Código fuente wiki de Intelligence artificielle

Última modificación por Aurelie Bertrand el 2025/10/02 16:33
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1 {{ddtoc/}}
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5 Cette section permet de configurer les options pour les fonctionnalités utilisant l'intelligence artificielle : l'[[enrichissement des données avec des données ouvertes>>doc:Digdash.user_guide.studio.open_data.WebHome]] et la génération d'une fonction de transformation.
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7 [[image:Highlight_parameters_FR.png]]
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9 = Données ouvertes =
10
11 Vous pouvez activer ici la [[fonctionnalité de données ouvertes>>doc:Digdash.user_guide.studio.open_data.WebHome]]:
12
13 * Cochez la case **Activer la fonctionnalité de données ouvertes**.
14 ➡ La commande** Enrichir avec des données ouvertes** est alors disponible dans le menu contextuel des modèles de données.
15 [[image:Enrich_data_FR.png||height="504" width="707"]]
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18 Il est également possible de détecter automatiquement si des données ouvertes compatibles avec vos données sont disponibles, à la création de votre modèle de données. Pour cela:
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20 * Cochez la case **Activer la fonctionnalité de données ouvertes à la création d'un modèle de données.**
21 ➡ Si des données ouvertes compatibles avec vos données sont disponibles, elles vous seront proposées lors de la création de votre modèle de données (après clic sur le bouton **Terminer** lors de la configuration du modèle de données dans le Studio).
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23 Le champ **L'identifiant du rôle contenant les modèles de données ouvertes **contient l'identifiant du rôle dédié aux modèles de données ouvertes **Digdash Open Data**.
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25 = LLM (Grand modèle de langage) =
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27 Vous pouvez activer et spécifier ici le LLM (grand modèle de langage) utilisé pour l'assistant AI permettant [[la génération de fonctions de transformation>>doc:Digdash.user_guide.studio.Create_datamodel.transform_data.transform_data_tab.WebHome||anchor="IA"]].
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29 1. Cochez la case **Activer le LLM**.
30 1. Sélectionnez le **Fournisseur LLM **dans la liste déroulante.
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32 (% class="box infomessage" %)
33 (((
34 Le fournisseur LLM **Ollama** nécessite une installation en local. Vous pouvez consultez la documentation Ollama [[https:~~/~~/github.com/ollama/ollama/>>https://github.com/ollama/ollama/]] pour plus de détails.
35 )))
36
37 (% start="3" %)
38 1. Renseignez les éléments suivants :(((
39 |=(% style="width: 181px;" %) |=(% style="width: 286px;" %)OpenAI|=(% style="width: 363px;" %)Google Gemini|=(% style="width: 482px;" %)Ollama
40 |=(% style="width: 181px;" %)**URL du serveur**|(% style="width:286px" %)https:~/~/api.openai.com|(% style="width:363px" %)(((
41 https:~/~/generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models///nom_du_modèle//
42
43 L'URL contient le modèle utilisé par Gemini. Ainsi,// nom_du_modèle //est à remplacer par le nom du modèle choisi. Par exemple: 
44 https:~/~/generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent
45
46 Cliquez sur le lien suivant pour consulter la liste des modèles disponibles:
47 [[https:~~/~~/ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini?hl=fr>>https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini?hl=fr]]
48 )))|(% style="width:482px" %)(((
49 Entrez l'URL du serveur sous la forme suivante :
50 //http:~/~/[serveur]:[port]
51 Par exemple : //[[http:~~/~~/lab1234.lan.digdash.com:11434>>http://lab3090.lan.digdash.com:11434]]
52
53
54 )))
55 |=(% style="width: 181px;" %)**Clé d'API**|(% style="width:286px" %)(((
56 Entrez votre clé API.
57
58 Consultez le paragraphe [[Configurer une clé API OpenAI>>doc:.LLM_API_key.WebHome||anchor="OpenAI"]] si besoin.
59 )))|(% style="width:363px" %)(((
60 Entrez votre clé API.
61
62 Consultez le paragraphe [[Configurer une clé API Gemini>>doc:.LLM_API_key.WebHome||anchor="Gemini"]] si besoin.
63 )))|(% style="width:482px" %)Ollama ne nécessite pas de clé API.
64 |=(% style="width: 181px;" %)**Modèle**|(% style="width:286px" %)(((
65 Entrez le nom du modèle choisi.
66 Par exemple, gpt-3.5-turbo.
67
68 Cliquez sur le lien suivant pour consulter la liste des modèles disponibles:
69 [[https:~~/~~/platform.openai.com/docs/models>>https://platform.openai.com/docs/models]]
70 )))|(% style="width:363px" %)(((
71 Le modèle n'est pas renseigné ici mais directement dans l'URL du serveur.
72 Le champ doit rester vide.
73 )))|(% style="width:482px" %)(((
74 Entrez l'identifiant du modèle.
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76 Nous recommandons les modèles suivants :
77
78 * **Codestral 22B** : LLM spécialisé dans la génération de code (petit modèle performant).
79 Avec le niveau de [[quantization>>https://huggingface.co/docs/optimum/concept_guides/quantization]] Q4_K_M, l'identifiant est alors //codestral:22b-v0.1-q4_K_M//
80
81 * **Llama 3.3 70B **: LLM généraliste pouvant répondre à des tâches générant du code.
