Prompt engineering
Le prompt engineering est la pratique qui consiste à concevoir, tester et améliorer des instructions pour obtenir des sorties plus fiables, utiles et structurées d’un modèle.
Comment fonctionne Prompt engineering ?
La démarche repose sur la clarification de la tâche, l’ajout de contexte, la définition du format de sortie, l’utilisation éventuelle d’exemples et l’évaluation des résultats sur plusieurs cas.
Dans un usage conversationnel, la qualité du résultat dépend fortement de la manière dont l’objectif, les contraintes et le contexte sont formulés. Cette notion aide à mieux piloter ce qui est donné au modèle avant la génération.
Exemple concret
Pour extraire des données de contrats, un prompt engineer peut définir les champs attendus, donner deux exemples, préciser les règles de gestion des informations absentes et imposer une sortie structurée.
À ne pas confondre
Le prompt engineering agit sur les instructions. Le fine-tuning agit sur le modèle et le RAG sur les informations récupérées au moment de la requête.
Questions fréquentes sur Prompt engineering
Qu’est-ce que Prompt engineering ?
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Le prompt engineering est la pratique qui consiste à concevoir, tester et améliorer des instructions pour obtenir des sorties plus fiables, utiles et structurées d’un modèle.
À quoi sert Prompt engineering ?
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Pour extraire des données de contrats, un prompt engineer peut définir les champs attendus, donner deux exemples, préciser les règles de gestion des informations absentes et imposer une sortie structurée.
Comment utiliser Prompt engineering efficacement ?
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La démarche repose sur la clarification de la tâche, l’ajout de contexte, la définition du format de sortie, l’utilisation éventuelle d’exemples et l’évaluation des résultats sur plusieurs cas.
Quel est l’intérêt de Prompt engineering dans ChatGPT ou un LLM ?
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Dans un usage conversationnel, la qualité du résultat dépend fortement de la manière dont l’objectif, les contraintes et le contexte sont formulés. Cette notion aide à mieux piloter ce qui est donné au modèle avant la génération.
Quelle différence avec une notion proche ?
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Le prompt engineering agit sur les instructions. Le fine-tuning agit sur le modèle et le RAG sur les informations récupérées au moment de la requête.