Pi

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Pi est une boîte à outils regroupant plus de 30 techniques d'IA, conçue pour améliorer la qualité de vos applications d'IA. Pi commence par élaborer votre système de notation afin de cerner les exigences de votre application, puis compile plus de 30 optimiseurs basés sur ce système, incluant l'optimisation automatisée des invites, le classement des recherches, l'apprentissage par renforcement (RL) et bien plus encore. 0
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What is Pi?

Concevoir des applications d'IA véritablement exceptionnelles est un défi de taille. Il ne suffit pas d'une simple démonstration attrayante ; il faut une méthode robuste et fiable pour mesurer et améliorer la qualité. Pi est une boîte à outils regroupant plus de 30 techniques d'optimisation de l'IA, spécialement conçues pour les ingénieurs logiciels, afin de vous aider à créer des applications d'IA qui offrent systématiquement des résultats exceptionnels. Pi met à votre disposition les outils avancés d'apprentissage automatique et de science des données dont vous avez besoin, regroupés derrière des API simples et accessibles.

Principales fonctionnalités :

  • ⚙️ Créer des systèmes de notation complets : Définissez et créez un système de notation personnalisé qui reflète fidèlement les indicateurs de réussite spécifiques de votre application. Pi décompose vos exigences qualitatives en mesures quantifiables, permettant une évaluation, un entraînement et une inférence précis.

  • 🧪 Optimiser automatiquement les invites : Dépassez les limites de l'ingénierie manuelle des invites. Pi exploite des algorithmes tels que DSPy, en les compilant par rapport à votre système de notation, pour itérer et affiner automatiquement les invites afin d'obtenir des performances optimales.

  • 🧠 Ajuster vos modèles avec précision : Mettez en œuvre des algorithmes d'apprentissage supervisé et par renforcement directement dans Pi. Entraînez vos modèles par rapport à votre système de notation personnalisé, en assurant l'alignement avec les résultats souhaités. Pi prend en charge des algorithmes tels que PPO et GRPO.

  • 🔍 Améliorer les performances de recherche : Optimisez votre pile de recherche avec les algorithmes de compréhension de requêtes de Pi (y compris le fanout) et les classeurs personnalisés. Adaptez les résultats de recherche à votre domaine spécifique et aux besoins des utilisateurs.

  • 📊 Générer et gérer les données d'entraînement : Créez des données synthétiques de haute qualité, filtrez et regroupez les données existantes et rationalisez l'étiquetage des données. Pi fournit les outils nécessaires à la création d'ensembles de données robustes pour l'entraînement et l'évaluation.

  • 🔄 Créer des boucles de rétroaction robustes : Calibrez les modèles de notation de Pi avec les commentaires humains (calibration manuelle, données étiquetées ou paires de préférences). Cela crée un cycle d'amélioration continue où les interactions des utilisateurs améliorent directement la qualité de l'application.

Cas d'utilisation :

  1. Amélioration des applications RAG : Vous avez créé une application de génération augmentée de récupération (RAG), mais la qualité de la réponse est incohérente.

    • Solution Pi : Utilisez Pi pour créer un scoreur qui mesure la pertinence, la cohérence et l'exactitude des faits. Ensuite, tirez parti de l'optimisation des invites et des capacités de classement de la recherche de Pi pour améliorer considérablement la qualité des réponses. Vous pouvez même utiliser Pi pour générer des données synthétiques afin d'affiner davantage votre système RAG.

  2. Amélioration des performances de l'agent d'IA : Votre agent d'IA a parfois du mal à répondre aux demandes complexes ou nuancées des utilisateurs.

    • Solution Pi : Définissez un système de notation qui évalue la capacité de l'agent à comprendre l'intention, à fournir des solutions utiles et à maintenir un flux conversationnel cohérent. Utilisez les capacités d'apprentissage par renforcement de Pi (par exemple, GRPO) pour entraîner l'agent par rapport à ce scoreur, ce qui améliore les performances lors d'interactions difficiles.

  3. Distillation de modèle pour l'efficacité : Vous disposez d'un modèle de langage volumineux et puissant, mais il est trop gourmand en ressources pour une utilisation en temps réel.

    • Solution Pi : Utilisez les techniques de distillation de modèle de Pi pour créer un modèle plus petit et plus rapide qui conserve les capacités essentielles du modèle plus grand. Votre système de notation garantit que le modèle distillé maintient un niveau de qualité élevé.


Conclusion :

Pi permet aux ingénieurs logiciels de devenir des experts en IA. Il fournit les outils algorithmiques sophistiqués nécessaires pour créer, optimiser et maintenir des applications d'IA de haute qualité, le tout accessible via des API intuitives. Ne restez plus bloqué à l'étape de la "démonstration attrayante". Commencez à créer des expériences d'IA véritablement magiques avec Pi.

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2024-12
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