Prendre en main Python pour intéragir avec une API REST
Configurer ChatGPT et faire son premier appel
Cas d'usage : créer un coach personnel
Cas d'usage : générer du texte avec un contexte
Explorer d'autres applications concrètes
Détails de la leçon
Description de la leçon
Cette vidéo explore les étapes pour intégrer des données de postes LinkedIn dans un modèle linguistique large (LLM) afin de raffiner ses conseils. Le processus commence par la lecture des fichiers de contenu, suivi de leur intégration dans le contexte du modèle par le biais de prompts spécifiques. Vous apprendrez à extraire et organiser les données des postes LinkedIn ayant connu le succès, tels que ceux ayant généré le plus de réactions. Ces données sont ensuite utilisées pour inspirer la création de futurs postes ou conseils. L'ajout de ce contenu contextuel permet d'aligner votre IA sur des tendances actuelles et populaires, rendant ses recommandations plus adaptées et percutantes. L'option d'automatiser cette recherche via des capacités avancées de l'IA est également abordée. En comprenant cette méthodologie, vous pourrez former votre IA à mieux comprendre et s'inspirer de l'environnement numérique en constante évolution.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo incluent l'apprentissage de l'intégration de contenu externe dans le contexte d'un LLM et la manière de sélectionner des sources de données pertinentes.
Prérequis pour cette leçon
Un prérequis nécessaire est une compréhension de base des modèles de langage et des techniques de préparation de données pour des IA.
Métiers concernés
Les usages professionnels incluent les métiers de la programmation IA, du développement de produits numériques, et de l'analyse de données.
Alternatives et ressources
Des alternatives incluent l'utilisation d'autres réseaux sociaux pour le contenu source comme Twitter ou Facebook pour diversifier les inspirations.
Questions & Réponses
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