Pourquoi GenAI appelant des fonctions doit être construit par l'IA, et non codé manuellement

Introduction

L'essor des grands modèles de langage (LLM) a ouvert la porte à des systèmes d'appel de fonctions dans lesquels les invites des utilisateurs peuvent déclencher des actions spécifiques, comme la récupération de données, le traitement de tâches ou l'interaction avec des API, en utilisant le langage naturel. Il s’agit d’un pas en avant significatif dans l’automatisation des opérations complexes. Cependant, la création et la maintenance de ces systèmes ne sont pas aussi simples que la programmation traditionnelle en raison de la nature imprévisible des LLM et de la grande complexité inhérente aux applications d'appel de fonctions. En conséquence, il est essentiel de comprendre pourquoi de tels systèmes doivent être construits de manière dynamique par l’IA plutôt que par le biais d’efforts de codage manuel.

Plusieurs raisons clés soutiennent cet argument :

1. Les applications d'appel de fonctions sont des systèmes non linéaires.
2. La gamme d’entrées possibles est effectivement infinie.
3. Les mises à jour des LLM ou des modèles de changement nécessitent la reconstruction de l'application appelant la fonction.

Chacun de ces défis nécessite une approche dynamique et basée sur l’IA pour créer et maintenir des systèmes d’appel de fonctions.

La nature de l’appel de fonctions : complexité non linéaire

La construction d'un système d'appel de fonctions comporte deux phases distinctes. La première phase reflète fidèlement les tâches de programmation traditionnelles :...
[Courte citation de 8% de l'article original]