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Après 10 mois de codage avec des assistants IA, j'ai appris qu'ils sont comme des stagiaires — puissants mais nécessitant des instructions précises, ce qui signifie que je dois profondément comprendre les frameworks pour résoudre de vrais problèmes comme rendre mon chatbot lent plus rapide.
J'ai mis à niveau mon chatbot Sydney pour tester la recherche hybride de Weaviate et la structuration des requêtes — des fonctionnalités dont j'ai besoin pour mettre à l'échelle mon chatbot financier pour 500+ entreprises.
J'ai construit un chatbot financier qui répond aux questions sur le S&P 500 en utilisant les données SEC — avec un agent de self-critique qui améliore les réponses avant que tu ne les voies.
J'ai reconstruit mon chatbot avec FastAPI et le traitement asynchrone, en réduisant les temps de réponse tout en simplifiant l'interface — voici comment des optimisations ciblées ont transformé l'expérience utilisateur.
Je me suis lancé dans la création d'un chatbot sans compétences en programmation, avec beaucoup d'enthousiasme — pour découvrir que ma v0.1 était un désastre de bases de données CSV et de découpage primitif, jusqu'à ce que des agents IA me sortent de là.