Introduction
Créer des prompts efficaces est essentiel pour obtenir les meilleurs résultats de vos assistants IA. Ce guide vous accompagnera à travers les bases de la configuration des prompts, y compris la structure d'un bon prompt, les principes de base et des conseils pour optimiser vos prompts.
Structure d'un Bon Prompt
Éléments Clés
Soyez Clair et Précis : Fournissez des instructions spécifiques pour éviter toute ambiguïté.
Définissez le Rôle et le Contexte : Établissez le contexte et le rôle de l'assistant pour guider ses réponses.
Précisez le Format de Réponse Souhaité : Indiquez le format dans lequel vous souhaitez recevoir la réponse.
Incluez des Exemples : Fournissez des exemples pour illustrer le résultat souhaité.
Mentionnez les Limites ou les Comportements à Éviter : Spécifiez les contraintes ou les comportements à éviter.
Adaptez le Ton et le Style : Ajustez le ton et le style en fonction de vos besoins.
Principes de Base de la Configuration des Prompts
Prompts de Base
Vous pouvez obtenir beaucoup avec des prompts simples, mais la qualité des résultats dépend de la quantité d'informations que vous fournissez et de la clarté de la formulation. Un prompt peut inclure des instructions ou des questions, du contexte, des entrées ou des exemples pour guider le modèle vers de meilleurs résultats.
Exemple d'un Prompt de Base
Prompt :Le ciel est
Sortie :bleu. Le ciel est bleu par une journée claire. Lors des jours nuageux, le ciel peut être gris ou blanc.
Cet exemple montre que le modèle de langage génère une séquence de caractères qui a du sens dans le contexte de "Le ciel est." Cependant, la sortie peut être inattendue ou ne pas correspondre à la tâche que nous voulons accomplir.
Amélioration du Prompt
Prompt :Complétez la phrase : Le ciel est
Sortie :si beau aujourd'hui.
En demandant au modèle de compléter la phrase, le résultat est plus aligné avec l'instruction. Cette approche de conception de prompts optimaux pour guider le modèle dans l'exécution d'une tâche est connue sous le nom d'ingénierie de prompts.
Formatage des Prompts
Un prompt standard peut être formaté comme suit :
<Question>?
ou
<Instruction>
Par exemple, un format de question-réponse (QA) :
<Question>? A
Ceci s'appelle le zero-shot prompting, où vous demandez au modèle une réponse sans exemples ni démonstrations de la tâche. Certains grands modèles de langage (LLM) peuvent gérer le zero-shot prompting, mais cela dépend de la complexité et des connaissances requises pour la tâche.
Few-Shot Prompting
Le few-shot prompting implique de fournir des exemples (démonstrations) pour guider le modèle :
<Question>?
<Réponse>
<Question>?
<Réponse>
<Question>?
<Réponse>
<Question>?
Par exemple :
Q : Quelle est la capitale de la France ?
A : Paris
Q : Quelle est la capitale de l'Allemagne ?
A : Berlin
Q : Quelle est la capitale de l'Italie ?
A : Rome
Q : Quelle est la capitale de l'Espagne ?
A :
Les prompts few-shot permettent au modèle d'apprendre des tâches à partir de quelques démonstrations.
Éléments d'un Prompt
Composants Clés
Un prompt peut inclure les éléments suivants :
Instruction : Une tâche ou une instruction spécifique pour le modèle.
Contexte : Informations externes ou contexte supplémentaire pour guider le modèle.
Données d'Entrée : L'entrée ou la question pour laquelle vous recherchez une réponse.
Indicateur de Sortie : Le type ou le format de la sortie souhaitée.
Tous les composants ne sont pas nécessaires pour un prompt, et le format dépend de la tâche. Nous aborderons des exemples concrets dans les prochains guides.
Conseils Généraux pour la Conception de Prompts
Commencez Simple
Commencez avec des prompts simples et ajoutez plus d'éléments et de contexte à mesure que vous recherchez de meilleurs résultats. Modifiez votre prompt de manière itérative pour l'optimiser pour votre application.
L'Instruction
Utilisez des commandes telles que "Écrire," "Classer," "Résumer," "Traduire," "Commander," etc., pour indiquer ce que vous souhaitez que le modèle fasse. Expérimentez avec différentes instructions, mots-clés, contextes et données pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour votre cas d'utilisation.
Spécificité
Soyez très spécifique concernant l'instruction et la tâche. Plus le prompt est descriptif et détaillé, meilleurs seront les résultats. Fournir des exemples dans le prompt est très efficace pour atteindre les résultats souhaités.
Éviter l'Ambiguïté
Évitez d'être trop ingénieux ou vague. Soyez précis et direct. Par exemple :
Expliquez le concept de l'ingénierie des prompts en 2-3 phrases à un élève de lycée.
Ce qu'il faut faire et ne pas faire
Concentrez-vous sur ce qu'il faut faire plutôt que sur ce qu'il ne faut pas faire.
Par exemple :
Le passage suivant est un agent recommandant des films à un client. L'agent doit recommander un film à partir de la liste des films tendance à l'échelle mondiale. Évitez de demander les préférences de l'utilisateur ou des informations personnelles. Si aucun film n'est disponible, répondez par "Désolé, je n'ai pas trouvé de film à recommander aujourd'hui."
Client : Recommandez un film en fonction de mes intérêts.
Agent :Sortie :Désolé, je n'ai pas d'informations sur vos préférences. Cependant, voici quelques-uns des films les plus populaires dans le monde en ce moment : [liste de films]. J'espère que vous trouverez quelque chose qui vous plaît !
Conclusion
Créer des prompts efficaces est un processus itératif qui nécessite de l'expérimentation. En suivant les principes et les conseils décrits dans ce guide, vous pouvez concevoir des prompts qui donnent de meilleurs résultats et optimisent les performances de vos assistants IA.