Du langage naturel à un DTO grâce à l’IA

L’IA est sur toutes les lèvres, et souvent en tant que développeur, on peut avoir du mal à voir des cas concrets de son utilité.

D’autant plus que le sigle IA a tendance à regrouper tout un tas de technologies participant à la confusion générale dans des buts mercantiles (ne nous le cachons pas).

Pour autant, aujourd’hui je vais vous présenter un cas intéressant que nous avons développé en tant que prototype pour un client.

C’est un prototype qui est basé sur une LLM développé avec OpenAI, mais il est tout à fait possible d’utiliser d’autre LLM, y compris hébergée chez vous (par exemple avec Ollama). Ceci permet de régler les problématiques de confidentialité ou de maîtrise des coûts.

Notre but sera de traiter une requête en langage naturel et de la transformer en modèle objet que nous pourrons utiliser dans notre code.

C’est utile, par exemple, pour un moteur de recherche à facettes. Le modèle représente nos facettes, et l’utilisateur effectue sa recherche en langage naturel.

Section intitulée cas-pratiqueCas pratique

Pour être honnête, je vais me baser sur le même exemple que nos amis de chez Premier Octet : Filtres intelligents avec le SDK Vercel AI et Next.js.

On parlera donc d’un moteur de recherche qui interroge une base de données contenant les statistiques de visites effectuées sur un site donné. La recherche contient des facettes telles qu...
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