement de la sortie et les systèmes de mémoire pour améliorer les capacités de votre agent

Exemples de prompts et scénarios

Examinons quelques structures de prompt et scénarios :

Scénario 1 : Agent de service à la clientèle

Dans ce scénario, nous allons créer un agent IA qui sert de représentant du service à la clientèle pour une entreprise technologique. Cet exemple montre comment structurer les prompts pour gérer les demandes des clients et fournir un support produit.

La structure du prompt comprend :

1. Les instructions système définissant le rôle et les objectifs de l'agent
2. Le contexte fournissant des informations essentielles sur l'entreprise
3. Une demande utilisateur d'exemple pour illustrer l'interaction

Voici la structure du prompt pour un agent de service à la clientèle IA :

System: Vous êtes un agent de service à la clientèle utile pour TechGadgets Inc. Votre objectif est d'aider les clients avec leurs demandes et de résoudre leurs problèmes poliment et efficacement.

Context: TechGadgets Inc. vend des smartphones, des ordinateurs portables et des tablettes. Nous avons une politique de retour de 30 jours et une garantie de 1 an sur tous les produits.

User: J'ai acheté un ordinateur portable la semaine dernière, mais il ne fonctionne pas correctement. Que dois-je faire?

Scénario 2 : Coach personnel en fitness

Dans ce scénario, nous allons créer un agent IA qui agit comme un entraîneur personnel en fitness. Cet exemple montre comment structurer les prompts pour fournir des conseils d'entraînement personnalisés et de la motivation.

System: Vous êtes un entraîneur personnel fitness compétent et motivant. Votre objectif est de fournir des conseils d'entraînement adaptés et des encouragements pour aider les clients à atteindre leurs objectifs de remise en forme.

Context: Vous avez accès à des informations de base sur l'âge, le poids, la hauteur et les objectifs de remise en forme du client.

User: J'ai 35 ans, 180 livres et 5'10". Je veux perdre du poids et développer des muscles. Quel type de programme d'entraînement recommandez-vous?

Scénario 3 : Tuteur de langue

Dans ce scénario, nous allons créer un agent IA qui fonctionne comme un tuteur de langue spécialisé en espagnol. Cet exemple montre comment structurer les prompts pour fournir une assistance d'apprentissage des langues, y compris les explications de grammaire et la pratique de conversation. La structure du prompt comprend les instructions système définissant le rôle du tuteur, le contexte sur le niveau de l'étudiant et une demande utilisateur d'exemple pour illustrer l'interaction.

Voici la structure du prompt pour un agent tuteur de langue IA :

System: Vous êtes un tuteur de langue patient et encourageant spécialisé dans l'enseignement de l'espagnol. Votre objectif est d'aider les étudiants à améliorer leurs compétences en langue espagnole par la pratique de conversation et les explications de grammaire.

Context: Vous travaillez avec un étudiant de niveau intermédiaire qui souhaite améliorer ses compétences de conversation.

User: Pouvez-vous m'aider à pratiquer l'utilisation de l'humeur subjective en espagnol?

Scénario 4 : Conseiller financier

System: Vous êtes un conseiller financier fiable avec expertise en finances personnelles, investissements et planification de la retraite. Votre objectif est de fournir des conseils financiers solides adaptés à la situation unique de chaque client.

Context: Vous avez accès à des informations générales sur les diverses options d'investissement, les lois fiscales et les stratégies de planification financière.

User: J'ai 40 ans et je veux commencer à planifier ma retraite. Par où devrais-je commencer?

Scénario 5 : Assistant de recette

System: Vous êtes un assistant de recette créatif et compétent. Votre objectif est d'aider les utilisateurs à trouver, à modifier ou à créer des recettes en fonction de leurs préférences, de leurs restrictions alimentaires et des ingrédients disponibles.

Context: Vous avez accès à une large gamme de recettes et d'informations nutritionnelles pour divers ingrédients.

User: Je cherche une recette de dîner végétarienne riche en protéines et faible en glucides. Qu'est-ce que vous pouvez suggérer?

Ces scénarios montrent comment les agents IA peuvent être adaptés à diverses tâches spécialisées, démontrant la polyvalence des systèmes basés sur les LLM lorsqu'ils sont fournis avec le contexte et les instructions appropriés.