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4D AIKit : Sorties structurées

Traduit automatiquement de Deepl

Lorsque vous utilisez l’IA dans votre application, vous avez souvent besoin de résultats que votre code peut analyser, et pas seulement d’un texte libre. Qu’il s’agisse de générer des données pour une interface utilisateur, d’automatiser la logique métier ou d’orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes, des réponses prévisibles et lisibles par la machine sont essentielles.

C’est pourquoi 4D 21’s 4D AIKit introduit le nouvel attribut response_format qui vous permet de définir la structure exacte de la sortie du modèle afin de garantir la cohérence, la validation et l’intégration harmonieuse dans la logique de votre application.

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4D 21 et AI Kit : Redéfinir la façon dont les applications pensent et agissent

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Avec 4D 21, l’IA fait un pas de géant. Au cœur de cette évolution se trouve l’appel d’outils de 4D AI Kit, un ajout massif qui transforme la façon dont vous intégrez l’IA dans vos applications.

L’appel d’outil vous permet d’étendre les capacités du modèle en enregistrant vos propres méthodes ou fonctions, que l’IA peut appeler automatiquement le cas échéant. Cela signifie qu’au lieu de gérer manuellement chaque interaction, l’assistant de chat invoque automatiquement vos gestionnaires, ce qui vous donne à la fois de la flexibilité et du contrôle.

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Trouvez le bon endroit dans votre document 4D Write Pro avec l’IA

Dans les applications 4D, les documents volumineux sont monnaie courante : rapports financiers, directives internes, manuels techniques… La recherche d’un mot-clé exact ne suffit souvent pas. Faire défiler des rapports de 30 pages pour trouver un paragraphe est non seulement une perte de temps, mais aussi une source d’erreurs. C’est là que l’IA peut vous aider.

L’approche sémantique basée sur les vecteurs, introduite dans 4D 20 R10, permet déjà de trouver un document 4D Write Pro pertinent, même lorsque des formulations différentes sont utilisées (par exemple, « insérer une image » par rapport à « ajouter une image »).

Mais qu’en est-il lorsqu’un document s’étend sur plusieurs pages et couvre plusieurs sous-thèmes ? Même si l’ensemble du texte peut être converti en un seul vecteur, les résultats sont souvent meilleurs lorsque l’on travaille à une échelle plus fine. C’est l’idée du chunking : découper un document en segments cohérents, chacun représenté par son propre vecteur.

C’est précisément ce qui nous permet d’aller plus loin : retrouver non seulement le bon document, mais aussi le passage exact qui correspond à la recherche.

Produit Diagram showing how OpenAI’s embedding model converts user prompts into vector outputs, illustrating the transformation of text into numerical representations using text-embedding-ada-002.

Recherche par le sens, pas par les métadonnées : Filtrage sémantique d’images avec 4D.Vector

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Vos utilisateurs ne pensent pas en termes de noms de fichiers ou de hiérarchies de dossiers. Ils pensent en termes d’idées.

  • « Un robot peint à l’aquarelle.
  • « Une plage ensoleillée remplie de couleurs. »
  • « Quelque chose qui ressemble à Mona Lisa… mais qui vient du futur. »

Peu importe que cette idée provienne d’une image, d’une commande client, d’un e-mail ou d’un document 4D Write Pro – le défi est le même : comment fournir des résultats qui correspondent à l’intention, et pas seulement à des mots-clés ?

Avec 4D.Vector et 4D AI Kit, votre application peut enfin comprendre le sens. Dans ce billet, nous allons l’illustrer avec la recherche sémantique de similarités d’images. Et voici la clé : nous ne travaillons pas vraiment avec des images brutes – nous travaillons avec leurs descriptions. La même approche fonctionne pour n’importe quel type de données textuelles dans votre application.

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Analyse intelligente de documents 4D Write Pro avec IA

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Dans de nombreuses applications professionnelles, les utilisateurs saisissent ou reçoivent du texte non structuré : commentaires des clients, notes internes, tickets d’assistance, rapports, etc. Ce contenu représente une information précieuse, mais il est difficile de l’exploiter sans un traitement spécifique.

C’est là que l’intelligence artificielle devient un outil puissant : en analysant automatiquement le contenu écrit d’un document 4D Write Pro, elle peut extraire des métadonnées utiles pour la compréhension, le tri ou la hiérarchisation.

