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Le LLM comme moteur de raisonnement (Bases de l'API)

Ingénierie de l'IA Agentique (Construisez, ne vous contentez pas de prompter)

Penser en appels d'API

En ingénierie agentique, nous ne faisons pas que « chater ». Nous traitons le LLM comme un module programmable.

Le modèle de complétion

Apprenez à utiliser la structure messages : system, user et assistant.

Exemple de code : python import openai client = openai.OpenAI() response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{"role": "system", "content": "Vous êtes un moteur logique."}, {"role": "user", "content": "Analysez le problème..."}] )

Comprendre la gestion des tokens et la température est crucial pour obtenir un comportement d'agent prévisible.