CATALOGUE Code & Data Formation Python Python, cas d'usages avec l'IA

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons les défis liés à la perte de mémoire lors des interactions avec une IA coach sportif. Une des solutions simples proposées consiste à maintenir un fichier contenant l'historique complet des échanges. Cela permet à l'IA de se rappeler des discussions antérieures, rendant les sessions futures plus efficaces. Nous explorons comment créer une fonction loadMemory qui récupère les conversations existantes et une autre fonction, saveMemory, qui documente chaque échange. En outre, des stratégies pour limiter les coûts liés à l'usage excessif de tokens sont discutées, notamment en résumant l'historique des conversations pour économiser des ressources. Cette approche est particulièrement avantageuse pour ceux souhaitant un suivi de performance personnalisé.

Objectifs de cette leçon

L'objectif principal de cette vidéo est de démontrer comment maintenir une mémoire en continue avec un coach sportif IA afin d'offrir une expérience d'entraînement plus interactive et adaptée.

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en programmation et compréhension des API d'OpenAI sont nécessaires pour tirer pleinement parti de cette leçon innovante.

Métiers concernés

Cette approche est pertinente pour des données scientifiques, des développeurs dans l'intelligence artificielle et les spécialistes du fitness digital cherchant à optimiser l'expérience utilisateur.

Alternatives et ressources

Pour ceux qui cherchent d'autres outils, l'utilisation de databases pour stocker l'historique, ou l'application de technologies comme Spark pour gérer de grandes données, peut être envisagée.

Questions & Réponses

L'IA conserve la mémoire en enregistrant chaque échange dans un fichier qui peut être rechargé lors de conversations futures.
Les utilisateurs bénéficient d'un suivi personnalisé sans avoir à rappeler des informations précédemment échangées, ce qui optimise l'efficacité de l'interaction.
En demandant à l'IA de résumer les conversations précédentes, on réduit le volume de données renvoyées, minimisant ainsi les coûts.