Trouvez et créez des solutions d'IA pour votre site Web et votre application Web.
Découvrez les API basées sur des tâches, conçues dans le navigateur, qui effectuent des tâches d'IA avec des modèles locaux.
Créez des outils WebMCP pour que les sites puissent prendre des mesures fiables grâce aux agents IA.
Améliorez les performances de calcul et de modèle avec Wasm, WebGPU et WebNN.
COURS

Les évaluations sont des tests pour vos fonctionnalités d'IA. Lorsque vous créez un pipeline d'évaluations robuste, vos fonctionnalités basées sur un LLM fonctionnent correctement pour vos utilisateurs. Vous pouvez ensuite déployer vos fonctionnalités en toute confiance.

Dans ce cours, vous découvrirez le modèle LLM-as-a-judge pour mesurer la qualité subjective, créer un juge avec une configuration minimale et découvrir des techniques avancées pour développer un juge personnalisé qui pense comme les meilleurs experts du domaine. Vous exécuterez des évaluations au moment de la compilation et en production afin de pouvoir détecter les régressions rapidement.

Commencer à apprendre

Effectuer l'inférence en local, dans le navigateur

Créer des fonctionnalités basées sur l'IA sur le Web, y compris des modèles de fondation et des modèles experts, intégrés au navigateur
Découvrez l'IA intégrée
Découvrez les conditions requises pour commencer à créer des fonctionnalités et des applications avec l'IA intégrée.
Consultez les API et leur état de disponibilité pour les utiliser avec l'IA intégrée à Chrome.
Utilisez le polyfill de l'API Task AI intégrée pour créer des fonctionnalités d'IA sans vous soucier de la compatibilité avec les navigateurs.
Découvrez les bonnes pratiques pour créer des applications avec l'IA intégrée à Chrome.
Découvrez comment mettre en cache des modèles dans le navigateur pour une inférence plus rapide.
Avant de pouvoir utiliser l'une des API, le modèle sous-jacent doit être téléchargé. Avertissez toujours les utilisateurs du temps nécessaire pour effectuer ces téléchargements.

Appels d'agent fiables avec WebMCP

WebMCP vise à fournir un moyen standard d'exposer des outils structurés, afin que les agents d'IA puissent effectuer des actions sur votre site avec plus de rapidité, de fiabilité et de précision.
Premiers pas
Étape 1

Votre site déclare les actions qu'un agent peut effectuer, en tant qu'outils WebMCP. Chaque outil possède un nom, une description et un schéma JSON.

// Imperative API
document.modelContext.registerTool({
  name: "bookSlot",
  title: "Book a consultation slot",
  description: "Reserve a 30-minute consultation.",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      date:  { type: "string", format: "date" },
      time:  { type: "string" },
      name:  { type: "string" },
      email: { type: "string", format: "email" }
    },
    required: ["date", "time", "name", "email"]
  },
  annotations: { readOnlyHint: false },
  execute: async (input, client) => {
    return await api.book(input);
  }
});
Étape 2

Le navigateur collecte et présente ces outils à l'agent WebMCP de l'utilisateur, ainsi que l'URL, le titre et le champ d'application des autorisations d'origine de la page.

Votre site communique avec le navigateur, qui traduit pour l'agent.
Étape 3

L'agent voit un contrat, fournit des arguments structurés et votre code fait le reste. L'utilisateur est informé des autorisations et des confirmations. Finies les devinettes.

// the agent's view
{
  "tool": "bookSlot",
  "arguments": {