Protocoles et IA

Outils IA et LLM pour développeurs

Ces outils accompagnent le travail autour des API de LLM : valider un JSON Schema pour la sortie structurée d'OpenAI ou de l'API Gemini, repérer les lignes JSONL invalides dans un jeu de données, relier requêtes et réponses JSON-RPC par identifiant, ou inspecter un flux Server-Sent Events ligne par ligne pendant le streaming. On y trouve aussi le découpage de texte pour un pipeline RAG, le comptage de tokens et le calcul de similarité cosinus entre vecteurs.

Le découpage de texte RAG propose plusieurs unités : graphèmes, tokens estimés ou titres Markdown, avec le chevauchement entre blocs bien visible. Le compteur de tokens vérifie spécifiquement les limites de contexte des modèles Claude. Le calculateur de similarité cosinus compare des vecteurs d'embeddings directement dans le navigateur, sans appeler d'API d'inférence.

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FAQ des outils AI / LLM Dev Tools

Comment valider un JSON Schema pour la sortie structurée d'OpenAI ou Gemini ?

Le vérificateur de schéma de sortie structurée contrôle qu'un JSON Schema respecte les contraintes strictes attendues par l'API OpenAI ou par l'API Gemini, ce qui évite de découvrir un rejet du schéma seulement au moment de l'appel réel au modèle.

Comment découper un texte en chunks pour un pipeline RAG ?

Le découpage de texte RAG propose un découpage par graphèmes, par tokens estimés ou par titres Markdown, avec un chevauchement réglable et visible entre les blocs, ce qui aide à choisir une taille de chunk adaptée à l'index vectoriel utilisé ensuite.

Comment calculer la similarité cosinus entre deux vecteurs d'embeddings ?

Le calculateur de similarité cosinus prend deux vecteurs et calcule directement leur distance cosinus, ce qui permet de vérifier à la main un score de similarité avant de faire confiance au classement produit par une base vectorielle en production.