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Guide Prompt Engineering : Créez des prompts efficaces

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Comment créer des prompts efficaces avec ChatGPT ? Suivez le guide Prompt Engineering

Le prompt engineering ou ingénierie des prompts en bon français, consiste à formuler des instructions claires et précises qui guident le modèle vers les réponses les plus utiles et pertinentes. Cela peut sembler simple, mais c’est un art qui requiert une compréhension approfondie du fonctionnement interne des modèles de langage. En effet, un prompt bien conçu peut améliorer significativement la précision et la pertinence des réponses, tandis qu’un prompt mal formulé peut entraîner des réponses erronées ou hors sujet.

Dans ce guide prompt engineering , nous explorerons les stratégies et tactiques essentielles pour maîtriser l’art du prompt engineering avec GPT-4. Nous discuterons de la manière de clarifier vos instructions, de spécifier des détails sans surcharger le modèle, et d’utiliser des outils externes pour enrichir les réponses. De plus, nous vous fournirons des exemples concrets et des recommandations pour vous aider à expérimenter et à trouver les meilleures méthodes adaptées à vos besoins spécifiques. Si besoin d’automatisation No Code GenAI, consulter notre agence Data Marketing Automation.

L’objectif de notre guide prompt engineering est clair : vous équiper des connaissances et des compétences nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel de GPT-4, en transformant de simples interactions en solutions puissantes et adaptées. Prêts à plonger dans le monde fascinant de l’ingénierie des prompts ? Suivez notre guide prompt engineering pour un voyage exploratoire où chaque exemple de prompt est une porte ouverte sur des possibilités infinies.

 

1. Introduction au prompt engineering ou à l’ingénierie des Prompts

Commençons notre guide prompt engineering par une introduction. L’ingénierie des prompts constitue une compétence clé pour optimiser l’utilisation des modèles de langage avancés tels que GPT-4. Cette compétence est essentielle pour maximiser l’efficacité des réponses obtenues, en adaptant précisément la formulation des questions ou des commandes données au modèle. Dans ce chapitre, nous explorerons ce qu’est précisément l’ingénierie des prompts, pourquoi elle est importante, et comment elle est utilisée avec GPT-4. Consultez les exemples de prompts sur le site OpenAI.

Qu’est-ce que le prompt engineering (ingénierie des prompts) et pourquoi est-elle importante ?

Le prompt engineering fait référence à la science et à l’art de formuler des questions et des instructions de manière à guider un modèle de langage, comme GPT-4, vers la production de réponses spécifiques et utiles. Cette pratique est cruciale car elle influence directement la qualité, la précision et la pertinence des informations générées par le modèle. Par exemple, un prompt mal conçu peut mener à des réponses vagues ou incorrectes, tandis qu’un prompt bien pensé peut produire des informations précises et très utiles.

Exemple pratique :
Demande vague : « Parle-moi de Paris. »
Réponse obtenue : « Paris est la capitale de la France, connue pour sa mode et son histoire. »

Demande précise : « Quels sont les principaux défis urbanistiques auxquels Paris fait face en 2024 ? »
Réponse obtenue : « En 2024, Paris fait face à des défis tels que la surpopulation, la pollution et la nécessité de développer des infrastructures durables tout en préservant son patrimoine historique. »

Comment le prompt engineering (ingénierie des prompts) est-elle utilisée avec GPT-4 ?

Avec l’arrivée de GPT-4, le prompt engineering a pris une nouvelle dimension, car ce modèle est capable de comprendre et de générer des textes avec une compréhension contextuelle beaucoup plus profonde que ses prédécesseurs. L’utilisation efficace de GPT-4 nécessite donc une formulation de prompts qui non seulement spécifie clairement ce qui est demandé, mais qui prend également en compte les subtilités du contexte et des nuances de la question.

Exemple d’utilisation avec GPT-4 :
Prompt initial : « Explique comment le changement climatique affecte la production agricole en Europe. »
Réponse de GPT-4 : « Le changement climatique impacte significativement la production agricole en Europe par des températures plus élevées, des précipitations imprévisibles et l’augmentation des événements climatiques extrêmes. Ces facteurs peuvent réduire les rendements des cultures et nécessiter des adaptations telles que la modification des calendriers de plantation et l’utilisation de variétés résistantes. »

Le prompt engineering ne se limite pas à poser des questions; elle englobe également la manière dont ces questions sont structurées pour tirer le meilleur parti des capacités de GPT-4, en facilitant des réponses plus détaillées et contextuellement appropriées.

