CATALOGUE Code & Data Formation n8n Automatiser la création et la diffusion de vidéos Shorts avec n8n et l’IA Intégration des Modèles d'Inférence et Utilisation Optimisée des Prompts

Intégration des Modèles d'Inférence et Utilisation Optimisée des Prompts

Préparation du script : Transformer l'article en script vidéo
Vidéo non disponible ! Réessayez plus tard
Cette vidéo fait partie de la formation
Automatiser la création et la diffusion de vidéos Shorts avec n8n et l’IA
Revoir le teaser Je m'abonne
Transcription
Cette leçon fait partie de la formation
29,00€ Ajouter au panier

Formation incluse dans l'abonnement Elephorm

Je m'abonne à Elephorm
DescriptionProgrammeAvis
Cette leçon fait partie de la formation
29,00€ Ajouter au panier

Formation incluse dans l'abonnement Elephorm

Je m'abonne à Elephorm

Mise en Œuvre des Prompts Systémiques pour la Génération Vidéo

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont d'apprendre à intégrer des modèles dans une base de données, utiliser JavaScript pour la précision des données, et appliquer des prompts pour améliorer la génération vidéo.

Résumé

Cette vidéo explique comment intégrer des modèles d'inférence dans une base de données et utiliser des prompts système pour améliorer la qualité des vidéos.

Description

Dans cette leçon, nous explorons le processus de l'utilisation d'un modèle d'inférence pour caractériser et organiser un article dans votre base de données. L'utilisation de fonctions JavaScript pour manipuler les données garantit une précision optimale. Ensuite, nous plongeons dans l'utilisation stratégique des prompts afin de diriger efficacement une IA pour générer des vidéos de haute qualité. L'encapsulation des requêtes d'informations supplémentaires grâce à l'API SERP est aussi expliquée, soulignant ainsi son rôle crucial dans l'enrichissement du contenu. Un aspect important est le structuring des sorties via un Output Parser, ce qui apporte une clarté et une cohérence aux scripts générés. Leçons apprises incluent l'importance de la structure et de la qualité des prompts sur le résultat final ainsi que l'intégration des technologies externes pour un contenu enrichi.

Voir plus

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un modèle d'inférence?
Un modèle d'inférence est un algorithme utilisé pour déduire des informations à partir de données observées.
Comment peut-on contrôler la précision d'un nombre en JavaScript?
On peut contrôler la précision d'un nombre en JavaScript en utilisant les méthodes toFixed ou toPrecision.
Pourquoi utiliser un Output Parser?
Un Output Parser est utilisé pour organiser et structurer les données pour assurer la cohérence.