API de réponse aux questions, basée sur l'IA générative

Qu'est-ce que la réponse aux questions ?

La réponse aux questions consiste à laisser l'IA répondre automatiquement à une question. Vous pouvez éventuellement donner un contexte au modèle d'IA pour l'aider à répondre à la question. Les modèles d'IA générative tels que ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B et Mixtral 8x7B sont très performants en matière de réponse aux questions.

Imaginez par exemple que vous souhaitiez poser la question suivante :

How to bake some bread?

L'IA pourrait répondre quelque chose comme ceci :

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

Il se peut que vous ayez des données avancées spécifiques à communiquer à l'IA et que vous souhaitiez lui poser une question à ce sujet (ce que l'on appelle le "contexte") :

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

Vous pouvez vous poser la question suivante :

When can plans be stopped?

Et la réponse serait la suivante :

Anytime

Il se peut également que vous souhaitiez répondre à des questions portant sur un vaste corpus de connaissances internes du domaine. Dans ce cas, nous vous invitons à lire notre article consacré à la recherche sémantique + l'IA générative (également connue sous le nom de RAG) : lire ici.

Réponse aux questions

Pourquoi utiliser la réponse aux questions ?

La réponse aux questions peut être utilisée de manière utile dans le "monde réel". Voici quelques exemples.

Questions sur les contrats

Les robots de conversation sont de plus en plus utilisés chaque jour, tant pour répondre aux questions des clients qu'à celles des collaborateurs internes. Imaginez qu'un client pose une question juridique sur son contrat. Vous pourriez parfaitement utiliser un modèle de réponse aux questions pour cela et passer le contrat comme contexte.

Questions sur les produits

Voici un autre exemple lié aux chatbots. Imaginez qu'un collaborateur ait une question technique sur un produit. Pourquoi ne pas lui fournir une interface en langage naturel et lui faciliter la vie ?

Consultation en matière de santé et aide au diagnostic

L'IA générative peut aider les médecins et les professionnels de la santé en fournissant des consultations médicales rapides et accessibles ou une aide au diagnostic. En analysant les symptômes et les antécédents médicaux saisis par l'utilisateur, l'IA peut générer une liste d'affections possibles et suggérer les prochaines étapes du traitement ou recommander de consulter un spécialiste. Bien qu'elle ne remplace pas l'avis d'un professionnel de la santé, l'IA peut constituer un outil précieux pour une consultation préliminaire, en particulier dans les régions mal desservies où les prestataires de soins de santé sont rares. En outre, il peut aider les professionnels de la santé à se tenir au courant des dernières recherches et directives médicales, améliorant ainsi la qualité des soins.

Tutorat et assistance pédagogique

Dans le secteur de l'éducation, l'IA générative peut servir de tuteur personnel, fournissant aux étudiants des explications, des ressources d'étude supplémentaires et un retour d'information personnalisé sur leur travail. Pour des sujets allant des mathématiques à l'apprentissage des langues, l'IA peut s'adapter au rythme et au style d'apprentissage de l'élève, en proposant des sessions de questions-réponses personnalisées qui peuvent clarifier les doutes et expliquer les concepts de différentes manières jusqu'à ce que l'élève comprenne. Cela pourrait démocratiser l'accès à l'éducation personnalisée, en rendant un soutien éducatif de haute qualité accessible aux étudiants, indépendamment de leur situation géographique ou de leurs moyens financiers.

L'API de réponse aux questions de NLP Cloud

NLP Cloud propose une API de réponse aux questions qui vous permet de répondre à des questions dès le départ, en s'appuyant sur des modèles avancés tels que Roberta Base Squad 2, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, et bien d'autres. Ces modèles sont de très bonnes alternatives à ChatGPT, GPT-3.5 et GPT-4. Le temps de réponse (latence) est très bon pour le modèle Roberta et la précision des modèles génératifs sur cette tâche est très impressionnante. Vous pouvez utiliser le modèle pré-entraîné ou entraîner votre propre modèle, ou encore télécharger vos propres modèles personnalisés !

Pour plus de détails, voir notre documentation sur la réponse aux questions. ici. Pour une utilisation avancée, voir le point de terminaison de l'API de génération de texte ici. Et répondre facilement à des questions de test sur notre terrain de jeu.