82 Avec le niveau de [[quantization>>https://huggingface.co/docs/optimum/concept_guides/quantization]] Q4_K_M, l'identifiant est alors //llama3.3:70b-instruct-q4_K_M//
83
84 Cliquez sur le lien suivant pour consulter la liste des modèles disponibles:
85 [[https:~~/~~/ollama.com/search>>https://ollama.com/search]]
86 )))
87 )))
88 1. Cliquez sur **Enregistrer**.
89
90 Pour revenir aux valeurs par défaut, cliquez sur **Réinitialiser**.
91
92 == Paramétrage des prompts ==
93
94 Les prompts (ou instructions) utilisés par défaut pour la génération de transformations de données sont stockés dans le répertoire ///home/digdash/webapps/ddenterpriseapi/WEB-INF/classes/resources/llm.// Il existe un prompt pour chaque fournisseur. ❗Ces prompts NE DOIVENT PAS être modifiés.
95
96 Vous pouvez définir un prompt personnalisé sur le même modèle en conservant les dernières lignes :
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98 {{{request:
99 #/*REQUEST_CLIENT*/#}}}
100
101 Afin d'être pris en compte, celui-ci doit se nommer //custom.prompt// et être placé dans le répertoire ///home/digdash/appdata/default/Enterprise Server/ddenterpriseapi/config.//
102
103 = Faits marquants{{id name="highlight"/}} =
104
105 (% class="box" %)
106 (((
107 💡 Consultez la page [[Afficher les faits marquants>>doc:Digdash.user_guide.dashboard.Display_highlights.WebHome]] pour plus de détails sur l'utilisation des faits marquants.
108 )))
109
110 Des valeurs sont paramétrées par défaut pour configurer l[['affichage des faits marquants>>doc:Digdash.user_guide.dashboard.Display_highlights.WebHome]]. Vous avez la possibilité de modifier ces valeurs si vous souhaitez influencer la façon dont ces faits marquants sont identifiés.
111
112 |=(% style="background-color: grey; width: 438px;" %)(% style="color:#ffffff" %)Paramètre|=(% style="background-color: grey; width: 1053px;" %)(% style="color:#ffffff" %)Description
113 |(% style="width:438px" %)**Nombre minimum de membres pour Mega**|(% style="width:1053px" %)(((
114 Nombre minimum de membres que la dimension doit contenir pour pouvoir déterminer un méga contributeur.
115 Par défaut, la dimension doit contenir au moins 5 membres.
116 )))
117 |(% style="width:438px" %)**Pourcentage minimum pour Mega**|(% style="width:1053px" %)Pourcentage minimum de la somme totale que doit représenter le membre pour être un méga contributeur.
118 Par défaut, un membre doit contribuer pour au moins 40% d'une mesure donnée pour pouvoir être un méga contributeur.
119 |(% style="width:438px" %)**Nombre minimum K pour TopK**|(% style="width:1053px" %)Nombre minimum de membres contribuant pour au moins le "//Pourcentage minimum pour TopK"// à une mesure donnée (somme totale).
120 Par défaut, 2 membres minimum doivent contribuer pour au moins 40% d'une mesure donnée pour être des top contributeurs.
121 |(% style="width:438px" %)**Nombre maximum K pour TopK**|(% style="width:1053px" %)Nombre maximum de membres contribuant pour au moins le "//Pourcentage minimum pour TopK"// à une mesure donnée (somme totale).
122 Par défaut, 5 membres maximum doivent contribuer pour au moins 40% d'une mesure donnée pour être des top contributeurs.
123 |(% style="width:438px" %)**Pourcentage K pour TopK**|(% style="width:1053px" %)Pourcentage du nombre de membres permettant de déterminer K.
124 Par défaut, K est égal à 33%. Il faut au minimum 6 membres pour obtenir un Top2.
125 |(% style="width:438px" %)**Pourcentage minimum pour TopK**|(% style="width:1053px" %)Pourcentage minimum d'une mesure donnée auquel les K meilleurs membres doivent contribuer pour être des Top contributeurs.
126 Par défaut, les K meilleurs membres doivent contribuer pour au moins 40% à une mesure donnée (somme totale) pour être des top contributeurs.
127 |(% style="width:438px" %)**Limite inférieure la plus basse pour la corrélation**|(% style="width:1053px" %)Coefficient de corrélation minimal dans le cas d'une dimension avec 10 membres pour que la corrélation soit prise en compte.
128 Par défaut, le coefficient de corrélation minimal est de 0,7.
129 |(% style="width:438px" %)**Limite inférieure la plus haute pour la corrélation**|(% style="width:1053px" %)Coefficient de corrélation minimal dans le cas d'une dimension avec 50 membres ou plus pour que la corrélation soit prise en compte.
130 Par défaut, le coefficient de corrélation minimal est de 0,3.
131 |(% style="width:438px" %)**Limite pour la corrélation**|(% style="width:1053px" %)Limite du coefficient de corrélation au delà duquel la relation n'est plus considérée comme une corrélation.
132
133 (% class="box infomessage" %)
134 (((
135 ℹ La recherche de corrélation ne s'effectue que dans le cas où la mesure sélectionnée comporte un Méga contributeur, un Top K contributeurs ou Pareto.
136 )))
137
138 = Agent =
139
140 Cette section permet configurer les paramètres serveur pour l'utilisation de DigDash Agent. Consultez le paragraphe [[Configuration des paramètres du serveur DigDash>>doc:Digdash.Agent.install_guide_Agent.WebHome||anchor="Paramètres_serveur"]] pour une description détaillée.