Augmenter les IA génératives sur étagère à l’aide de services et de connaissances contextuels, AutoGen, Hard to work with.
What I’ve found effective in these cases is to lead with constructive energy directed towards a positive outcome. Even if you can’t get your peer’s performance addressed directly, you can often overcome your peer’s bad performance by generating excitement in the direction you want to go. Enough excitement will give the resolution avoidant manager a way to solve their problem without actually engaging with the situation that they’re unwilling to address.
I know that folks don’t want this advice: it is unfair to be forced to overcome a peer’s poor performance, that’s the manager’s job, but work isn’t a perfect place. Success is finding a path forward among the options that actually exist. Grinding yourself down in frustration about paths not existing doesn’t solve anything. It may take a few tries to learn this lesson, I certainly devoted quite a few years to learning it the hard way.
J’allais dire que je connais quelques personnes ici qui sont dans cette situation, mais en y réfléchissant bien je pense que c’est presque la norme d’être confronté à ce cas quand on se trouve dans une organisation où les compétences de management n’ont pas été entretenues.
AutoGen is a framework that enables the development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks. AutoGen agents are customizable, conversable, and seamlessly allow human participation. They can operate in various modes that employ combinations of LLMs, human inputs, and tools.
Pas encore testé mais ça me démange ! Dans une discussion parallèle j’évoquais la possibilité de coordonner des agents pour rattraper les maj de dépendances front par exemple. La partie la plus frustrante de migration jeu de versions vers un code fonctionnel pourrait être réalisée, en laissant le dev ajuster pour conserver la maintenabilité du code produit.
L’objectif de cet article est de proposer un tour d’horizon des techniques disponibles pour contextualiser une IA générative par l’intégration de données externes et de services spécialisés dans son modèle de langue.
Un bon recap, cheat sheet, de personnalisation des GenAI. Si vous n’avez pas tout suivi ou de façon éclatée c’est un bon condensé !
