Framework d’amélioration Fabric AI
Maîtrisez l’utilisation du framework Fabric, comprenez le système Patterns et la stratégie de Prompt, et soyez capable de créer des Patterns personnalisés et de les intégrer aux workflows d’entreprise.
Notions de base de Fabric
Fabric est un framework augmenté par l’IA qui simplifie l’ingénierie de prompts complexe en modèles réutilisables grâce au système Patterns.
Philosophie Fabric
Philosophie de conception fondamentale de Fabric :
- • Mise en pattern: systématiser l’ingénierie des prompts pour éviter les réécritures répétitives
- • Réutilisable: Les Patterns peuvent être réutilisés dans différents scénarios
- • Composable: plusieurs Patterns peuvent être combinés et utilisés
- • Évolutif: créez facilement des Patterns personnalisés
Système Patterns
Les Patterns sont un concept central de Fabric, et chaque Pattern représente une capacité d’IA réutilisable :
- • Patterns de traitement de texte: Résumé, traduction, extraction d’informations
- • Code Patterns: revue de code, refactoring, génération
- • Analyser les Patterns: Analyse de données, prévision des tendances
- • Créer des Patterns: rédaction, génération créative
Installation et configuration
Utilisation des Patterns
Maîtrisez l’utilisation de Patterns pour améliorer l’efficacité du travail de l’IA.
Classification des patterns courants
- • Traitement de texte：summarize、translate、extract
- • Lié au code：review、refactor、generate
- • Analyse de données：analyze、predict、visualize
- • Génération de documents：document、explain、tutorial
Conseils d’utilisation
- • Utiliser en combinaison: exécuter plusieurs Patterns en séquence
- • Passage de paramètres: Utiliser des variables pour personnaliser le comportement
- • Sortie en streaming: Voir l’avancement du traitement en temps réel
- • Traitement par lots : traiter plusieurs fichiers à la fois
Variables et paramètres
Patterns prend en charge la paramétrisation, ce qui permet au même Pattern de s’adapter à différents scénarios :
Stratégie de prompt
Fabric prend en charge plusieurs stratégies de prompt avancées afin d’améliorer la qualité des sorties de l’IA.
Chain-of-Thought (CoT)
Faire afficher par l'IA le processus de raisonnement afin d'améliorer la précision des problèmes complexes.
- • Raisonnement étape par étape
- • Étapes intermédiaires visibles
- • Adapté aux problèmes complexes
- • Améliorer la précision
Tree-of-Thought (ToT)
Explorer plusieurs pistes de raisonnement et choisir la meilleure solution.
- • Exploration multipiste
- • Évaluation du chemin
- • Sélection du meilleur chemin
- • Convient aux tâches créatives
Atom-of-Thought (AoT)
Décomposer les problèmes complexes en unités de pensée atomiques.
- • Décomposition du problème
- • Traitement au niveau atomique
- • Combinaison des résultats
- • Adapté aux problèmes systémiques
Guide de sélection de stratégie
- • Questions simples : posez la question directement, sans stratégie particulière
- • Raisonnement complexe: utiliser CoT pour montrer le processus de raisonnement
- • Tâches créatives: utiliser ToT pour explorer plusieurs possibilités
- • Analyse système: Utiliser AoT pour décomposer le post-traitement
Patterns personnalisés
Créer des Patterns personnalisés pour répondre à des besoins métier spécifiques.
Créer un Pattern personnalisé
Bonnes pratiques de Pattern
- • Des consignes claires
- • Format de sortie clair
- • Exemples et contraintes
- • Gestion des erreurs
Gestion des Patterns d’équipe
- • Contrôle de version
- • Documentation
- • Mécanisme de revue
- • Statistiques d’utilisation
Fournisseurs d’IA multiples et intégration d’entreprise
Configurer plusieurs fournisseurs d’IA pour permettre une intégration de niveau entreprise.
Configuration de plusieurs fournisseurs d’IA
- • Configurer plusieurs clés API
- • Stratégie de sélection des modèles
- • Basculement automatique
- • Optimisation des coûts
Modèle local (Ollama)
- • Intégrer Ollama
- • Utilisation de modèles locaux
- • Protection de la vie privée
- • Contrôle des coûts
API REST et intégration d’entreprise
- • Serveur REST API : démarrer le service Fabric API pour qu’il soit appelé par d’autres applications
- • Interface Web: Fournit une interface Web UI, pratique pour les utilisateurs non techniques
- • Mode de compatibilité Ollama: Compatible avec l’API Ollama, basculement transparent
- • Intégration d'entreprise: intégrer dans les flux de travail et systèmes de l’entreprise
Stratégie d’optimisation des coûts
- • Affectation des tâches: utiliser des modèles légers pour les tâches simples, des modèles puissants pour les tâches complexes
- • Local-first: privilégier les modèles locaux (Ollama)
- • Mécanisme de cache: mettre en cache les résultats des modèles courants
- • Utiliser la surveillance: surveillez les appels API et les coûts
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce chapitre, vous pourrez :
- 1Maîtriser l’utilisation du framework Fabric et comprendre le système Patterns ainsi que sa philosophie de conception
- 2Peut créer des Patterns personnalisés pour répondre à des besoins métier spécifiques
- 3Comprendre les scénarios d'application des différentes stratégies de prompt (CoT, ToT, AoT)
- 4Pouvoir configurer plusieurs fournisseurs d’IA afin d’obtenir une intégration de niveau entreprise et une optimisation des coûts