Le prompt engineering est la discipline qui consiste à concevoir et optimiser les instructions (prompts) soumises aux modèles d'IA générative pour obtenir les résultats les plus pertinents possible. Un prompt bien conçu peut transformer radicalement la qualité du contenu produit par un LLM.
Les principes d'un bon prompt
Un prompt efficace respecte plusieurs règles. La clarté et la précision : plus l'instruction est spécifique, plus la réponse est pertinente. Le contexte : fournir les informations dont le modèle a besoin (audience, objectif, ton). Les exemples : montrer ce qu'on attend plutôt que de simplement le décrire. Les contraintes : préciser le format et la longueur. Le rôle : indiquer dans quelle posture le modèle doit se placer.
Les techniques avancées
Le chain-of-thought prompting invite le modèle à raisonner étape par étape. Le few-shot prompting fournit plusieurs exemples avant de demander l'exécution. Le role prompting définit précisément l'identité et l'expertise du modèle. Ces techniques améliorent significativement la qualité des outputs sur les sujets complexes.
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