Dans le cadre de l'intégration de modèles d'IA dans des applications web, FastAPI se révèle être un choix particulièrement puissant. Il permet d'exploiter des modèles d'apprentissage automatique (ML) tout en offrant une interface claire et rapide. Cette approche peut être utilisée pour développer des applications variées, allant du diagnostic médical à des assistants spécialisés en cuisine, en passant par des chatbots conversationnels. Cette section examine deux exemples d'application de FastAPI : un diagnostic médical basé sur les symptômes et un assistant de cuisine intelligent, en utilisant respectivement un modèle ML et un modèle de langage avancé de Cohere.

Le processus commence par la définition d'un serveur FastAPI, initialisé avec un titre spécifique et une durée de vie définie. Nous devons d'abord créer un point de terminaison (endpoint) qui acceptera les symptômes du patient comme paramètres et renverra un diagnostic basé sur ces symptômes. L'idée est de créer chaque symptôme en tant que paramètre de chemin, car nous avons un ensemble de symptômes potentiels très vaste. Cependant, pour des raisons pratiques, nous commencerons par limiter cette liste aux dix premiers symptômes seulement.

Pour ce faire, une classe Symptoms est créée, utilisant Pydantic et la fonction create_model. Cette classe accepte un dictionnaire de paramètres où chaque symptôme est défini comme un booléen (indiquant la présence ou l'absence du symptôme). Le modèle est ensuite utilisé pour structurer les entrées de l'utilisateur de manière dynamique et les intégrer à l'endpoint /diagnosis.

Une fois cette structure en place, l'endpoint /diagnosis peut être défini. Il prend les symptômes comme paramètre et utilise un modèle de machine learning pour prédire les maladies associées aux symptômes. Les résultats sont ensuite renvoyés au format JSON. L'intégration de ce modèle est relativement simple grâce à FastAPI, qui permet une configuration rapide et une documentation interactive générée automatiquement à l'adresse http://localhost:8000/docs.

Pour tester cette application, il suffit de démarrer le serveur avec Uvicorn, puis d'accéder à la documentation interactive pour sélectionner les symptômes et obtenir un diagnostic personnalisé. Cette structure peut être étendue pour intégrer plusieurs modèles d'apprentissage automatique, chacun spécialisé dans un domaine particulier, tout en maintenant une même architecture.

Un autre exemple intéressant d'intégration d'IA dans FastAPI concerne l'utilisation des modèles de langage de Cohere pour créer des assistants virtuels spécialisés. Cohere est un fournisseur d'IA qui propose des modèles de langage de pointe permettant de générer des réponses naturelles et contextuellement pertinentes. Ces modèles sont particulièrement adaptés pour créer des chatbots capables de comprendre et de générer des conversations humaines.

Imaginons que nous souhaitons créer un assistant de cuisine qui suggère des recettes de cuisine italienne en fonction des demandes des utilisateurs. Pour cela, il faut commencer par obtenir une clé API de Cohere, et configurer un environnement local pour stocker cette clé en toute sécurité. Ensuite, en utilisant la bibliothèque cohere, il est possible de configurer un client asynchrone permettant d'interagir avec le modèle de Cohere.

Le processus de création du chatbot commence par l'établissement d'un message système, qui définit le comportement du chatbot. Dans notre cas, le message système précise que le chatbot doit se comporter comme un chef italien, expert en cuisine traditionnelle. Ce message est ensuite envoyé au modèle de Cohere, qui génère une réponse basée sur le contexte et les messages précédemment échangés. En ajoutant les messages successifs à l’historique de la conversation, le chatbot apprend à répondre de manière contextuelle, en suggérant des recettes adaptées à la demande.

L'endpoint permettant d'interagir avec le chatbot est similaire à celui utilisé pour le diagnostic médical : il reçoit des requêtes d'utilisateur et répond avec une suggestion de recette. Les interactions sont gérées de manière asynchrone, ce qui permet à l'application de répondre rapidement même en cas de forte charge de travail.

Dans ce cas, l'intégration d'un modèle de langage dans une application FastAPI permet de créer une interface utilisateur fluide et interactive, capable de répondre à des questions complexes tout en maintenant un dialogue naturel. L'utilisation de modèles comme Cohere ouvre des possibilités infinies dans la création d'assistants virtuels capables de traiter un large éventail de tâches allant des conversations simples aux tâches plus spécialisées.

En résumé, l'intégration de modèles de machine learning dans FastAPI offre des possibilités étendues pour la création d'applications intelligentes. Que ce soit pour un diagnostic médical ou un assistant virtuel, l'architecture flexible de FastAPI et la puissance des modèles ML et des modèles de langage comme Cohere permettent de développer des solutions robustes et évolutives. Il est important de noter que, bien que ces technologies offrent un grand potentiel, il est essentiel de bien gérer les données utilisées et de s'assurer que les modèles sont adaptés à la tâche spécifique. Par ailleurs, il convient de suivre de près les mises à jour des modèles et des bibliothèques afin de garantir la qualité et la pertinence des résultats fournis par l'application.

Comment intégrer FastAPI avec LangChain pour créer un assistant AI interactif

L’intégration de FastAPI avec LangChain offre une approche puissante pour créer des applications alimentées par des modèles de langage, telles que des chatbots et des assistants intelligents. Dans ce contexte, nous allons aborder comment utiliser FastAPI pour développer un assistant AI capable de répondre à des questions fréquentes, en s’appuyant sur un modèle de langage de Cohere et des données externes, telles qu'un fichier FAQ.

Pour commencer, nous devons configurer un environnement de développement qui inclut plusieurs bibliothèques Python. En plus des bibliothèques fastapi et uvicorn, qui sont nécessaires pour la création du serveur, nous devons installer des bibliothèques spécifiques à LangChain et à l’interfaçage avec Cohere. Ces bibliothèques incluent langchain, langchain-community, langchain-cohere, ainsi que des outils pour la gestion des vecteurs et la manipulation des données comme chromadb et unstructured. Après l'installation de ces dépendances, nous pourrons démarrer la création de notre assistant.

La première étape consiste à définir les prompts, ou modèles de messages, qui guideront l’interaction avec le modèle de langage. Dans notre cas, nous utiliserons deux types de messages : un message système et un message utilisateur. Le message système sert à configurer le contexte dans lequel le modèle fonctionnera, en fournissant des instructions sur la manière de répondre aux utilisateurs. Le message utilisateur, quant à lui, est dynamique et représente la question que l’utilisateur pose au chatbot.

Voici un exemple d’un modèle de message système dans un assistant de support client :

python
template: str = """
Vous êtes un chatbot d’assistance client.  
Vous aidez les utilisateurs avec des questions générales et des problèmes techniques.  
Vous répondrez à la question : {question}  
Votre réponse sera uniquement basée sur les connaissances du contexte ci-dessous que vous avez appris.  
-----------  
{context}  
-----------  
Si vous ne connaissez pas la réponse, vous demanderez à l’utilisateur de reformuler sa question ou vous le dirigerez vers [email protected].  
Soyez toujours amical et utile.  
À la fin de la conversation, demandez à l’utilisateur s’il est satisfait de la réponse.  
Si oui, dites au revoir et mettez fin à la conversation.  
"""

Ce template structure la manière dont l’assistant doit interagir avec l'utilisateur et inclut des variables comme {question} et {context} qui seront utilisées pour chaque interaction spécifique. En utilisant LangChain, nous pouvons facilement adapter ce modèle à chaque échange en définissant des objets de message et en les combinant dans une chaîne de dialogue.

Une fois les messages définis, la deuxième étape consiste à ingérer et à vectoriser les documents qui alimenteront l’assistant en informations. Dans notre exemple, l’assistant répondra en utilisant un fichier FAQ spécifique. Ce fichier sera découpé en morceaux (chunks), puis vectorisé à l’aide de Chroma DB, une base de données en mémoire pour la recherche basée sur la similarité de vecteurs. Cela permet au modèle de rechercher efficacement dans de grandes quantités de données textuelles.

L’étape suivante est la construction de la chaîne du modèle, ce qui signifie l’organisation des différentes étapes du processus, de l’ingestion du texte à la réponse à la question de l’utilisateur. Cela comprend la définition du prompt (message système et utilisateur), l’indexation des données pour permettre une recherche rapide et efficace, et l’intégration avec le modèle de langage de Cohere via LangChain.

Une fois la chaîne de modèles définie, il est temps de créer l’endpoint FastAPI. L’endpoint est une URL à travers laquelle les utilisateurs peuvent envoyer des requêtes au serveur. Dans notre cas, l’endpoint sera conçu pour accepter une question de l’utilisateur et renvoyer une réponse générée par le modèle, en utilisant les données préparées précédemment. Ce processus s’articule autour de la gestion asynchrone des requêtes et de l’interaction avec le modèle pour générer une réponse en fonction des messages échangés et des informations disponibles.

Voici un exemple simple de la façon dont l’endpoint peut être implémenté dans FastAPI :

python
@app.post("/query")


async def query_chat_bot(request: Request, query: Annotated[str, Body(min_length=1)]) -> str:
    answer = await generate_chat_completion(query, request.state.messages)
    return answer

L’ajout de la validation de la longueur minimale des messages garantit que les requêtes sont significatives et empêche l’envoi de données vides qui pourraient entraîner des erreurs dans le modèle.

Une fois que l’assistant est opérationnel, il est important de tester son fonctionnement en local. Cela se fait via un serveur FastAPI, en utilisant un outil comme uvicorn. Ce serveur permettra d’interagir avec l’assistant à travers la documentation interactive fournie par FastAPI, où l’utilisateur pourra tester l’endpoint avec des messages tels que « Bonjour, pouvez-vous me suggérer une recette rapide pour le déjeuner, préparée en moins d’une heure ? » ou d’autres questions.

Une fois l’interaction terminée et que l’assistant a répondu, l’utilisateur peut également tester la fonction de redémarrage de la conversation en utilisant un autre endpoint qui efface l’historique des messages. Cette fonctionnalité est cruciale dans un environnement de production, où il peut être nécessaire de réinitialiser l’état de la conversation entre différents utilisateurs ou sessions.

LangChain permet d’augmenter cette approche en offrant une gestion plus fine des flux de travail et en intégrant des sources de données externes, comme des bases de données ou des API tierces. En production, selon les besoins du projet, il peut être judicieux de choisir parmi différents modèles d’IA pour optimiser les coûts et les performances. Cohere propose divers modèles adaptés à des cas d’usage spécifiques, et il est crucial de comprendre les avantages et limitations de chaque modèle pour faire le choix le plus adapté à votre application.

Il est aussi essentiel de comprendre l’importance de l’organisation des données, en particulier lorsqu’il s’agit de structurer et d’ingérer des documents complexes, comme ceux qui alimenteront notre assistant. Une gestion efficace des documents, leur découpage et leur vectorisation sont les clés pour garantir des réponses rapides et pertinentes de la part du modèle, ce qui rendra l’interaction plus fluide et agréable pour l’utilisateur.

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