Introduction aux LLM
Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.
Chapitre 4 — Agents IA et appel d'outils
Quatrième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui traite un agent comme un modèle de langage bouclé sur des outils dont les schémas, les couches de mémoire et le câblage multi-agents doivent être conçus avant de confier la boucle à quoi que ce soit de réel.
2026-04-17
Chapitre 3 — Génération augmentée par la récupération
Troisième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui parcourt le pipeline RAG de bout en bout et sépare la démo qui marche sur vos dix documents favoris du système qui survit au contact de votre corpus réel.
2026-04-16
LLM Primer V — Introduction de la série et sommaire
Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer V — le volume qui traite l'ingénierie IA comme une discipline à part entière et parcourt les huit surfaces où cette discipline vit : modèles de base, prompts, récupération, agents, évaluations, observabilité, sécurité et service.
2026-04-13Chapitre 10 — Mémoire de tâche à long horizon
Dixième billet de la tournée du LLM Primer IV. Mémoire à court terme par fenêtres et scratchpads ReAct, mémoire à long terme par vecteurs épisodiques et stores sémantiques, et les techniques de compaction qui maintiennent un agent productif sur des heures et des jours.
2026-04-08Chapitre 9 — Gérer le budget d'attention
Neuvième billet de la tournée du LLM Primer IV. Context rot, la falaise du « lost-in-the-middle », tool-loadout rot, et les trois réponses architecturales — MCP, RAG, affinage — à la question de savoir où la connaissance manquante du modèle appartient vraiment.
2026-04-07