Utilisation d'outils LLM et appel de fonctions en Python

Transformer les sorties non structurées des modèles de langage en composants logiciels fiables nécessite une ingénierie disciplinée et une exécution structurée des outils. Ce cours basé sur du texte vous guide dans la connexion des modèles à des fonctions Python, des services externes et des pipelines de données avec prévisibilité et précision. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux derrière l'appel d'outils, les schémas de fonctions et la gestion du contexte du modèle. * Définir des contrats de données stricts et des sorties structurées en utilisant des indications de type Python modernes et la validation de schémas. * Construire des boucles d'exécution résilientes en plusieurs étapes, équipées de logique de récupération d'erreurs et de nouvelles tentatives. * Implémenter des architectures modulaires en utilisant le protocole de contexte du modèle pour une intégration d'outils réutilisable. * Pratiquer la gestion des sorties de modèles imprévisibles et des cas limites avec des stratégies de gestion d'erreurs claires. Le cours commence par les définitions et la terminologie de base avant de vous guider à travers des exemples de code structurés et des modèles d'implémentation clairs. Parfait pour les débutants et les développeurs Python cherchant à construire des systèmes d'IA fiables et activés par des outils à partir de zéro. Commencez à lire pour transformer les modèles de langage en logiciels pratiques et fonctionnels.