Intégrer les API des LLM : perfectionnement

• Approfondir l’intégration des API de modèles de langage
• Fiabiliser les appels, les coûts et les sorties d’une application
• Sécuriser les échanges de données avec les fournisseurs d’IA

Développeurs, architectes logiciels, ingénieurs, chefs de projet

Avoir déjà appelé une API et programmé dans un langage courant

• Revoir les paramètres d’un appel à un modèle de langage
• Structurer les sorties en formats exploitables par le code
• Gérer les erreurs, les délais d’attente et les nouvelles tentatives
• Découper les tâches complexes en plusieurs appels enchaînés
• Utiliser les appels de fonctions pour relier le modèle aux outils
• Mettre en cache et limiter les requêtes pour maîtriser les coûts
• Journaliser les échanges sans exposer de données personnelles
• Protéger les clés d’accès et filtrer les entrées utilisateur
• Tester une application avec un jeu de cas de référence
• Comparer plusieurs modèles selon la qualité, le prix et la latence

• Concevoir un appel qui retourne une sortie structurée valide
• Ajouter la gestion d’erreurs et de relances à un appel existant
• Comparer deux modèles sur dix cas de test avec des mesures

• Modèle de journal de suivi des appels aux modèles et des coûts
• Check list de sécurisation d’une intégration d’API de modèle
• Exemples concrets de sorties structurées pour applications