# Quiz rapide 1 (non noté) [[quiz1]]

Jusqu'à présent, nous avons discuté des *components* et outils clés utilisés dans LlamaIndex.
Il est temps de faire un petit quiz, car **se tester soi-même** est la meilleure façon d'apprendre et [d'éviter l'illusion de compétence](https://www.coursera.org/lecture/learning-how-to-learn/illusions-of-competence-BuFzf).
Cela vous aidera à trouver **où vous devez renforcer vos connaissances**.

Ceci est un quiz optionnel et il n'est pas noté.

### Q1 : Qu'est-ce qu'un `QueryEngine` ?
Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux un *component* `QueryEngine` ?

QueryEngine doit être capable de récupérer et traiter des informations pertinentes.",
},
{
text: "Un component qui trouve et récupère des informations pertinentes dans le cadre du processus de RAG.",
explain: "Cela capture l'objectif principal d'un QueryEngine.",
correct: true
},
{
text: "Un outil qui ne fait que stocker des embeddings vectoriels sans fonctionnalité de recherche.",
explain: "Un QueryEngine fait plus que simplement stocker des embeddings ; il recherche et récupère activement des informations.",
},
{
text: "Un component qui évalue uniquement la qualité des réponses.",
explain: "L'évaluation est séparée de l'objectif principal de récupération du QueryEngine.",
}
]}
/>

---

### Q2 : Quel est le but des `FunctionTools` ?
Pourquoi les FunctionTools sont-ils importants pour un agent ?

FunctionTools ne sont pas principalement pour le stockage de données.",
},
{
text: "Pour convertir des fonctions Python en outils qu'un agent peut utiliser.",
explain: "Les FunctionTools enveloppent les fonctions Python pour les rendre accessibles aux agents.",
correct: true
},
{
text: "Pour permettre aux agents de créer des définitions de fonctions aléatoires.",
explain: "Les FunctionTools servent l'objectif spécifique de rendre les fonctions disponibles aux agents.",
},
{
text: "Pour traiter uniquement des données textuelles.",
explain: "Les FunctionTools peuvent fonctionner avec différents types de fonctions, pas seulement le traitement de texte.",
}
]}
/>

---

### Q3 : Que sont les `Toolspecs` dans LlamaIndex ?
Quel est l'objectif principal des `Toolspecs` ?

Toolspecs servent un objectif important dans l'écosystème LlamaIndex.",
},
{
text: "Ce sont des ensembles d'outils créés par la communauté qui étendent les capacités des agents.",
explain: "Les Toolspecs permettent à la communauté de partager et réutiliser des outils.",
correct: true
},
{
text: "Ils sont utilisés uniquement pour la gestion mémoire.",
explain: "Les Toolspecs concernent la fourniture d'outils, pas la gestion mémoire.",
},
{
text: "Ils ne fonctionnent qu'avec le traitement de texte.",
explain: "Les Toolspecs peuvent inclure différents types d'outils, pas seulement le traitement de texte.",
}
]}
/>

---

### Q4 : Qu'est-ce qui est requis pour créer un outil ?
Quelles informations doivent être incluses lors de la création d'un outil ?

docstring.",
},
{
text: "Seul le nom est requis.",
explain: "Une fonction et une description/docstring sont également requises pour une documentation appropriée de l'outil.",
},
{
text: "Seule la description est requise.",
explain: "Une fonction est requise pour que nous ayons du code à exécuter quand un agent sélectionne un outil",
},
{
text: "Seule la fonction est requise.",
explain: "Le nom et la description sont par défaut le nom et la docstring de la fonction fournie",
correct: true
}
]}
/>

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Félicitations pour avoir terminé ce Quiz 🥳, si vous avez manqué certains éléments, prenez le temps de relire le chapitre pour renforcer vos connaissances. Si vous le réussissez, vous êtes prêt à plonger plus profondément dans la construction avec ces *components* !

