@@yoandevco @maximethoonsen5130 je viens de tester sous symfony7 et je dois souvent desactiver le code block javascript assetMapper pour obtenir la réponse. j'ai une question au niveau des formats de fichiers. lesquels sont pris en charge ou à proscrire dans la generation des embeddings?
Pas toujours évident de faire un format ni trop court, ni trop long. On fait du mieux qu'on peut, après, ça prend le temps que ça prend, je fais pas de montage, alors y'a beaucoup de feeling 😁
Merci pour cette vidéo Yoan, après avoir suivi la conf à AFUP pour LLPhant je me disais que j'allais l'utilisé pour mon projet de fin de licence, et boom tu sors une vidéo qui rends les choses encore plus claire 🤩🤩
Bonjour YonanDev je suis étudiant en licence 3 informatique de gestion ma question est comment faire pour acquérir c'est connaissance pour pouvoir coder de t'elle chose. Comment faire pour devenir pour être à l'aise dans le code est comprendre tout c'est concept à l'école on nous apprend pas tout sa on nous fait faire que des trucs simples .
Merci pour cette vidéo très intéressante. J'ai quelques questions, que ce passe t'il si la réponse se trouve entre deux chunk de 500 mots ? Peut on brider la réponse aux questions qui ne seraient pas dans le contexte des fichiers préparé ? J'imagine que chaque question coûte des crédits openAi ?!
Merci ! La "transformation" des portions de documents en emdedding se font via l'utilisation d'un appel à une API de OpenAI. Il faut donc considérer qu'il y accède à mon avis. Le stockage en tant que tel ce fait "en local" après cet aller retour.
Hello merci pour la vidéo! Doit-on passer obligatoirement par openai pour l’embedding? As tu testé d’autres alternatives au stockage local en json? J’aimerais en savoir plus sur le sujet stp
Hello ! la lib LLphant ne fonctionne qu'avec OpenAI, mais dans l'absolu, non ce n'est pas obligatoire, d'autres modèles peuvent le faire. J'ai testé le stockage avec Postgresql, mais pour simplifier la démo, je ne l'ai pas utilisé pour la vidéo .
Bonsoir , j'ai une erreur : Attempted to load class "OpenAIEmbeddingGenerator" from namespace "LLPhant\Embeddings\EmbeddingGenerator". Did you forget a "use" statement for another namespace?
J'avais la même erreur sur Laravel, je pense qu'il y a maintenant 3 fonctions dédiées à des cas de figures différents: OpenAIADA002EmbeddingGenerator, OpenAI3SmallEmbeddingGenerator, OpenAI3LargeEmbeddingGenerator. J'ai utilisé OpenAIADA002EmbeddingGenerator qui est le modèle par défaut je pense.
Merci pour la vidéo. Sinon la barre de recherche du site symfony ou la recherche de l’OS dans les documents fonctionne bien aussi ^^. Je suis la chaine _underscore et apparemment chatGPT devient fainéant donc on en revient à la confiance qu’on peut accorder aux réponses. A la semaine prochaine
Ha ha, évidemment ce n'était qu'un exemple, mais ça permet de se projeter dans d'autres use case. Pour la baisse de qualité de ChatGPT, ça reste très relatif quand même !
Bonjour à tous, je suis le créateur de LLPhant. Je voulais dire merci Yoan pour le super tutoriel
C'est à nous de te remercier pour cette superbe lib !
Du gros taf pour rendre accessible ce genre d'approche en PHP 🎉
(Et trop cool pour SF7 !l
@@yoandevco @maximethoonsen5130 je viens de tester sous symfony7 et je dois souvent desactiver le code block javascript assetMapper pour obtenir la réponse.
j'ai une question au niveau des formats de fichiers. lesquels sont pris en charge ou à proscrire dans la generation des embeddings?
Wow. Merci Yoan.
Je viens de decouvrir LLPHANT et cette vidéo est une vraie trouvaille.
Je trouve top que les vidéos ne dure que 30 mn ! On n'a pas toujours 3 h de temps pour appréhender une nouvelle solution.
Pas toujours évident de faire un format ni trop court, ni trop long.
On fait du mieux qu'on peut, après, ça prend le temps que ça prend, je fais pas de montage, alors y'a beaucoup de feeling 😁
Merci pour cette vidéo Yoan, après avoir suivi la conf à AFUP pour LLPhant je me disais que j'allais l'utilisé pour mon projet de fin de licence, et boom tu sors une vidéo qui rends les choses encore plus claire 🤩🤩
Merci !
