Dépassez la limite de jetons d'Open AI avec ces méthodes

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Dépassez la limite de jetons d'Open AI avec ces méthodes

Table of Contents

  • 🤔 Introduction
  • 📚 Overview of the Issue
  • 📋 Table of Contents
  • 🧩 Method 1: Stuffing
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 2: MapReduce
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 3: Refine
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 4: Map Re-rank
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • ⚙️ Implementing the Methods
    • Method 1: Stuffing
    • Code Example
    • Method 2: MapReduce
    • Code Example
    • Method 3: Refine
    • Code Example
    • Method 4: Map Re-rank
    • Code Example
  • 💡 Highlights
  • 📚 Resources
  • ⁉️ FAQ

🤔 Introduction

Vous avez utilisé Open AI et vous avez reçu une erreur indiquant que vous avez dépassé la limite de jetons. Cela peut poser problème, mais ne vous inquiétez pas. Dans cet article, nous allons vous montrer quatre méthodes différentes pour résoudre ce problème.

📚 Overview of the Issue

Open AI limite le traitement à 4 000 jetons par requête. Cela peut poser problème si vous avez un texte volumineux à traiter. Cependant, il existe quatre méthodes pour contourner cette limite : le stuffing, le MapReduce, le refine et le Map Re-rank. Nous allons explorer chacune de ces méthodes en détail et vous montrer comment les implémenter.

📋 Table of Contents

  • 🧩 Method 1: Stuffing
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 2: MapReduce
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 3: Refine
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • 🧩 Method 4: Map Re-rank
    • ✅ Pros
    • ❌ Cons
  • ⚙️ Implementing the Methods
    • Method 1: Stuffing
    • Code Example
    • Method 2: MapReduce
    • Code Example
    • Method 3: Refine
    • Code Example
    • Method 4: Map Re-rank
    • Code Example
  • 💡 Highlights
  • 📚 Resources
  • ⁉️ FAQ

🧩 Method 1: Stuffing

Le premier méthode que nous allons explorer est le "stuffing". Cela consiste à introduire le texte directement dans la requête à Open AI. C'est une méthode simple mais elle a ses limites.

✅ Pros

  • Un seul appel à l'API est nécessaire.
  • Toutes les données sont incluses dans la requête.

❌ Cons

  • La longueur de contexte est limitée.
  • Risque de dépasser la limite de jetons si le texte est trop volumineux.

🧩 Method 2: MapReduce

La deuxième méthode que nous allons aborder est le "MapReduce". Cette méthode permet de traiter des documents volumineux en les divisant en plusieurs morceaux plus petits.

✅ Pros

  • Peut être utilisé pour des documents de grande taille.
  • Possibilité de paralléliser les appels à l'API.

❌ Cons

  • Augmentation du nombre d'appels à l'API.
  • Risque de perte d'information lors de la réduction des résumés.

🧩 Method 3: Refine

La troisième méthode est le "refine". Elle permet d'affiner progressivement le résumé en utilisant le résultat précédent comme contexte pour la requête suivante. Cela permet d'obtenir un résumé plus pertinent.

✅ Pros

  • Contexte pertinent pour chaque requête.
  • Possibilité de conserver les parties importantes du texte précédent.

❌ Cons

  • Processus asynchrone nécessitant une attente entre chaque requête.

🧩 Method 4: Map Re-rank

La quatrième méthode est le "Map Re-rank". Elle est principalement utilisée pour des questions spécifiques plutôt que des résumés. Elle permet de poser une question à chaque morceau de texte et de classer les réponses pour obtenir la réponse la plus pertinente.

✅ Pros

  • Évolutivité pour les questions à réponse unique.
  • Possibilité de classer les réponses.

❌ Cons

  • Ne permet pas la combinaison des informations entre les documents.

⚙️ Implementing the Methods

Dans cette section, nous allons vous montrer comment implémenter chacune des méthodes décrites ci-dessus. Nous utiliserons la bibliothèque "Lang Chain" pour faciliter le processus.

