Découvrez le processus étape par étape
Cet article détaille la création d’une application IA utilisant Llama 3 et Ollama. Le journaliste explique les différentes étapes, de l’importation des données à la création d’une interface utilisateur, en passant par la génération d’embeddings et le stockage dans une base de données vectorielle. Le but est de permettre à un modèle de langage comme Llama 3 de répondre de manière pertinente aux questions des utilisateurs, en s’appuyant sur le contexte fourni.
Points clés
- Téléchargement d’Ollama et de Llama 3 pour créer l’application
- Utilisation de WebBaseLoader pour importer les données d’une URL
- Découpage du texte en petits morceaux avec RecursiveCharacterTextSplitter
- Génération d’embeddings avec le modèle Ollama et stockage dans ChromDB
- Création d’une fonction pour interroger Llama 3 avec la question et le contexte
- Intégration du tout dans une chaîne RAG (Retriever-Augmented Generation)
- Ajout d’une interface utilisateur avec Gradio pour une meilleure expérience
- Utilisation du modèle d’embeddings Nomic pour de meilleures performances
À retenir
Cette application démontre comment tirer parti des modèles de langage comme Llama 3 pour créer des expériences utilisateur intelligentes et contextuelles. En combinant l’extraction de données, la génération d’embeddings et l’intégration avec un modèle de langage, les possibilités d’applications IA sont infinies. Bien sûr, tout le monde peut le faire, non ? Après tout, c’est juste une question de quelques lignes de code…
Sources
