Aujourd'hui, la plupart d'entre nous utilisons l'intelligence artificielle via des sites web ou des applications qui envoient nos données à des serveurs distants. Bien que pratique, cette pratique soulève des questions. grave dilemme concernant la vie privée Et cela nous contraint à des abonnements mensuels parfois onéreux. Heureusement, l'écosystème open source a dépassé cette situation absurde, et il est désormais tout à fait possible de construire un cerveau numérique sur son propre ordinateur, sans qu'un seul octet ne quitte la maison.
Si l'idée d'avoir un assistant qui ne vous espionne pas, qui ne facture aucun frais et que vous pouvez personnaliser à votre guise vous séduit, vous êtes au bon endroit. Voyons cela plus en détail… des plateformes plus robustes pour les développeurs allant de solutions simples où vous n'avez pas besoin d'écrire une seule ligne de code, à des tutoriels techniques pour ceux qui veulent se plonger dans la programmation.
Plateformes open source pour le développement de chatbots
Quand on parle de logiciels libres, on fait référence à des outils dont le code est public, permettant à toute une communauté de l'améliorer et vous donnant ainsi accès à une large gamme de solutions. contrôle absolu du systèmeC'est essentiel si vous recherchez la transparence et l'efficacité dans votre projet.
- Botpress : C'est une solution très complète. Elle permet de créer des flux visuels pour éviter de se perdre dans le code, tout en intégrant un éditeur JavaScript pour les tâches plus complexes. Elle fonctionne parfaitement avec Slack, Telegram et Facebook Messenger.
- Rasa : Pour ceux qui recherchent une solution professionnelle, Rasa est la solution idéale. Au lieu de flux rigides, elle utilise un approche fondée sur les histoiresEntraînez le bot avec de véritables journaux de conversations. Il est installé sur vos propres serveurs et est idéal si vous disposez d'une grande quantité de données d'entraînement.
- Botkit : Propriété de Microsoft mais distribué sous licence MIT, cet outil est destiné aux développeurs souhaitant créer des intégrations puissantes sur les plateformes de messagerie.
- avec.ai : Acquis par Meta, c'est une option gratuite et très performante pour le traitement du langage naturel, notamment si votre bot est destiné à être utilisé sur Facebook Messenger.
- DeepPavlov : Nous entrons ici dans le domaine de l'apprentissage profond. C'est un framework Python idéal pour ceux qui souhaitent implémenter des modèles comme BERT et créer systèmes de dialogue complexes.
- Toc : Une solution complète qui ne dépend pas d'API externes et qui vous permet de déployer des bots localement à l'aide de Docker.
- BotMan.io : Si vous êtes un adepte de PHP, cet outil est fait pour vous. C'est probablement le framework PHP le plus populaire pour les bots, permettant d'écrire la logique une seule fois et de la déployer sur plusieurs canaux.
- Autres options intéressantes: On a OpenDialog, qui propose un concepteur sans code en PHP ; Botonique, basé sur React et TypeScript pour des expériences plus visuelles ; Claudia Bot Constructeurce qui simplifie l'infrastructure sur AWS ; et Bottenderqui optimise la gestion des événements conversationnels. Il met également en évidence Golem, un framework Python qui utilise une approche linguistique universelle plutôt qu'une approche purement statistique.
L'alternative sans code : l'intelligence sans programmation
Tout le monde ne sait pas programmer ou n'a pas le temps de se débattre avec le terminal. Dans ces cas-là, il existe des constructeurs sans code, qui utilisent des interfaces. glisser-déposer définir le déroulement de la conversation.
Des outils comme le Assistant IA Ringover o Croustillant Elles vous permettent d'automatiser le service client et de capturer des prospects sans effort. D'autre part, Robot à écrire C'est une excellente option open source qui permet de créer des interfaces très modernes et de les intégrer à Notion ou Google Sheets. Si vous recherchez un outil qui apprend de vos propres documents, bavarder C'est la solution idéale car elle permet d'entraîner le bot directement à partir de votre site web ou de votre FAQ. D'autres solutions, telles que… Pas du tout o Joonbot Ils se concentrent davantage sur l'environnement B2B et la qualification des prospects.
Construire sa propre IA locale : l’écosystème moderne
Si vous souhaitez exécuter un modèle de langage géant (LLM) sur votre machine, la combinaison gagnante actuelle est : Ollama avec Open WebUIOllama sert de gestionnaire, vous permettant de télécharger et d'exécuter facilement des modèles comme Llama 3 ou Mistral. Plus besoin d'utiliser le terminal : Open WebUI vous offre une interface identique à celle de ChatGPT, avec historique des conversations et préréglages de personnalité.
Pour que tout cela fonctionne de manière stable et soit facile à mettre à l'échelle, il est préférable d'utiliser DockerEn empaquetant l'application dans un conteneur, vous évitez les conflits de dépendances et rendez le système portable. Pour une compilation sans problème, il est recommandé d'avoir au moins 16 Go de RAM et une carte graphique moderne, puisque les modèles volent lorsqu'ils tiennent entièrement dans la mémoire vidéo (VRAM), remplissant ainsi la condition Configuration requise pour Windows 11 en vue de l'utilisation de l'intelligence artificielle locale.
Faire passer le bot au niveau supérieur grâce à RAG et FastAPI
Un chatbot local est très pratique, mais il ne connaît parfois que ce qu'il a appris lors de sa formation générale. Pour en faire un expert de vos propres données, nous devons appliquer une technique appelée RAG (Génération augmentée par récupération)En résumé, il s'agit de fournir au modèle une base de connaissances externe (comme vos notes ou les manuels de l'entreprise) à consulter avant de répondre.
Pour mettre cela en œuvre de manière professionnelle, nous pouvons utiliser API rapideFastAPI est un framework Python ultra-rapide qui sert d'interface entre l'utilisateur et l'IA. Il entre en jeu en complément de FastAPI. LamaIndexUne bibliothèque qui extrait le texte de vos documents, l'indexe et le connecte au modèle Ollama, ce qui facilite son utilisation. Servez un modèle de langage volumineux depuis votre poste de travail local..
Le processus est simple : l’utilisateur pose une question via un point de terminaison FastAPI, LlamaIndex effectue une recherche. informations pertinentes dans vos fichiers locaux Elle transmet ensuite ces données à Ollama, qui rédige la réponse finale en se basant exclusivement sur celles-ci. Ainsi, vous pouvez transformer votre IA en tuteur de préparation aux examens ou en expert des réglementations de votre entreprise, simplement en ajoutant des fichiers .txt ou .pdf à un dossier.
Disposer d'un système d'IA local est la meilleure façon de garantir que les informations sensibles ne tombent pas entre de mauvaises mains et d'éliminer les coûts récurrents. Qu'il s'agisse d'opter pour des frameworks puissants comme Rasa, des outils visuels sans code ou la combinaison Ollama et LlamaIndex pour créer des systèmes RAG, la liberté de gérer ses propres connaissances L'utilisation de son propre matériel représente un bond qualitatif en termes d'efficacité et de sécurité numérique.
Écrivain passionné par le monde des octets et de la technologie en général. J'aime partager mes connaissances à travers l'écriture, et c'est ce que je vais faire dans ce blog, vous montrer toutes les choses les plus intéressantes sur les gadgets, les logiciels, le matériel, les tendances technologiques et plus encore. Mon objectif est de vous aider à naviguer dans le monde numérique de manière simple et divertissante.