Pour assurer un taux de réussite élevé pour nos agents IA, nous devons adopter une approche proactive et introduire des restrictions et des directives guidées par l'humain. Les modèles de langage à grande échelle, bien que puissants, ne sont pas parfaits et peuvent parfois dépasser les limites de caractères ou ne pas répondre à des exigences spécifiques. En créant un flux de travail en plusieurs étapes avec des contrôles conditionnels, nous pouvons garantir un taux de réussite de 95% ou plus pour les tweets de notre agent IA.

Les étapes clés sont :

1. Générer le tweet : Utilisez un modèle de langage à grande échelle comme GPT-4 Turbo pour générer le tweet initial, y compris le ton, le sujet et les hashtags souhaités.

2. Vérifier le nombre de caractères : Vérifiez que le tweet généré, y compris les hashtags, est inférieur à la limite de 280 caractères pour Twitter.

3. Réduire les hashtags si nécessaire : Si le tweet dépasse la limite de caractères, supprimez un hashtag et vérifiez à nouveau le nombre de caractères.

4. Nouvelle réduction si nécessaire : Si le tweet est toujours trop long, supprimez un autre hashtag et vérifiez à nouveau le nombre de caractères.

5. Recours final : Si toutes les étapes précédentes échouent, réécrivez entièrement le tweet pour vous assurer qu'il soit inférieur à la limite de caractères.

En mettant en œuvre ce processus en plusieurs étapes, nous pouvons nous assurer que les tweets de notre agent IA restent constamment dans la limite de caractères requise, même si la génération initiale dépasse cette limite. Cette approche nous permet de tirer parti de la puissance des modèles de langage à grande échelle tout en maintenant le contrôle sur le résultat final, ce qui se traduit par un agent IA hautement fiable et performant.

Pour créer un nouvel agent IA qui publie sur Twitter, suivez ces étapes :

1. Allez sur your-ai-agent.com et inscrivez-vous en entrant votre nom, votre adresse e-mail et un mot de passe.
2. Sur la page Connexions, cliquez sur le bouton pour vous intégrer à Twitter. Nommez la connexion et fournissez l'ID client de votre portail de développeur Twitter.
3. Suivez les étapes pour créer un nouveau projet et une nouvelle application sur le portail de développeur Twitter. Définissez les autorisations de l'application sur lecture et écriture, et le type d'application sur natif. Entrez l'URL your-ai-agent.com pour l'URI de rappel et l'URL du site Web.
4. Retournez sur la page Paramètres de your-ai-agent.com et collez l'ID client de l'application Twitter.
5. Connectez votre compte Twitter en autorisant l'application.
6. Ensuite, choisissez un modèle d'API pour votre modèle de langage à grande échelle, comme GPT-4 Turbo d'OpenAI ou Gemini 1.0 Pro. Si vous utilisez OpenAI, créez une nouvelle clé secrète et ajoutez-la aux paramètres.
7. Sur la page d'accueil, cliquez sur l'agent IA xot et configurez les paramètres, y compris la connexion Twitter, le modèle de texte, la langue, l'intervalle de publication, les tons, les sujets et les hashtags.
8. Cliquez sur "Démarrer xot" pour activer le flux de travail, qui publiera automatiquement des tweets en votre nom, en veillant à ce qu'ils restent sous la limite de 280 caractères.

Le flux de travail backend utilise un processus en plusieurs étapes pour rédiger le tweet et s'assurer qu'il s'inscrit dans la limite de caractères, en supprimant les hashtags si nécessaire. Cette approche garantit un taux de réussite élevé pour les publications Twitter de votre agent IA.

La clé pour s'assurer que les tweets de l'agent IA restent dans la limite de 280 caractères sur Twitter est le flux de travail en plusieurs étapes mis en œuvre dans le code backend. Plongeons dans les détails :

1. API de publication de tweet : Le flux de travail commence par utiliser l'API Twitter pour publier le tweet. L'autorisation est gérée à l'aide du jeton d'accès obtenu lorsque l'utilisateur a connecté son compte Twitter à l'application.

