Otra aproximación práctica en Python pero con la API de Mistral AI

#!/usr/bin/env python3
import re
import sys
import os 
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage


def get_web_content(url):
    if not url:
        return ""

    # Configure Chrome options
    chrome_options = Options()

    # Create a new browser instance with the configured options
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)

    # Make a request to the web page
    driver.get(url)

    # Retrieve the JavaScript content of the page
    web_content = driver.execute_script("return document.documentElement.innerText")

    # Don't forget to close the browser when you're done
    driver.quit()

    return web_content

def get_response(question, client):
    urls = re.findall(r'(https?://\S+)', question)
    if urls:  # Vérifiez si une URL a été fournie
        for url in urls:
            web_content = get_web_content(url)
            if web_content:
                # Remplacez l'URL par le contenu du web dans le prompt
                question = question.replace(url, web_content)

    messages = [ChatMessage(role="user", content=question)]
    response = client.chat(model=model, messages=messages, safe_mode=False)

    for choice in response.choices:
        print(f"{choice.message.content}")


# Récupération de la question depuis l'argument de la ligne de commande
question = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "Quelle est votre question ?"

api_key = os.getenv("MISTRAL_API_KEY", "YOUR_MISTRAL_API_KEY")
model = "mistral-small"

try:
    client = MistralClient(api_key=api_key)
    get_response(question, client)
except Exception as e:
    print(f"Une erreur est survenue : {e}")

try:
    del client
except TypeError:
    pass

# Optionnel - Vous aurez peut être besoin d'installer les dépendances : 
pip install selenium
pip install mistralai

# Définir la clé API Mistral AI
export MISTRAL_API_KEY="votre_clé_api"

# on rend le script executable
chmod 700 mistral-ai.py

./mistral-ai.py "Résume en français ce contenu : https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering"

Ce guide partage des stratégies et tactiques pour obtenir de meilleurs résultats des grands modèles linguistiques (parfois appelés modèles GPT, tels que GPT-4). Les méthodes décrites peuvent être déployées en combinaison pour un effet plus important. L'expérimentation est encouragée pour trouver les méthodes qui fonctionnent le mieux pour vous.

Certains des exemples présentés fonctionnent actuellement uniquement avec le modèle le plus capable, gpt-4. En général, si vous constatez qu'un modèle échoue à une tâche et qu'un modèle plus capable est disponible, il vaut souvent la peine d'essayer à nouveau avec le modèle plus capable.

Des exemples de invites sont également fournis pour montrer ce que les modèles sont capables de faire.

Voici les six stratégies présentées dans le guide :

1. Rédiger des instructions claires
2. Fournir des détails dans votre requête pour obtenir des réponses plus pertinentes
3. Demander au modèle d'adopter une personnalité
4. Utiliser des délimiteurs pour indiquer distinctement les parties de l'entrée
5. Spécifier les étapes requises pour terminer une tâche
6. Fournir des exemples et spécifier la longueur de la sortie

Le guide décrit également des tactiques pour améliorer les performances des modèles, telles que la décomposition de tâches complexes en tâches plus simples, l'utilisation de références textuelles pour aider les modèles à fournir des réponses moins fabriquées, et l'utilisation de l\'exécution de code pour effectuer des calculs plus précis ou appeler des API externes.

Enfin, le guide présente des stratégies pour tester systématiquement les changements apportés aux systèmes en évaluant les sorties des modèles par rapport aux réponses standardisées.


# Sans url dans le prompt :
./mistral-ai.py "que sais tu faire ?"

Je suis capable de comprendre et de générer du langage naturel, ce qui me permet de répondre à une grande variété de questions, 
de traduire du texte d'une langue à une autre, de résumer du texte, de répondre à des demandes de manière polie, et bien plus encore. 
Je peux également effectuer des tâches telles que la recherche de informations sur le web, la programmation, la création de contenu 
et l'automatisation de tâches. 
Cependant, il est important de noter que mes compétences et connaissances sont limitées à ce qui m'a été appris et je suis dépendant 
de la qualité de l'information avec laquelle je suis entrainé.

# Optionnel - Vous aurez peut être besoin d'installer les dépendances : 
pip install selenium
pip install mistralai

# Définir la clé API Mistral AI
export MISTRAL_API_KEY="votre_clé_api"

# on rend le script executable
chmod 700 mistral-ai.py

./mistral-ai.py "Résume en français ce contenu : https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering"

Ce guide partage des stratégies et tactiques pour obtenir de meilleurs résultats des grands modèles linguistiques (parfois appelés modèles GPT, tels que GPT-4). Les méthodes décrites peuvent être déployées en combinaison pour un effet plus important. L'expérimentation est encouragée pour trouver les méthodes qui fonctionnent le mieux pour vous.

