Le gagnant du premier Microsoft AI Chat App Hack fait passer l’exploration de l’IA au niveau supérieur

Microsoft vient d’annoncer le gagnant de son premier AI Chat App Hack , un événement virtuel qui mettait les développeurs du monde entier au défi de créer des applications à l’aide de RAG (Retrieval Augmented Generation) ; l’événement s’est déroulé entre le 29 janvier et le 12 février, mais le vainqueur et les finalistes ont été annoncés le 27 février.

Le gagnant de cette première édition de l’AI Chat App Hack, qui remporte 500 $, est le projet DocAssistant.Swaggy qui, selon Microsoft, fait passer l’exploration de l’IA à un niveau supérieur.

En d’autres termes, le projet est capable de relier différentes API en utilisant plusieurs modes d’interaction, tels que des commandes textuelles ou vocales, et il pourra générer des réponses conviviales aux utilisateurs.

Il y a eu d’autres gagnants également, et Microsoft les a tous mentionnés dans différentes catégories :

• Mention honorable : SecureBot – Cette application répond aux questions de cybersécurité sur la base d’une riche source de données de podcasts, de transcriptions vidéo, de sites Web et de livres, le tout en langue espagnole. Les juges ont été impressionnés par son architecture très différente de la plupart des soumissions, combinant Copilot Studio avec Power Platform. Lorsqu’une question arrive, le studio appelle Power Automate pour appeler une fonction Azure afin de traduire cette question en espagnol et recherche l’index Azure AI Search avec la traduction. Cette étape améliore la pertinence des résultats et le bot répond toujours à la question de l’utilisateur grâce à une ingénierie rapide.
• Meilleure source de données : DubsBot – Cette application aide les étudiants de l’UW (Université de Washington) à trouver des cours correspondant à leurs intérêts à partir d’un vaste catalogue de cours. L’équipe a créé un analyseur personnalisé pour les pages Web du catalogue de cours, qui comprenait des détails tels que l’extension des abréviations et la création d’horaires plus lisibles par l’homme. Les juges ont apprécié le fait que l’équipe ait mis autant de détails dans la personnalisation de l’ingestion de données, car cela peut faire une grande différence dans la qualité des réponses du LLM.
• Mention honorable : Copilot for Azure Pricing – Cette application aide les développeurs à sélectionner la région Azure et le type de VM les plus appropriés en fonction des données de tarification à jour. Les juges ont apprécié la façon dont cette application combinait la recherche RAG traditionnelle, sur la documentation Azure, avec des données en temps quasi réel provenant de l’API Azure Retail. L’application orchestre les appels à l’aide d’agents Langchain et de plusieurs « outils » qui savent comment rechercher des régions, trouver des types de VM et obtenir des prix, afin de pouvoir produire la bonne réponse et visualiser les réponses en cours de route.
• Le meilleur dans votre langue : demandez à un entrepreneur – À première vue, il s’agit d’une application RAG standard qui répond aux questions basées sur les discours d’entrepreneurs célèbres. Il y a cependant un problème : les documents sources sont en anglais et en chinois, et les questions peuvent être posées en anglais ou en chinois. L’équipe a déployé d’énormes efforts pour trouver la meilleure façon de configurer l’ingestion de données (qui comprenait différentes stratégies de regroupement des caractères chinois par rapport aux caractères anglais) ainsi que la réponse aux questions (qui comprend désormais une étape de traduction qui pose des problèmes). la question en anglais et en chinois). Les juges ont été impressionnés par leurs efforts et ravis de voir une équipe relever le défi du RAG multilingue.
• Mention honorable : Ley GPT – L’objectif de ce chat RAG est de démystifier le droit fédéral du travail mexicain, grâce à un ensemble de données sur les lois et réglementations mexicaines. Pour rendre le chat plus accessible aux citoyens mexicains, le développeur a tout traduit entièrement en espagnol : l’interface utilisateur, l’invite du système, les quelques exemples de prises de vue, etc. Les juges ont adoré la minutie de la traduction et la mission consistant à utiliser un chat IA pour rendre le droit du travail plus accessible à tous.

Microsoft est à l’avant-garde de l’IA depuis que le concept a gagné en popularité, et le géant de la technologie basé à Redmond a développé plusieurs Copilots qui ont finalement été intégrés à leurs services, dont Copilot pour Windows .

Devons-nous nous attendre à ce que ces projets soient également intégrés dans leurs produits ? Qui sait, mais au moins l’entreprise encourage les talents en IA.

Vous pouvez lire l’article de blog complet ici .

Le projet vise à fournir un assistant d’IA conçu pour rediriger les requêtes humaines vers l’API appropriée. Cependant, il est important de noter que le succès des résultats dépend fortement de la fonctionnalité de l’API Web sur le serveur.

DocAssistant.Swaggy

Cette application a amené RAG à un autre niveau ! Tout d’abord, vous téléchargez des schémas OpenAPI pour les API dans l’index Azure AI Search. Une fois les schémas ingérés, vous pouvez poser des questions auxquelles une API peut répondre, comme « quels ont été les meilleurs films de 2023 ? » . L’application recherche les points de terminaison d’API possibles pour répondre à la question, puis utilise un LLM pour suggérer l’URL de l’API, récupère l’URL pour obtenir la réponse de l’API et appelle à nouveau le LLM pour transformer la réponse en une réponse conviviale. : collision : Les juges ont apprécié la façon dont l’application a ajouté des étapes supplémentaires au flux RAG typique pour offrir une expérience complète de bout en bout pour une exploration facile des API.

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