En conclusion de ce premier chapitre, le prompt engineering (ingénierie des prompts) s’avère être une compétence indispensable pour quiconque souhaite exploiter au maximum les modèles de langage avancés. Sa maîtrise permet de transformer des interactions simples en dialogues riches et informatifs, ouvrant ainsi la voie à des applications plus sophistiquées et personnalisées. Le chapitre suivant abordera les stratégies fondamentales pour optimiser vos prompts afin de maximiser les performances de GPT-4.

prompt engineering OpenAI Weaviate Query Process - Guide Prompt Engineering : Créez des prompts efficaces
OpenAI-Weaviate Query Process source openAI

2. Stratégies fondamentales pour l’optimisation des prompts

Dans ce chapitre du guide prompt engineering, nous allons explorer des stratégies fondamentales qui sont essentielles pour formuler efficacement des prompts avec GPT-4. Ces méthodes permettent d’obtenir des réponses plus précises et de haute qualité, optimisant ainsi l’utilisation du modèle dans divers contextes.

Comment écrire des instructions claires pour améliorer les résultats ?

L’une des premières étapes dans l’ingénierie des prompts est la rédaction d’instructions claires. Cette clarté est cruciale car elle réduit l’ambiguïté et guide le modèle vers la fourniture de réponses spécifiquement alignées sur vos besoins.

Exemple pratique :
Instruction imprécise : « Donne-moi des infos sur les requins. »
Réponse obtenue : « Les requins sont une grande famille de poissons connus pour leurs capacités de prédateur dans les océans du monde entier. »

Instruction précise : « Quelles sont les stratégies de conservation utilisées pour protéger les populations de requins en danger dans l’océan Atlantique ? »
Réponse de GPT-4 : « Les stratégies de conservation pour protéger les requins en danger dans l’océan Atlantique incluent des réglementations sur la pêche, des zones de protection marine et des campagnes de sensibilisation à la préservation de leur habitat. »

Comment la spécification des détails et des formats peut-elle améliorer la précision des réponses ?

En spécifiant des détails dans vos requêtes, vous permettez au modèle de comprendre avec précision ce que vous attendez comme information. La spécification des formats désirés aide également à structurer la réponse de manière à ce qu’elle soit immédiatement utilisable.

Exemple de spécification de détails :
Prompt générique : « Comment créer un budget ? »
Réponse simplifiée : « Pour créer un budget, il faut lister ses revenus et dépenses, et s’assurer que les dépenses ne dépassent pas les revenus. »

Prompt détaillé : « Pourrais-tu me générer un modèle de budget mensuel pour un freelance en marketing digital, incluant des postes pour les dépenses récurrentes, les investissements et les imprévus ? »
Réponse de GPT-4 : « Bien sûr, voici un modèle de budget mensuel pour un freelance en marketing digital : 1. Revenus : Projets clients, consultations, etc. 2. Dépenses récurrentes : Loyer du bureau, abonnements logiciels, etc. 3. Investissements : Cours de formation, matériel, etc. 4. Imprévus : Réparations, urgences non prévues, etc. »

Comment utiliser des délimiteurs et adopter des personna (users) pour diversifier les réponses ?

L’utilisation de «  » »délimiteurs » » » peut aider à segmenter les informations dans les prompts pour que le modèle traite chaque partie de manière distincte. Adopter un personnage ou un ton spécifique peut également influencer le style de la réponse, la rendant plus adaptée à l’audience cible.

Exemple avec délimiteurs et personnages :
Prompt : « Rédige une lettre de motivation pour un emploi de développeur de jeux vidéo. [Personnage : jeune diplômé enthousiaste, créatif] »
Réponse de GPT-4 : « Cher [Nom de l’entreprise], Je suis récemment diplômé en développement de jeux vidéo et je suis passionné par la création de mondes engageants et innovants. Mes projets universitaires, notamment [exemple de projet], démontrent ma capacité à développer des jeux qui captivent et fascinent. Je suis très enthousiaste à l’idée de contribuer à votre équipe avec créativité et énergie. Cordialement, [Votre Nom] »

3. Tactiques avancées pour améliorer les réponses

Après avoir exploré les stratégies de base pour optimiser vos prompts, ce chapitre se concentre sur des tactiques avancées qui peuvent être utilisées pour peaufiner davantage les réponses obtenues de GPT-4. Ces méthodes permettent de gérer des tâches plus complexes et d’améliorer la fiabilité des réponses.

Comment découper les tâches complexes en sous-tâches simplifiées ?

