L’article présente 5 workflows essentiels pour maîtriser l’utilisation des agents IA et obtenir des résultats fiables et reproductibles, au-delà des simples prompts ad hoc. Il détaille :
1. Le chaînage de prompts (prompt chaining) pour décomposer les tâches complexes en étapes successives, réduisant les erreurs et améliorant la clarté.
2. Le routage (routing) pour diriger chaque requête vers le modèle le plus adapté (léger ou lourd), optimisant coûts et qualité.
3. La parallélisation pour exécuter simultanément des sous-tâches indépendantes (ex : analyse de document, revue de code) et fusionner les résultats, gagnant en rapidité et précision.
4. L’orchestrateur-travailleurs (orchestrator-workers) où un modèle central planifie et distribue les sous-tâches à des modèles spécialisés, idéal pour des projets complexes comme la rédaction ou le développement.
5. L’évaluateur-optimiseur (evaluator-optimizer) qui introduit une boucle de feedback : un modèle génère une réponse, un autre l’évalue et demande des révisions jusqu’à ce que les critères soient remplis, garantissant une qualité constante.
L’auteur insiste sur l’importance de structurer les processus pour éviter les sorties incohérentes, réduire les coûts et gagner en contrôle, avec des exemples de code pour chaque workflow. Une approche systématique qui transforme l’usage des IA en outil professionnel fiable.
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Comparaison entre Kubernetes et Docker Swarm
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Le 6e article d'une série sur Kubernetes
Le 4e article d'une série sur Kubernetes
Le 3e article d'une série sur Kubernetes
Le 2e article d'une série sur Kubernetes
Le 1er article d'une série sur Kubernetes
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Je cite l'auteur : "Rancher, projet open source créé par la société Rancher Labs est un outil gratuit d'orchestration de conteneurs Docker."
Ça cause de docker, de persistance des données et un peu d'orchestration... Bref c'est intéressant
Comment orchestrer un ensemble de containers répartis sur plusieurs serveurs avec Docker Swarm