Comment maîtriser efficacement le Prompt Engineering : Astuces pratiques et guide d'outils

Le Prompt Engineering (ingénierie des invites), en tant que pont essentiel reliant l'intention humaine et la sortie des modèles d'intelligence artificielle, a suscité une attention considérable ces dernières années. Cependant, les discussions sur le fait de savoir s'il est * Point clé : Guider le modèle à raisonner progressivement, en décomposant les problèmes complexes en plusieurs étapes simples, pour finalement obtenir la réponse.

• Exemple : "Xiao Ming a 5 pommes, il en mange 2 et en achète 3. Combien de pommes a-t-il maintenant ? Veuillez raisonner étape par étape et donner la réponse finale."
• Sortie du modèle : "Tout d'abord, Xiao Ming a 5 pommes, il en mange 2, il lui reste 5 - 2 = 3 pommes. Ensuite, il achète 3 pommes, il a maintenant 3 + 3 = 6 pommes. Donc, Xiao Ming a maintenant 6 pommes."

5. Contextualisation (Contextualization) :

   • Point clé : Fournir suffisamment d'informations contextuelles pour aider le modèle à mieux comprendre l'intention de l'utilisateur.
   • Exemple : "Veuillez résumer le contenu principal de cet article de presse : [contenu de l'article de presse]. Veuillez utiliser un langage concis pour extraire les points d'information clés."

6. Utilisation de mots-clés (Keywords) :

   • Point clé : Ajouter des mots-clés essentiels dans le Prompt peut aider le modèle à mieux se concentrer sur la tâche cible.
   • Exemple : "Générer un article de vulgarisation sur l'intelligence artificielle, destiné aux adolescents, en mettant l'accent sur les concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond."

7. Ajout de contraintes (Constraints) :

   • Point clé : Limiter le format, la longueur, le style, etc. de la sortie du modèle pour répondre à des besoins spécifiques.
   • Exemple : "Veuillez décrire le paysage d'automne sous la forme d'un haïku."

8. Prompting négatif (Negative Prompting) :

   • Point clé : Indiquer clairement au modèle le contenu ou le comportement que vous ne souhaitez pas voir apparaître.
   • Exemple : "Veuillez écrire un article sur l'exploration spatiale, mais sans aborder le sujet des extraterrestres."

Outils pratiques recommandés

Voici quelques outils qui peuvent vous aider à mieux réaliser du Prompt Engineering :

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ce sont les LLM les plus populaires actuellement, ils peuvent être utilisés directement pour tester et itérer les Prompts.
• PromptBench (Microsoft) : Un framework open source d'évaluation de Prompts qui peut vous aider à évaluer l'efficacité de différentes méthodes de Prompt Engineering. Il peut évaluer des méthodes telles que CoT, EP, Zero/Few Shot, etc., prend en charge les prompts adverses et l'évaluation dynamique, et prend en charge plusieurs ensembles de données et modèles.
• Zapier, Make, Notion : Ces outils peuvent être utilisés pour automatiser les flux de travail de Prompt Engineering, tels que la génération automatique de Prompts, le test de Prompts, l'analyse des résultats, etc.
• NirDiamantAI GitHub repo : Une bibliothèque gratuite de ressources de tutoriels sur le Prompt Engineering, contenant divers sujets allant du simple au avancé.

L'avenir du Prompt Engineering

Bien que des points de vue tels que "les agents IA dépassent les humains" et "le Prompt Engineering est obsolète" soient apparus, le Prompt Engineering continue d'évoluer. Les orientations futures pourraient inclure :

• Génération automatisée de Prompts : Utiliser la technologie de l'IA pour générer automatiquement des Prompts plus efficaces, réduisant ainsi l'intervention humaine.
• Outils d'optimisation de Prompts : Développer des outils d'optimisation de Prompts plus puissants pour aider les développeurs à trouver rapidement les meilleurs Prompts.
• Combinaison avec les agents IA : Combiner le Prompt Engineering avec les agents IA pour construire des applications plus intelligentes.
• L'essor du Context Engineering : Se concentrer sur la capacité du modèle à comprendre le contexte, en utilisant le Context Engineering pour améliorer les performances du modèle.

ConclusionPrompt Engineering est une compétence qui s'acquiert par l'apprentissage et la pratique continus. En maîtrisant les techniques et les outils présentés dans cet article, et en explorant et en pratiquant sans cesse, vous serez en mesure de mieux utiliser les LLM et de construire des applications plus intelligentes. Même si les capacités de l'IA ne cessent de s'améliorer, il est essentiel de maîtriser les principes fondamentaux de l'ingénierie des prompts, car cela vous permet de mieux communiquer avec l'IA et d'obtenir des résultats plus satisfaisants. Et l'évaluation de l'efficacité d'un prompt peut vous aider à optimiser sa qualité et à réaliser des applications plus efficaces.