La décomposition des tâches complexes en sous-tâches plus simples est une stratégie efficace pour réduire les erreurs et améliorer la clarté des réponses. Cette méthode est similaire à la programmation modulaire en génie logiciel, où de grands projets sont divisés en composants gérables.

Exemple pratique :
Tâche complexe : « Organise une conférence internationale. »
Réponse simplifiée : « Pour organiser une conférence internationale, commencez par définir le thème, sélectionnez un lieu, planifiez le calendrier, recrutez des intervenants, et lancez les inscriptions. »

Décomposition en sous-tâches :
Prompt : « Quelles sont les premières étapes pour choisir un lieu pour une conférence internationale ? »
Réponse de GPT-4 : « 1. Déterminez la capacité nécessaire en fonction du nombre attendu de participants. 2. Évaluez la facilité d’accès (transports internationaux proches). 3. Considérez les services sur place comme la restauration et les équipements audiovisuels. 4. Informez-vous sur les conditions de réservation et les politiques d’annulation. »

Comment inciter le modèle à ‘réfléchir’ avant de répondre pour assurer des réponses fiables ?

Encourager le modèle à élaborer une « chaîne de pensée » avant de fournir une réponse peut considérablement améliorer la logique et la fiabilité des réponses. Cette approche est particulièrement utile pour des tâches impliquant des raisonnements complexes ou des calculs.

Exemple avec chaîne de pensée :
Prompt: « Calcule le retour sur investissement (ROI) pour un projet avec un investissement initial de 100 000 euros et un retour attendu de 150 000 euros après un an. »
Réponse de GPT-4: « Pour calculer le ROI, commencez par soustraire l’investissement initial du retour, ce qui donne 50 000 euros. Divisez ensuite ce bénéfice par l’investissement initial, soit 50 000 / 100 000 = 0,5. Multipliez par 100 pour obtenir un ROI de 50%. »

Quelles méthodes intégrer pour utiliser des outils externes et des textes de référence ?

L’utilisation d’outils externes, comme les moteurs de recherche documentaire et les exécuteurs de code, peut améliorer la précision des réponses et compenser les limitations des modèles de langage. L’incorporation de textes de référence peut également aider à ancrer les réponses dans des données vérifiables.

Exemple d’intégration d’outils et de textes :
Prompt: « Quelles sont les dernières avancées en matière de traitement du cancer du sein ? »
Méthode: Utiliser une intégration de recherche pour récupérer des articles scientifiques récents et générer un résumé basé sur ces données.
Réponse de GPT-4: « Les dernières avancées incluent le développement de thérapies ciblées basées sur la génétique des tumeurs, ainsi que des améliorations dans les techniques de chirurgie conservatrice et de radiothérapie précise. »

4. Évaluation et tests systématiques

Après avoir développé des tactiques pour améliorer les prompts et les réponses du modèle GPT-4, il est crucial de mettre en place des méthodes systématiques pour évaluer l’efficacité de ces améliorations. Ce chapitre se concentre sur les procédures d’évaluation et de test qui permettent de mesurer objectivement les performances des prompts et d’assurer la fiabilité des réponses obtenues.

Comment mettre en place des tests et des évaluations pour mesurer les performances des prompts ?

L’implémentation de tests rigoureux est essentielle pour déterminer si les modifications apportées aux prompts améliorent réellement les performances ou si elles introduisent des biais ou des erreurs. Ces tests peuvent être automatisés et répétés régulièrement pour garantir la cohérence des résultats.

Exemple de mise en place de tests :
Prompt initial: « Explique le processus de photosynthèse. »
Modifications testées:

  1. Ajout de détails spécifiques : « Explique le processus de photosynthèse chez les plantes terrestres en conditions de lumière optimale. »
  2. Inclusion d’un texte de référence : « En utilisant les informations du chapitre 5 du livre de biologie de Smith (2019), explique le processus de photosynthèse. »

Pour chaque version, une suite de tests pourrait être conçue pour évaluer la précision des informations fournies, la clarté de l’explication, et l’adéquation avec le niveau de détail demandé. Les résultats de ces tests permettent de décider quelle formulation du prompt maximise la pertinence et l’utilité des réponses pour les utilisateurs cibles.

Comment utiliser les réponses de référence pour évaluer les résultats du modèle ?

Les réponses de référence, qui sont des réponses idéales ou correctes préalablement validées, peuvent servir de standard pour évaluer les réponses générées par GPT-4. Comparer les réponses du modèle à ces standards permet de mesurer l’exactitude, la pertinence et la complétude des informations fournies.

Exemple d’utilisation de réponses de référence :
Question posée: « Quelle est la fonction principale de la mitochondrie dans la cellule ? »
Réponse de référence: « La mitochondrie est principalement responsable de la production d’énergie sous forme d’ATP (adénosine triphosphate), jouant ainsi un rôle crucial dans le métabolisme énergétique de la cellule. »
Réponse de GPT-4: « La mitochondrie, souvent appelée la centrale énergétique de la cellule, transforme les nutriments en énergie, un processus connu sous le nom de respiration cellulaire, produisant de l’ATP. »

L’évaluation consisterait à vérifier si la réponse de GPT-4 couvre tous les points essentiels mentionnés dans la réponse de référence, et à identifier toute déviation ou omission significative.

5. Exemples pratiques et mise en application

Ce chapitre finalise notre exploration de l’ingénierie des prompts en offrant une série d’exemples concrets et de guides pratiques pour mettre en œuvre les stratégies et tactiques discutées dans les chapitres précédents. Ces exemples aideront à illustrer comment appliquer efficacement les principes de l’ingénierie des prompts avec le modèle GPT-4 dans différents contextes.

Quels sont les exemples rapides pour découvrir ce que les modèles GPT peuvent faire ?

Pour illustrer la polyvalence et la puissance des modèles GPT, il est utile de présenter des exemples rapides qui montrent différentes capacités du modèle en action. Ces exemples couvrent une variété de cas d’usage, du simple au complexe, et mettent en évidence la réponse adaptative du modèle à divers types de prompts.

Exemple 1 : Génération de texte créatif
Prompt: « Écris une courte histoire sur un robot qui découvre la musique pour la première fois. »
Réponse de GPT-4: « Dans un monde où le silence régnait depuis toujours, R-0410, un robot d’assistance, trouva un vieux lecteur de musique dans la poussière d’un grenier oublié. En appuyant sur play, il ne s’attendait pas à ce que des sons mélodieux s’échappent de l’appareil. Chaque note semblait peindre des couleurs dans son esprit monochrome, éveillant une cascade d’émotions programmées mais jamais expérimentées. Cette découverte ne changea pas seulement R-0410, elle inspira une nouvelle symphonie dans son monde de machines. »

Exemple 2: Assistance technique
Prompt: « Explique comment réinitialiser un routeur sans accès à l’interface administrateur. »
Réponse de GPT-4: « Si vous devez réinitialiser votre routeur sans utiliser l’interface administrateur, vous pouvez généralement effectuer une réinitialisation matérielle en trouvant le petit bouton de réinitialisation situé à l’arrière ou à la base de l’appareil. Utilisez un objet pointu pour appuyer et maintenir ce bouton pendant environ 10 secondes. Cela rétablira les paramètres d’usine du routeur, effaçant tous les paramètres précédents. »

Comment créer un guide des meilleures pratiques pour l’ingénierie des prompts ?

Un guide des meilleures pratiques pour l’ingénierie des prompts devrait inclure des directives claires, des conseils spécifiques et des recommandations basées sur des expériences réelles pour aider les utilisateurs à formuler des prompts efficaces.

Guide des meilleures pratiques :

  1. Clarté et Précision: Assurez-vous que vos prompts sont détaillés et précis pour minimiser les erreurs d’interprétation.
  2. Contextualisation: Adaptez vos prompts au contexte de la tâche pour améliorer la pertinence des réponses.
  3. Utilisation de Modèles et Exemples: Fournir des exemples concrets ou des modèles pour guider le modèle dans la génération de réponses souhaitées.
  4. Tests et Révisions: Testez différents formulations de vos prompts et évaluez les réponses obtenues pour identifier la meilleure formulation.
  5. Incorporation de Feedbacks: Utilisez les retours d’expérience pour affiner continuellement vos prompts.

6. En conclusion : Quels sont les principaux enseignements du prompt engineering avec GPT-4 ?

L’ingénierie des prompts pour GPT-4, bien qu’apparemment simple, est une compétence nuancée qui peut grandement influencer la qualité des interactions avec les modèles de langage. Les principaux enseignements incluent l’importance de la clarté, de la spécificité, et de la contextualisation dans la formulation des prompts.

Récapitulatif des enseignements clés :

  • Précision et Détaillage: Des prompts bien définis produisent des réponses plus utiles et précises.
  • Adaptation au Contexte: Les prompts doivent être adaptés au contexte spécifique d’utilisation pour optimiser les performances du modèle.
  • Décomposition et Simplification: Pour les tâches complexes, la décomposition en sous-tâches plus simples aide à obtenir des résultats plus fiables.
  • Utilisation Stratégique des Ressources: L’intégration de références et d’outils externes peut améliorer l’exactitude et la fiabilité des réponses.

