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Aujourd'hui, on peut créer des sites modernes uniquement en Python, côté frontend comme côté backend, et y intégrer l'IA pour des expériences avancées. Voici comment le faire en toute sécurité, avec un générateur d'histoires pour enfants comme exemple.
Lire la suite: Un site web complet en Python : frontend et backend avec l'IA →
Comment configurer un serveur MCP (Model Context Protocol) distant en Streamable HTTP avec une authentification Okta sécurisée et DPoP, protégé par un reverse proxy en Python.
Lire la suite: Comment configurer un serveur MCP avec Okta et un reverse proxy en Python →
Un serveur Linux qui exécute fail2ban, ClamAV, rkhunter, maldet et lynis, dont les logs sont analysés par Azure OpenAI via LangChain : rapports par log, rapport agrégé, envoi par e-mail et archivage.
Lire la suite: Comment créer une suite de sécurité avec l'IA à partir d'outils open source →
Flowise est une solide option low-code open source pour créer rapidement des flux d'IA — prête pour la production, multi-modèles et facile à intégrer. Comment l'installer avec une authentification Entra ID sécurisée pour Azure OpenAI et ajouter l'observabilité avec Phoenix.
Lire la suite: Créer des applications d'IA avec Flowise et Phoenix →
Exécutez un processus d'IA qui lit des cartons de bingo et vérifie si les numéros font un bingo, avec des LLM locaux via Ollama pour l'inférence et Nginx comme couche de sécurité pour le SSL et l'authentification.
Lire la suite: IA locale avec Ollama et Nginx : un guide pour la validation automatisée →
Dans ce tutoriel, nous voyons un exemple simple pour résumer des actualités provenant de sources et de langues différentes grâce à l'intelligence artificielle.
Comment développer un chatbot IA avec RAG, Qdrant comme base de données vectorielle et un agent pour gérer la mémoire, doté d'une interface graphique (GUI).
Lire la suite: Chatbot IA avec RAG, mémoire et interface utilisateur →
Comment utiliser le framework AutoGen pour créer un agent qui répond aux questions à partir de documents stockés dans une base de données vectorielle, avec Azure OpenAI.
Lire la suite: Comment utiliser AutoGen pour créer un agent IA →
Comment transformer une vidéo en tutoriel écrit grâce à l'intelligence artificielle : extraire des images, les convertir en base64 et utiliser le modèle multimodal GPT-4o d'Azure OpenAI pour rédiger le tutoriel.
Comment travailler avec ChromaDB, une base de données de vecteurs d'embeddings : lancer un serveur avec authentification dans Docker, puis créer des collections, ajouter des documents et les interroger en Python.