Method 1: Stuffing

Voici un exemple de code pour utiliser la méthode du stuffing :

# Import the required libraries
import langchain

# Load the necessary documents
document = "Votre document ici"

# Load the Lang Chain instance
lc = langchain.LangChain()

# Implement the stuffing method
summary = lc.summarize_chain(document, method="stuff")

# Print the summary
print(summary)

Method 2: MapReduce

Voici un exemple de code pour utiliser la méthode du MapReduce :

# Import the required libraries
import langchain

# Load the necessary documents
documents = ["Document 1", "Document 2", "Document 3", ...]

# Load the Lang Chain instance
lc = langchain.LangChain()

# Implement the MapReduce method
summary = lc.summarize_chain(documents, method="mapreduce")

# Print the summary
print(summary)

Method 3: Refine

Voici un exemple de code pour utiliser la méthode du refine :

# Import the required libraries
import langchain

# Load the necessary documents
documents = ["Document 1", "Document 2", "Document 3", ...]

# Load the Lang Chain instance
lc = langchain.LangChain()

# Implement the refine method
summary = lc.summarize_chain(documents, method="refine")

# Print the summary
print(summary)

Method 4: Map Re-rank

Voici un exemple de code pour utiliser la méthode du Map Re-rank :

# Import the required libraries
import langchain

# Load the necessary documents
documents = ["Document 1", "Document 2", "Document 3", ...]

# Load the Lang Chain instance
lc = langchain.LangChain()

# Implement the Map Re-rank method
summary = lc.question_answer_chain(documents, question="Votre question ici", method="maprerank")

# Print the summary
print(summary)

💡 Highlights

Dans cet article, nous avons exploré quatre méthodes différentes pour gérer la limitation de jetons dans Open AI. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir celle qui convient le mieux à votre cas d'utilisation. Voici un récapitulatif des points saillants :

  • Le "stuffing" permet de placer le texte directement dans la requête, mais il est limité en termes de longueur de contexte.
  • Le MapReduce permet de diviser les documents volumineux en morceaux plus petits, mais il augmente le nombre d'appels à l'API.
  • Le refine affine progressivement le résumé en utilisant le contexte précédent comme base, mais il nécessite des appels asynchrones et une attente entre chaque requête.
  • Le Map Re-rank est principalement utilisé pour des questions spécifiques, mais il ne permet pas la combinaison d'informations entre les documents.

Prenez le temps d'explorer ces méthodes et de les mettre en pratique pour trouver celle qui répond le mieux à vos besoins.

📚 Resources

Pour en savoir plus sur ces méthodes et sur l'utilisation de Lang Chain, vous pouvez consulter les ressources suivantes :

⁉️ FAQ

Q: Est-il possible de combiner ces méthodes pour traiter des documents encore plus volumineux ? A: Oui, il est tout à fait possible de combiner différentes méthodes pour gérer des documents encore plus grands. Cependant, il est important de prendre en compte les avantages et les inconvénients de chaque méthode pour trouver la meilleure solution.

Q: Pouvez-vous fournir des exemples de cas d'utilisation pour chaque méthode ? A: Bien sûr ! Voici quelques exemples de cas d'utilisation pour chaque méthode :

  • Stuffing : Résumé de messages courts ou de tweets.
  • MapReduce : Traitement de documents volumineux tels que des rapports ou des articles de presse.
  • Refine : Affiner un résumé initial pour en obtenir un de meilleure qualité.
  • Map Re-rank : Répondre à des questions spécifiques sur des documents.

Q: Existe-t-il d'autres méthodes pour gérer la limitation de jetons dans Open AI ? A: Ces quatre méthodes sont les plus couramment utilisées, mais il peut exister d'autres approches en fonction du contexte. N'hésitez pas à explorer d'autres options ou à adapter ces méthodes à vos besoins spécifiques.

Q: Combien de temps faut-il pour traiter un document volumineux avec ces méthodes ? A: Le temps de traitement dépendra de plusieurs facteurs tels que la taille du document, la puissance de votre système et la vitesse de l'API d'Open AI. Il est recommandé de faire des tests pour évaluer les performances et ajuster les paramètres en conséquence.

Q: Est-il possible de trouver une méthode qui fonctionne pour tous les cas d'utilisation ? A: Malheureusement, il n'existe pas de méthode universelle qui fonctionne pour tous les cas d'utilisation. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients, et il est important de les évaluer en fonction de vos besoins spécifiques.

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