Applications conversationnelles avec les LLM

Applications conversationnelles avec les LLM

Introduction

Les modèles de langage permettent de créer des applications conversationnelles sophistiquées capables de comprendre et de répondre de manière naturelle aux utilisateurs. Ce tutoriel explore les différentes façons d'implémenter des chatbots et des assistants virtuels avec les LLM.

Types d'applications conversationnelles

1. Chatbots

• Service client
• Support technique
• Vente et marketing
• FAQ interactive
• Assistant personnel

2. Assistants virtuels

• Assistant personnel
• Assistant de productivité
• Assistant éducatif
• Assistant de santé
• Assistant financier

3. Agents conversationnels

• Agents de recherche
• Agents de recommandation
• Agents de planification
• Agents de prise de décision
• Agents de coordination

Implémentation

1. Base de conversation

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any

class ConversationManager:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = []
    
    def add_message(self, role: str, content: str):
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
    
    def get_response(self, user_message: str) -> str:
        # Ajouter le message de l'utilisateur
        self.add_message("user", user_message)
        
        # Obtenir la réponse du modèle
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.conversation_history,
            temperature=0.7
        )
        
        # Extraire et sauvegarder la réponse
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        self.add_message("assistant", assistant_message)
        
        return assistant_message
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []