Mieux appeler les outils (fine-tune)
Parfois le modèle comprend la question… mais rate l'outil : mauvais nom, mauvais argument, outil inventé.
Avant de « fine-tuner », tu as déjà corrigé les descriptions ? Si non : recommence là.
Ce bonus du cours Agents HF sert après un bon design d'outils.
En une phrase
Tu montres au modèle plein d'exemples d'appels d'outils corrects, pour qu'il se trompe moins.
Quand ça vaut le coup
- tes outils sont très métier (devis, stock maison) ;
- malgré de bonnes descriptions, il se trompe souvent ;
- tu as des logs d'échecs réels à transformer en exemples.
Quand ça ne vaut pas le coup
- 2 outils génériques et un prompt bancal ;
- tu n'as pas encore de traces ;
- tu espères que l'entraînement remplacera une FAQ pourrie.
L'idée des exemples
Tu construis des conversations du type :
- question client ;
- bon appel d'outil ;
- résultat ;
- bonne réponse finale.
Tu ajoutes aussi des cas « pas besoin d'outil » et des cas « outil en erreur ».
Méthode simple
- Liste les erreurs réelles.
- Écris la version correcte.
- Entraîne / adapte (souvent avec une méthode légère type LoRA - vu dans la série LLM).
- Rejoue ton jeu de tests gelé.
En résumé
Fine-tune = rattrapage du cerveau.
Ça ne remplace ni les garde-fous, ni les traces, ni une doc propre.
Ensuite : LangGraph - dessiner le parcours (si devis → humain, sinon réponse).
Questions fréquentes (FAQ)
Prompting d'abord ?
Oui. Toujours.
Combien d'exemples ?
Des centaines propres battent des milliers de lignes sales.
Ça remplace la boucle ?
Non. Ça aide le choix d'outil. La boucle reste.
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