Optimisation du LLM personnalisé pour des opérations efficaces et un meilleur partage de l'information

Notre client, une entreprise bien établie disposant de plus d'une décennie de données accumulées, a dû relever le défi d'exploiter le potentiel de ses énormes ensembles de données encore inexploités.

Conscients de l’opportunité de transformer cette richesse d’informations en insights exploitables afin de stimuler la croissance de l’entreprise, nous avons entrepris une stratégie globale articulée autour de trois objectifs principaux, en tirant parti des LLM et des modèles RAG (Retriever-Answer Generator).

Solutions sur mesure à base de grands modèles de langage

Nous avons développé un LLM personnalisé, spécialement conçu pour s'aligner sur les besoins commerciaux uniques de notre client. Ce modèle sur mesure a été affiné pour comprendre les nuances de leur industrie, les interactions avec les clients et les communications internes.

Ce niveau de personnalisation a permis au client d'exploiter l'IA d'une manière profondément adaptée à son activité, en améliorant l'engagement des clients et en favorisant une prise de décision et un partage d'informations plus éclairés.

‍

Analyse numérique avancée des données

Notre approche est allée au-delà de l'analyse traditionnelle des données. Nous avons mis en œuvre des algorithmes sophistiqués capables de plonger dans les vastes ensembles de données numériques du client. Cela nous a permis d'extraire des schémas et des tendances significatifs qui n'avaient pas été exploités auparavant.

En convertissant ces points de données numériques complexes en informations claires et exploitables, nous avons permis au client de prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données, et d'optimiser ses opérations - en convertissant efficacement les modèles linguistiques en demandes numériques.

‍

Capacités améliorées d'interprétation des codes

Nous avons intégré à notre solution des capacités améliorées d'interprétation du code. Cette fonctionnalité a permis au client d'analyser et de comprendre efficacement les vastes quantités de codes existants intégrés dans ses systèmes.

Nous avons construit un modèle RAG (Retriever-Answer Generator) piloté par LLM. Cet ajout innovant a été spécialement conçu pour traiter les ensembles de données étendus et diversifiés du client. Le modèle RAG a excellé dans la récupération d'informations pertinentes à partir d'un vaste corpus de données et dans la génération de réponses précises, ce qui en fait un outil inestimable pour découvrir des informations à partir de leur référentiel de données accumulé sur une décennie