Prompt Engineering
Maîtriser l'art et la science du prompting pour obtenir des résultats fiables et de qualité.
2.1Anatomie d'un bon prompt
Les 5 composants d'un prompt efficace
Rôle, contexte, instruction, format de sortie, exemples : les briques fondamentales.
Clarté et spécificité : la règle d'or
Pourquoi l'ambiguïté est l'ennemi et comment être précis sans être verbeux.
Exercice : réécrire 5 prompts médiocres
Transformer des prompts vagues en instructions claires et mesurer la différence.
Quiz : identifier les défauts d'un prompt
Diagnostiquer les problèmes dans des prompts réels soumis par la communauté.
2.2Techniques avancées
Chain-of-Thought : faire raisonner pas à pas
Implémenter le raisonnement en chaîne pour les tâches logiques et mathématiques.
Few-shot learning : enseigner par l'exemple
Choisir, formater et ordonner des exemples pour un apprentissage in-context optimal.
Self-ask et décomposition de tâches
Faire décomposer une question complexe en sous-questions par le modèle lui-même.
Tree-of-Thought et raisonnement exploratoire
Explorer plusieurs pistes de raisonnement en parallèle pour les problèmes ouverts.
Exercice : appliquer 3 techniques sur un même problème
Résoudre un cas d'usage avec CoT, few-shot et self-ask, puis comparer les résultats.
2.3System prompts et personas
System prompt : le contrat avec le modèle
Structurer un system prompt qui définit clairement le comportement attendu.
Personas : expertise simulée et ton adapté
Créer des personas qui améliorent la qualité des réponses sur des domaines spécifiques.
Guardrails dans le system prompt
Définir les limites et comportements de sécurité directement dans le prompt système.
Projet : créer un assistant métier complet
Concevoir le system prompt d'un assistant spécialisé pour un métier de votre choix.
2.4Évaluer la qualité d'une réponse
Critères d'évaluation : pertinence, exhaustivité, ton
Définir des critères objectifs pour juger la qualité d'une sortie LLM.
Détecter les hallucinations
Techniques pour identifier quand le modèle fabule et comment réduire le risque.
Scoring et comparaison A/B de prompts
Méthodologie pour comparer deux versions d'un prompt de manière rigoureuse.
2.5Prompt debugging et itération
Diagnostic : pourquoi mon prompt ne marche pas
Les causes courantes de mauvaises réponses et comment les identifier rapidement.
Itération systématique : modifier une variable à la fois
Méthodologie scientifique d'amélioration de prompt avec suivi des changements.
Prompt versioning et documentation
Gérer ses prompts comme du code : versioning, changelogs et tests de régression.
Projet final : optimiser un prompt de production
Prendre un prompt sous-optimal et l'améliorer itérativement avec métriques à l'appui.