Agents IA – Concept, architecture et applications – Partie 6 — Science et données

Bienvenue dans la sixième partie de notre parcours d’agents IA !

Jusqu’à présent, nous avons expliqué ce que sont les agents IA, comment ils s’intègrent aux LLM et comment le raisonnement et les appels de fonctions améliorent leurs capacités. Nous tournons maintenant notre attention vers l’un des aspects les plus critiques de la création d’agents véritablement efficaces : la gestion de la mémoire et du contexte.

Même s’il est tentant de considérer les agents comme des intervenants « ponctuels », le véritable pouvoir vient de leur capacité à se souvenir des interactions passées, à comprendre les objectifs à long terme et à s’adapter aux conditions changeantes. En ajustant la mémoire, vous créerez des agents qui sembleront plus cohérents, précis et utiles aux utilisateurs au fil du temps.

Pourquoi la mémoire est-elle importante ?

Sans mémoire, votre agent traiterait chaque interaction comme une toile vierge. La mémoire garantit que l’agent peut se souvenir de ce qui a été dit ou fait précédemment, permettant ainsi des conversations plus riches et plus intuitives. Par exemple, un agent d’assistance peut se souvenir que la dernière question d’un utilisateur concernait l’état de l’envoi, accélérant ainsi l’interaction suivante plutôt que de demander à nouveau les mêmes détails.

Lorsqu’un agent montre qu’il « se souvient » de vos préférences – qu’il s’agisse d’une catégorie de produits que vous lui indiquez ou d’un flux de travail spécifique que vous effectuez à plusieurs reprises – cela renforce la confiance. Au fil du temps, les utilisateurs deviennent plus à l’aise en faisant confiance à l’agent, sachant qu’il ne s’agit pas seulement d’une commodité momentanée, mais d’un assistant fiable à long terme.

La mémoire permet aux agents d’adapter leur comportement en fonction des connaissances accumulées. En suivant l’historique des utilisateurs, les réponses passées ou les décisions passées, les agents peuvent affiner leur approche, personnaliser les recommandations et résoudre de manière proactive les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent.

Bases de données vectorielles et recherche sémantique

En convertissant les données textuelles en intégrations vectorielles, les agents peuvent rechercher rapidement des informations pertinentes dans de vastes bases de connaissances. Cette fonctionnalité de recherche sémantique aide l’agent à trouver les points de données les plus contextuellement similaires, prenant en charge des réponses plus détaillées et plus précises.

Pour les entrées volumineuses (telles que de longs documents ou historiques de conversations), les agents divisent souvent les données en « morceaux » plus petits (appelés morceaux). Cette approche garantit que l’agent peut gérer des entrées complexes sans se perdre, lui permettant ainsi de se concentrer sur les informations les plus pertinentes.

Le stockage des métadonnées, telles que les horodatages, les identifiants utilisateur ou les catégories, aide l’agent à filtrer rapidement ce dont il a besoin. Au lieu de passer au crible toutes les données précédentes, l’agent peut accéder directement aux balises pertinentes, accélérant ainsi la récupération et réduisant le risque d’informations inexactes ou obsolètes.

Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique qui combine des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) avec des systèmes de recherche d’informations. Cette approche permet aux modèles d’IA d’accéder à des données externes, telles que des bases de données ou des documents organisationnels, avant de générer une réponse. De cette façon, il est possible de fournir des réponses plus précises et à jour sans avoir besoin d’un recyclage constant des modèles. Il fonctionne comme mémoire auxiliaire et externe pour les LLM, qui sont utilisés dans la construction des agents IA.

Le rôle des cadres et des outils

Les frameworks d’IA et les outils de création d’agents modernes sont conçus pour gérer ces techniques de mémoire de manière transparente. Ils offrent généralement des intégrations intégrées avec des bases de données vectorielles, des interfaces simples pour le balisage et la gestion des métadonnées, ainsi qu’une prise en charge prête à l’emploi pour la génération de récupération augmentée. En utilisant ces outils, vous n’avez pas besoin de réinventer la roue et pouvez vous concentrer sur l’amélioration de l’expérience utilisateur et des résultats stratégiques plutôt que de vous débattre avec les complexités de la gestion de la mémoire.

Dans la partie 7, nous conclurons cette série sur les agents IA.

David Matos

Références :

Intelligence augmentée avec RAG, GraphRAG et Agentic RAG

Construction et déploiement d’agents IA

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