Certains des exemples présentés fonctionnent actuellement uniquement avec le modèle le plus capable, gpt-4. En général, si vous constatez qu'un modèle échoue à une tâche et qu'un modèle plus capable est disponible, il vaut souvent la peine d'essayer à nouveau avec le modèle plus capable.

Des exemples de invites sont également fournis pour montrer ce que les modèles sont capables de faire.

Voici les six stratégies présentées dans le guide :

1. Rédiger des instructions claires
2. Fournir des détails dans votre requête pour obtenir des réponses plus pertinentes
3. Demander au modèle d'adopter une personnalité
4. Utiliser des délimiteurs pour indiquer distinctement les parties de l'entrée
5. Spécifier les étapes requises pour terminer une tâche
6. Fournir des exemples et spécifier la longueur de la sortie

Le guide décrit également des tactiques pour améliorer les performances des modèles, telles que la décomposition de tâches complexes en tâches plus simples, l'utilisation de références textuelles pour aider les modèles à fournir des réponses moins fabriquées, et l'utilisation de l\'exécution de code pour effectuer des calculs plus précis ou appeler des API externes.

Enfin, le guide présente des stratégies pour tester systématiquement les changements apportés aux systèmes en évaluant les sorties des modèles par rapport aux réponses standardisées.


# Sans url dans le prompt :
./mistral-ai.py "que sais tu faire ?"

Je suis capable de comprendre et de générer du langage naturel, ce qui me permet de répondre à une grande variété de questions, 
de traduire du texte d'une langue à une autre, de résumer du texte, de répondre à des demandes de manière polie, et bien plus encore. 
Je peux également effectuer des tâches telles que la recherche de informations sur le web, la programmation, la création de contenu 
et l'automatisation de tâches. 
Cependant, il est important de noter que mes compétences et connaissances sont limitées à ce qui m'a été appris et je suis dépendant 
de la qualité de l'information avec laquelle je suis entrainé.

# Optionnel - Vous aurez peut être besoin d'installer les dépendances : 
pip install selenium
pip install mistralai

# Définir la clé API Mistral AI
export MISTRAL_API_KEY="votre_clé_api"

# on rend le script executable
chmod 700 mistral-ai.py

./mistral-ai.py "Résume en français ce contenu : https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering"

Ce guide partage des stratégies et tactiques pour obtenir de meilleurs résultats des grands modèles linguistiques (parfois appelés modèles GPT, tels que GPT-4). Les méthodes décrites peuvent être déployées en combinaison pour un effet plus important. L'expérimentation est encouragée pour trouver les méthodes qui fonctionnent le mieux pour vous.

Certains des exemples présentés fonctionnent actuellement uniquement avec le modèle le plus capable, gpt-4. En général, si vous constatez qu'un modèle échoue à une tâche et qu'un modèle plus capable est disponible, il vaut souvent la peine d'essayer à nouveau avec le modèle plus capable.

Des exemples de invites sont également fournis pour montrer ce que les modèles sont capables de faire.

Voici les six stratégies présentées dans le guide :

1. Rédiger des instructions claires
2. Fournir des détails dans votre requête pour obtenir des réponses plus pertinentes
3. Demander au modèle d'adopter une personnalité
4. Utiliser des délimiteurs pour indiquer distinctement les parties de l'entrée
5. Spécifier les étapes requises pour terminer une tâche
6. Fournir des exemples et spécifier la longueur de la sortie

Le guide décrit également des tactiques pour améliorer les performances des modèles, telles que la décomposition de tâches complexes en tâches plus simples, l'utilisation de références textuelles pour aider les modèles à fournir des réponses moins fabriquées, et l'utilisation de l\'exécution de code pour effectuer des calculs plus précis ou appeler des API externes.

Enfin, le guide présente des stratégies pour tester systématiquement les changements apportés aux systèmes en évaluant les sorties des modèles par rapport aux réponses standardisées.


# Sans url dans le prompt :
./mistral-ai.py "que sais tu faire ?"

Je suis capable de comprendre et de générer du langage naturel, ce qui me permet de répondre à une grande variété de questions, 
de traduire du texte d'une langue à une autre, de résumer du texte, de répondre à des demandes de manière polie, et bien plus encore. 
Je peux également effectuer des tâches telles que la recherche de informations sur le web, la programmation, la création de contenu 
et l'automatisation de tâches. 
Cependant, il est important de noter que mes compétences et connaissances sont limitées à ce qui m'a été appris et je suis dépendant 
de la qualité de l'information avec laquelle je suis entrainé.