Comment l’expérimentation personnelle peut-elle enrichir l’utilisation de GPT-4 ?

L’expérimentation avec différents types de prompts et de configurations peut révéler des insights uniques et améliorer l’utilisation des modèles de langage. Encourager l’exploration personnelle aide les utilisateurs à découvrir des techniques qui fonctionnent spécifiquement pour leurs besoins et contextes.

Exemple d’expérimentation : Imaginez que vous travailliez sur un projet de création de contenu automatisé pour un blog de voyage. Vous pourriez expérimenter avec des prompts qui intègrent des éléments narratifs variés, des styles de rédaction différents, ou des informations géographiques précises pour voir quelles configurations produisent les articles les plus engageants et informatifs.

Guide pour débuter avec l’expérimentation :

  1. Définir un Objectif Clair: Commencez par définir ce que vous souhaitez accomplir avec GPT-4.
  2. Varier les Prompts: Testez différentes formulations de prompts pour observer les variations dans les réponses.
  3. Analyser les Résultats: Évaluez l’efficacité des réponses en fonction de votre objectif.
  4. Iterer: Modifiez vos prompts basés sur les résultats obtenus et répétez le processus.

FAQ : Ingénierie des Prompts avec GPT-4

Voici une compilation de questions fréquemment posées concernant l’ingénierie des prompts pour GPT-4, conçue pour aider les utilisateurs à mieux comprendre et à optimiser leur utilisation de cette technologie avancée.

Qu’est-ce que l’ingénierie des prompts ?

L’ingénierie des prompts fait référence à l’art et à la science de formuler des questions ou des commandes pour guider un modèle de langage artificiel, comme GPT-4, afin de générer des réponses utiles et pertinentes. Cette pratique est cruciale pour maximiser la précision et l’utilité des réponses fournies par le modèle.

Pourquoi est-il important d’optimiser les prompts pour GPT-4 ?

Optimiser les prompts pour GPT-4 est important car cela améliore directement la qualité des réponses obtenues. Des prompts clairs et précis permettent de réduire les ambiguïtés et d’augmenter la probabilité que le modèle comprenne et réponde exactement à ce qui est demandé, réduisant ainsi le risque de réponses incorrectes ou hors sujet.

Comment puis-je rendre un prompt plus efficace ?

Pour rendre un prompt plus efficace, suivez ces recommandations :

  1. Soyez Spécifique : Fournissez des détails clairs sur ce que vous attendez comme réponse.
  2. Utilisez des Contextes Appropriés : Ajoutez des informations de contexte qui peuvent aider le modèle à comprendre mieux la demande.
  3. Délimitez clairement la demande : Utilisez des délimiteurs ou structurez votre prompt en parties pour guider le modèle sur la manière de traiter l’information.
  4. Incluez des Exemples : Donnez des exemples de ce que vous considérez comme une bonne réponse.

Quels sont les pièges courants en ingénierie des prompts ?

Les pièges courants incluent :

  • Vagueness : Des prompts trop vagues qui n’orientent pas suffisamment le modèle sur la réponse désirée.
  • Surcharge d’information : Trop de détails inutiles qui peuvent confondre le modèle.
  • Attentes irréalistes : S’attendre à ce que le modèle fournisse des réponses exactes à des questions très ambiguës ou à des demandes de connaissances très pointues sans fournir de contexte ou de références.

Comment puis-je tester l’efficacité de mes prompts ?

Pour tester l’efficacité de vos prompts, vous pouvez :

  1. Effectuer des tests A/B : Comparez les réponses à des versions légèrement différentes de votre prompt pour voir laquelle produit les meilleures réponses.
  2. Utiliser des métriques d’évaluation : Définissez des critères clairs pour évaluer les réponses, tels que la précision, la pertinence, et la complétude.
  3. Recueillir des retours d’utilisateurs : Si possible, obtenez des feedbacks de ceux qui utilisent vos prompts et réponses dans des situations réelles.

Puis-je utiliser GPT-4 pour générer du contenu créatif ?

Oui, GPT-4 peut être extrêmement utile pour générer du contenu créatif. En formulant des prompts qui spécifient le style, le ton, et le sujet souhaité, vous pouvez utiliser GPT-4 pour créer des articles, des histoires, des scripts, et bien d’autres types de contenu créatif. L’expérimentation et l’ajustement des prompts sont clés pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

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