Dans cette démonstration, nous avons mis en place un scénario complet d’analyse automatique de documents 4D Write Pro à l’aide de l’IA. A partir d’un texte simple, l’IA est capable de :

  • Générer un titre concis reflétant le contenu
  • Identifier le ton (positif, négatif, informatif, urgent…)
  • Proposer des balises de classification
  • Évaluer la qualité rédactionnelle du document

L’objectif est clair : enrichir automatiquement les documents avec des métadonnées utilisables, sans modifier l’expérience de l’utilisateur.

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L’IA apporte une recherche magique aux documents 4D Write Pro

Dans de nombreuses applications d’entreprise 4D, les documents sont essentiels : notes techniques, rapports, manuels, guides internes. Mais lorsque les utilisateurs ne se souviennent pas de la formulation exacte, trouver le bon document devient lent, frustrant, ou pire impossible.

Avec 4D 20 R10, la recherche sémantique alimentée par les vecteurs de l’IA change la donne. Au lieu de faire correspondre les mots-clés, vous faites correspondre le sens. Les utilisateurs obtiennent le bon document, même s’ils utilisent des mots différents ou une langue différente. Il s’agit d’une manière plus intelligente de faire apparaître les connaissances cachées dans vos documents, rapide, précise et adaptée à la manière dont les utilisateurs effectuent leurs recherches.

Prenons un exemple concret : un utilisateur souhaite localiser une note technique qui explique comment insérer une image dans un document 4D Write Pro. Cependant, il se peut qu’il ne se souvienne pas de la phrase précise utilisée dans le document.

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VITRINE : DES RAPPORTS DE DÉPENSES INTELLIGENTS GRÂCE À L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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Vous connaissez la douleur des rapports de dépenses – pas pour vous, pour vos utilisateurs. Les reçus qui s’accumulent, la saisie manuelle, les fautes de frappe qui s’échappent. Avec 4D AIKit, cette corvée n’existe plus. Un simple téléchargement transforme un reçu papier ou une facture en JSON propre et structuré, prêt pour votre base de données.

Plus de perte de temps sur les totaux, les dates ou les noms des fournisseurs. Vision AI le lit, les modèles de langage le structurent et 4D le relie directement à votre application. Du papier à la base de données en quelques secondes – et vos utilisateurs ne ressentent jamais la friction.

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4D AI : Découvrez la puissance des vecteurs 4D

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Lorsque l’on travaille avec des applications modernes, en particulier celles qui impliquent l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel ou les données spatiales, les mathématiques vectorielles sont essentielles. C’est pourquoi 4D 20 R10 introduit un nouvel objet : 4D.Vector. L’objet Vector, conçu pour aider les développeurs à stocker et à comparer des vecteurs de données avec seulement quelques lignes de code.

Par exemple, si vous créez une fonctionnalité pour classer des images en fonction de leur correspondance avec un texte, il vous suffit de générer des vecteurs, de les comparer en utilisant la similarité cosinusoïdale et de trier vos résultats du plus pertinent au moins pertinent, le tout directement dans 4D.

Produit Infographic showing four business use cases of vector search: image recognition for retail, manufacturing, and healthcare; recommendation systems for e-commerce, media, and finance; semantic search for legal, HR, and enterprise tools; and anomaly detection for finance, cybersecurity, and IoT.

Pourquoi votre pile de recherche semble brisée – et comment Vector Search y remédie

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Vous posez une question. Votre système vous donne des correspondances de mots-clés – c’est proche, mais ce n’est pas la réponse. La véritable information ? Elle est enfouie dans un document, formulée différemment ou cachée dans un format que votre moteur de recherche ne peut pas comprendre.

Imaginez maintenant une recherche qui comprenne ce que vous voulez dire, même si vous ne le dites pas parfaitement. Une recherche qui fait ressortir le sens, et pas seulement les mots correspondants.

C’est ce changement que nous explorons dans cet article de blog : ce qui échoue aujourd’hui, ce qui le remplace, et pourquoi la recherche vectorielle devient la nouvelle option par défaut pour les équipes qui ont besoin de clarté à grande échelle.

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SHOWCASE : MODÉRATION INTELLIGENTE DES COMMENTAIRES AVEC L’IA

Poursuivant notre voyage dans les fonctionnalités intelligentes avec 4D AIKit, explorons un cas d’utilisation très pertinent pour toute application moderne : la modération automatisée des commentaires. Dans un monde où les conversations en ligne peuvent se produire en temps réel, garder votre plateforme sûre, respectueuse et conforme n’est plus optionnel, c’est essentiel. Avec AIKit, vous pouvez intégrer de puissants outils de modération directement dans la logique de votre application, sans dépendre de services de modération externes ou de réviseurs humains.