OpenAI vs Gemini : appel de fonction et agent autonome

L’appel de fonctions ou la création d’agents autonomes est un aspect crucial du développement d’applications d’IA. Alors que la plupart des articles et recherches dans ce domaine ont été menés en Python, cet article explore ces aspects en utilisant Java. De plus, je partagerai mon expérience dans la création d'agents LLM avec Gemini et OpenAI à l'aide de Java. Cet article n’a pas pour objectif de comparer les fonctionnalités entre les plateformes, car les deux excellent dans leur propre capacité. Au lieu de cela, il reflète mes expériences et mes apprentissages en contribuant au projet open source Tools4AI.

Qu'est-ce que l'appel de fonction

L'appel de fonctions avec l'IA, en particulier dans le contexte de grands modèles de langage comme ChatGPT et Gemini, fait référence à la capacité de ces modèles d'IA à interagir avec et à exécuter du code dans un environnement contrôlé. Cette capacité permet à l'IA d'effectuer des tâches spécifiques, telles que résoudre des problèmes mathématiques, générer du contenu visuel, faire des prédictions basées sur des données ou interagir avec d'autres interfaces logicielles de manière sandbox ou sécurisée. L'IA appelle efficacement des fonctions (des blocs de code conçus pour effectuer des tâches particulières) en fonction des demandes des utilisateurs ou de ses propres processus de prise de décision.

Cette fonctionnalité étend l'utilité de l'IA au-delà de la génération et...
[Courte citation de 8% de l'article original]