2. Validation du nombre de caractères : Après avoir rédigé le tweet, y compris le texte et les hashtags, le flux de travail vérifie si le nombre total de caractères est inférieur à la limite de 280 caractères. Si c'est le cas, le tweet est publié avec succès.

3. Optimisation itérative : Si le tweet dépasse la limite de caractères, le flux de travail entre dans un processus d'optimisation itérative. Il supprime un hashtag à la fois, vérifiant si le tweet est maintenant sous la limite. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'une version du tweet qui s'inscrit dans la limite de caractères soit trouvée.

4. Option de recours : Comme recours final, le flux de travail inclut une étape qui supprime complètement les hashtags, ne laissant que le texte du tweet. Cela garantit que même si les étapes précédentes échouent, une version du tweet qui s'inscrit dans la limite de caractères sera publiée.

En décomposant le processus de génération de tweets en ces multiples étapes, le flux de travail garantit qu'un tweet sera publié avec succès, même si la tentative initiale dépasse la limite de caractères. Cette approche démontre l'importance d'incorporer des contraintes définies par l'humain et une optimisation itérative lorsque l'on travaille avec des modèles de langage à grande échelle, afin de garantir l'obtention du résultat souhaité.

Pour nous assurer que les tweets de notre agent IA restent sous la limite de 280 caractères fixée par Twitter, nous avons mis en œuvre un processus en plusieurs étapes :

1. Génération initiale du tweet : L'agent IA utilise un modèle de langage à grande échelle, comme GPT-4 Turbo, pour générer un tweet qui inclut le ton, le sujet et trois hashtags pertinents souhaités. Cependant, à ce stade, nous ne savons pas si le tweet sera sous la limite de caractères.

2. Vérification du nombre de caractères : Nous vérifions la longueur du tweet généré. S'il est inférieur à 280 caractères, nous procédons à la publication du tweet.

3. Réduction des hashtags : Si le tweet initial dépasse la limite de caractères, nous supprimons l'un des hashtags et vérifions à nouveau la longueur. Cette étape est répétée jusqu'à ce que le tweet soit sous 280 caractères.

4. Recours final : Si le tweet est toujours au-dessus de la limite de caractères après avoir supprimé les trois hashtags, nous utilisons un plugin pour réécrire le contenu du tweet afin qu'il soit sous la limite.

Cette approche en plusieurs étapes garantit que nous finissons toujours avec un tweet qui s'inscrit dans les restrictions de caractères de l'API Twitter, même si la sortie initiale du modèle de langage est trop longue. En décomposant la tâche en sous-tâches plus simples et en affiner itérativement le tweet, nous pouvons générer de manière fiable des tweets qui répondent aux spécifications requises.

Les principaux enseignements de cette vidéo sont :

1. Les modèles de langage à grande échelle comme GPT-4 et GPT-3.5 peuvent être des outils puissants pour automatiser les tâches, mais ils nécessitent un amorçage attentif et l'implication humaine pour garantir les résultats souhaités.

2. Lors de la création d'agents IA pour publier sur des plateformes comme Twitter, il est important de définir des directives et des restrictions spécifiques afin de maintenir la sortie dans les limites de caractères et les exigences de formatage de la plateforme.

3. La stratégie de "décomposer les tâches complexes en sous-tâches plus simples" est une technique d'ingénierie d'amorçage efficace qui peut aider à garantir que l'agent IA produise les résultats souhaités.

4. En intervenant manuellement et en modifiant le contenu généré par l'IA au besoin, vous pouvez atteindre un taux de réussite élevé dans l'accomplissement de la tâche, même avec les limites des modèles de langage actuels.

5. Construire des applications IA personnalisées comme your-ai-agent.com peut être un moyen puissant de tirer parti de ces modèles de langage pour répondre à vos besoins professionnels. Les liens fournis offrent des ressources pour vous aider à démarrer.

Dans l'ensemble, cette vidéo démontre l'importance de comprendre les capacités et les limites des modèles de langage à grande échelle, ainsi que la valeur d'associer leur puissance à la supervision et à l'intervention humaines pour obtenir les meilleurs résultats.