C'est après avoir vu la conf que j'ai eu envie d'en faire une vidéo 💫
Tes vidéos sont toujours au top, ça peut être intéressant pour l'adapter sur d'autres documentations
Merci !
Ça ouvre plein de possibilités je trouve !
Très cool, voila un petit joujou qui va m'occuper quelques heures, je fonce voir l'article ! merci pour le partage
Éclate toi bien 💫
top super demo je reviens vers si besoin d infos pour bascule sur entity
Pour le réf force à toi le dev👌
Merci 💫
Merci Yoan pour cette video, Pour info OpenAi facture aussi les requêtes( les questions) pas seulement la generation des embeddings
Yo, merci pour la partage. Pour info RAG ça veut dire Retrieval Augmented Generation
Oups, mais oui, merci pour la correction !
Vidéo au top! Ca me donne des idées de dev...
Trop cool 😀
Merci beaucoup Yoan
Les grands esprits se rencontrent, j'ai ouvert une issue sur symfony docs il y a 2 jours sur exactement le même topic 😄
Excellent !
Je suis sûr que y'a moyen de faire un truc très sympathique !
Je vais aller voir l'issue ✨
Super merci
Avec plaisir
Bonjour YonanDev je suis étudiant en licence 3 informatique de gestion ma question est comment faire pour acquérir c'est connaissance pour pouvoir coder de t'elle chose. Comment faire pour devenir pour être à l'aise dans le code est comprendre tout c'est concept à l'école on nous apprend pas tout sa on nous fait faire que des trucs simples
.
excellent !!!
Merci 😘
Merci pour cette vidéo très intéressante. J'ai quelques questions, que ce passe t'il si la réponse se trouve entre deux chunk de 500 mots ? Peut on brider la réponse aux questions qui ne seraient pas dans le contexte des fichiers préparé ? J'imagine que chaque question coûte des crédits openAi ?!
Très belle vidéo. Une question. Lorsque tu entraines des modèles de la sorte, les données sont-elles stockées chez OpenAI ?
Merci !
La "transformation" des portions de documents en emdedding se font via l'utilisation d'un appel à une API de OpenAI.
Il faut donc considérer qu'il y accède à mon avis.
Le stockage en tant que tel ce fait "en local" après cet aller retour.
Hello merci pour la vidéo! Doit-on passer obligatoirement par openai pour l’embedding? As tu testé d’autres alternatives au stockage local en json? J’aimerais en savoir plus sur le sujet stp
Hello !
la lib LLphant ne fonctionne qu'avec OpenAI, mais dans l'absolu, non ce n'est pas obligatoire, d'autres modèles peuvent le faire.
J'ai testé le stockage avec Postgresql, mais pour simplifier la démo, je ne l'ai pas utilisé pour la vidéo .
c'est vraiment top. je me demande si on peut faire sa pour les fichiers audio ? mp3
Il faudrait faire une première passe avec Whisper, pour du Audio To Text, puis injecter le texte dans le dispositif 👌
Je vais creuser une version laravel 😮
en voilà une excellente nouvelle !
Bonsoir , j'ai une erreur : Attempted to load class "OpenAIEmbeddingGenerator" from namespace "LLPhant\Embeddings\EmbeddingGenerator".
Did you forget a "use" statement for another namespace?
J'avais la même erreur sur Laravel, je pense qu'il y a maintenant 3 fonctions dédiées à des cas de figures différents: OpenAIADA002EmbeddingGenerator, OpenAI3SmallEmbeddingGenerator, OpenAI3LargeEmbeddingGenerator. J'ai utilisé OpenAIADA002EmbeddingGenerator qui est le modèle par défaut je pense.
Merci pour la vidéo. Sinon la barre de recherche du site symfony ou la recherche de l’OS dans les documents fonctionne bien aussi ^^.
Je suis la chaine _underscore et apparemment chatGPT devient fainéant donc on en revient à la confiance qu’on peut accorder aux réponses.
A la semaine prochaine
Ha ha, évidemment ce n'était qu'un exemple, mais ça permet de se projeter dans d'autres use case.
Pour la baisse de qualité de ChatGPT, ça reste très relatif quand même !