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Intégration de Contenu LinkedIn dans l'IA

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Python, cas d'usages avec l'IA
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Utilisation de données LinkedIn pour enrichir l'IA

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo incluent l'apprentissage de l'intégration de contenu externe dans le contexte d'un LLM et la manière de sélectionner des sources de données pertinentes.

Résumé

Dans cette leçon, découvrez comment intégrer du contenu LinkedIn à votre IA pour obtenir des recommandations plus pertinentes.

Description

Cette vidéo explore les étapes pour intégrer des données de postes LinkedIn dans un modèle linguistique large (LLM) afin de raffiner ses conseils. Le processus commence par la lecture des fichiers de contenu, suivi de leur intégration dans le contexte du modèle par le biais de prompts spécifiques. Vous apprendrez à extraire et organiser les données des postes LinkedIn ayant connu le succès, tels que ceux ayant généré le plus de réactions. Ces données sont ensuite utilisées pour inspirer la création de futurs postes ou conseils. L'ajout de ce contenu contextuel permet d'aligner votre IA sur des tendances actuelles et populaires, rendant ses recommandations plus adaptées et percutantes. L'option d'automatiser cette recherche via des capacités avancées de l'IA est également abordée. En comprenant cette méthodologie, vous pourrez former votre IA à mieux comprendre et s'inspirer de l'environnement numérique en constante évolution.

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Questions fréquentes

Comment un LLM peut-il utiliser des données de LinkedIn?
Un LLM peut analyser les tendances et le style des postes LinkedIn pour améliorer la pertinence de ses propres suggestions.
Quel est l'avantage d'utiliser des postes réussis de LinkedIn pour l'IA?
Cela permet d'inspirer l'IA avec des contenus ayant déjà fait leurs preuves en termes d'engagement et de retour utilisateur.
Peut-on automatiser la recherche de données de LinkedIn?
Oui, certains systèmes d'IA avancés peuvent naviguer et récupérer des informations en ligne automatiquement.