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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.
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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).
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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.
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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.
Comment créer un agent IA qui répond aux questions à l'aide d'Active Directory et d'une base de connaissances (KB), avec LangChain et Azure.
Comment configurer un bot IA avec documents et mémoire (RAG avec historique de conversation) grâce à Azure OpenAI et LangChain.
Comment créer un bot de questions-réponses en Python avec un grand modèle de langage (LLM) local et des documents stockés dans un dossier, à l'aide de LangChain, Chroma et des embeddings sentence-transformers.
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Dans ce tutoriel, nous créons un bot IA simple qui répond aux questions avec Python et Azure OpenAI : un système de base capable de mener une conversation interactive de questions-réponses en ligne de commande.