Tester la réponse aux questions localement est une chose, mais l'utiliser de manière fiable en production en est une autre. Avec NLP Cloud, vous pouvez faire les deux !

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Questions fréquemment posées

Comment l'IA générative fonctionne-t-elle dans les systèmes de réponse aux questions ?

L'IA générative dans les systèmes de réponse aux questions fonctionne en utilisant des modèles qui ont été formés sur de grands ensembles de données pour prédire et générer des réponses textuelles basées sur la question d'entrée. Elle analyse le contexte et la sémantique de la question, puis synthétise une réponse qui s'aligne sur les informations apprises, simulant essentiellement des réponses de type humain.

Quelles sont les principales différences entre les systèmes de réponse aux questions basés sur des règles et les systèmes génératifs ?

Les systèmes de réponse aux questions d'IA basés sur des règles s'appuient sur un ensemble de règles et de logiques prédéfinies pour générer des réponses à partir d'un ensemble fixe d'informations, ce qui limite leur portée et leur adaptabilité. En revanche, les systèmes d'IA générative utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre et produire des réponses de manière dynamique à partir d'un vaste ensemble de données, ce qui leur permet de créer des réponses plus nuancées et plus pertinentes sur le plan contextuel.

L'IA générative peut-elle comprendre le contexte d'une conversation ?

Oui, l'IA générative peut comprendre le contexte d'une conversation dans une certaine mesure, en analysant la séquence des mots et en utilisant des modèles entraînés pour en déduire le sens. Toutefois, sa compréhension est limitée aux modèles de données sur lesquels elle a été formée et elle ne peut pas saisir toutes les nuances comme le ferait un être humain.

Comment l'IA générative traite-t-elle les questions ambiguës ?

L'IA générative traite généralement les questions ambiguës en exploitant le contexte disponible dans les données d'entrée et ses modèles entraînés pour déduire la réponse la plus probable ou générer plusieurs réponses plausibles sur la base des modèles appris au cours de l'entraînement. Si l'ambiguïté persiste, elle peut produire des réponses reflétant l'incertitude ou demander des éclaircissements.

Quelles sont les limites de la réponse aux questions avec l'IA générative ?

L'IA générative est limitée par le fait qu'elle s'appuie sur des données préexistantes, ce qui peut conduire à des réponses obsolètes ou biaisées, et qu'elle a du mal à comprendre le contexte en profondeur ou à interpréter avec précision des requêtes ambiguës ou très spécifiques. En outre, elle peut générer des réponses plausibles mais factuellement incorrectes, appelées "hallucinations".

Comment gérer les biais dans les systèmes génératifs de réponse aux questions de l'IA ?

Les biais dans les systèmes génératifs de réponse aux questions de l'IA peuvent être gérés en formant les modèles sur des ensembles de données diversifiés et équilibrés et en mettant en œuvre des algorithmes capables d'identifier et d'atténuer les schémas ou les résultats biaisés. En outre, le contrôle et la mise à jour continus du modèle, ainsi que les directives éthiques et la supervision humaine, jouent un rôle crucial dans la minimisation des biais.

Comment évaluer la précision des réponses aux questions ?

Pour évaluer la précision de la réponse aux questions, on utilise généralement des mesures telles que la précision, le rappel, le score F1 en comparant les réponses du système à un ensemble de réponses correctes connues (vérité de terrain). En outre, une évaluation humaine est souvent effectuée pour évaluer la qualité et la pertinence des réponses, en tenant compte des nuances et des complexités qui ne sont pas prises en compte par les mesures automatisées.

Quelles langues votre API d'IA prend-elle en charge pour répondre aux questions ?

Nous répondons aux questions dans 200 langues

Puis-je essayer gratuitement votre API de réponse aux questions ?

Oui, comme tous les modèles de NLP Cloud, le point de terminaison de l'API de réponse aux questions peut être testé gratuitement.

Comment votre API d'IA gère-t-elle la confidentialité et la sécurité des données au cours du processus de réponse aux questions ?

NLP Cloud se concentre sur la confidentialité des données dès la conception : nous n'enregistrons pas et ne stockons pas le contenu des requêtes que vous effectuez sur notre API. NLP Cloud est conforme aux normes HIPAA et GDPR.
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