Guide d'ingénierie rapide d'OpenAI : maîtriser ChatGPT pour les applications avancées

Comprendre l'ingénierie rapide

Ingénierie rapide est l'art et la science de créer des entrées (invites) pour obtenir les résultats souhaités à partir de modèles d'IA comme ChatGPT. C’est une compétence cruciale pour maximiser l’efficacité de ces modèles.

ChatGPT, construit sur les architectures GPT-3 et GPT-4 d'OpenAI, a considérablement progressé, devenant plus réactif et plus sensible au contexte. Comprendre son évolution est essentiel pour maîtriser l’ingénierie rapide.

À la manière d’un chef d’orchestre expérimenté dirigeant un orchestre, l’ingénierie rapide nous permet de diriger ces modèles vers l’exécution de tâches complexes, depuis la création de documents techniques détaillés jusqu’à la génération de contenu créatif et engageant. Ce guide vous guidera à travers les stratégies et tactiques qui transformeront votre interaction avec l'IA, en la faisant passer d'échanges basiques à des conversations nuancées et significatives.

Considérez la différence en demandant : « Comment ajouter des nombres dans Excel ? » par rapport à « Comment puis-je additionner automatiquement une colonne de montants en dollars dans Excel, avec les totaux affichés à droite dans une colonne « Total » ? » Cette dernière invite, plus détaillée, laisse moins à l’interprétation de l’IA, conduisant à une réponse plus précise et plus utile. De même, comprendre l'utilisation des personnages, des délimiteurs et des instructions étape par étape peut avoir un impact profond sur la qualité du résultat de l'IA, en particulier pour les tâches complexes.

Ce guide sur l'ingénierie rapide couvrira non seulement les aspects théoriques, mais fournira également des exemples pratiques et concrets. Vous apprendrez comment utiliser efficacement des tactiques telles que fournir des textes de référence pour éloigner l'IA des fabrications, ou comment diviser des tâches complexes en sous-tâches plus simples peut donner des résultats plus précis.

1. Clarté et détails

La création d'invites efficaces pour les modèles d'IA tels que GPT-4 nécessite une combinaison de précision, de contexte et de clarté. La différence entre une invite mal rédigée et une invite bien pensée peut être la différence entre une réponse vague et générique et une réponse spécifique très pertinente.

Exemple 1 : tirer parti de la compréhension linguistique de ChatGPT pour les requêtes techniques

• Invite inefficace: "Comment corriger un bug dans mon code ?"
  • Sortie IA: "Pour corriger un bug dans votre code, vous devez d'abord identifier le bug, comprendre pourquoi il se produit, puis modifier le code pour le corriger."
• Requête technique efficace: « Je code en Python et j'obtiens une « KeyError » lorsque j'essaie d'accéder à un dictionnaire. L'extrait de code est : . Quelle est la cause de cette erreur et comment puis-je la corriger ?"
  • Sortie IA: "La 'KeyError' dans votre code Python est probablement due à une tentative d'accès à une clé dans le dictionnaire qui n'existe pas. Voici comment vous pouvez modifier votre code pour gérer cette erreur : [Extrait de code modifié avec explication]."

Exemple 2 : Écriture créative avec imitation de style

• Invite inefficace: "Écrivez une nouvelle."
  • Sortie IA: "Il était une fois, dans un pays lointain, un royaume qui faisait face à un grand péril..."
• Invite d'imitation de style efficace: "Écrivez une nouvelle dans le style d'Ernest Hemingway, en vous concentrant sur une conversation entre deux vieux amis qui se rencontrent à l'improviste."
  • Sortie IA: "Le soleil tapait sur la route poussiéreuse où Jack et Tom, deux vieux amis, se sont rencontrés par hasard. 'Ça fait des années,' dit Jack, sa voix aussi sèche que l'air. 'Des années depuis la guerre,' répondit Tom. [L'histoire continue dans le style concis et axé sur les dialogues d'Hemingway.]"

Exemple 3 : Conseils aux voyageurs

• Invite inefficace: "Que dois-je faire à Paris ?"
  • Sortie IA: "À Paris, vous pouvez visiter des monuments comme la Tour Eiffel, le musée du Louvre et la cathédrale Notre-Dame."
• Invite efficace: "Je visite Paris pendant trois jours cet été avec un focus sur l'art et l'histoire. Pouvez-vous me proposer un itinéraire détaillé ?"
  • Sortie IA: "Jour 1 : Visite du musée du Louvre le matin, suivie d'une promenade jusqu'à la cathédrale Notre-Dame. [Itinéraire plus détaillé suit]."

Informations pour créer de meilleures invites

1. Spécificité: Soyez aussi spécifique que possible. Plus votre invite est détaillée, plus la réponse sera adaptée.
2. Information contextuelle : Incluez tout le contexte pertinent. Cela aide l’IA à comprendre la nature exacte de votre demande.
3. Objectif clair: Indiquez clairement ce que vous attendez comme résultat. Qu'il s'agisse d'une recette, d'un plan de voyage ou d'une solution technique, indiquez clairement votre objectif.
4. Éviter l'ambiguïté: Des invites ambiguës conduisent à des réponses génériques. Clarifiez votre demande pour obtenir des réponses précises.
5. Utiliser des formats connus: Le cas échéant, demandez des informations dans un format spécifique, comme une liste, un guide étape par étape ou un diagramme.

2. Améliorer les réponses de l'IA avec référence

L'utilisation stratégique de textes de référence dans l'ingénierie rapide peut améliorer considérablement la qualité et la précision des réponses des modèles d'IA comme GPT-4. En fournissant des informations pertinentes et fiables parallèlement à votre requête, vous pouvez guider l'IA pour composer des réponses basées sur le matériel donné, rendant les réponses plus fiables et plus précises sur le plan contextuel.

Exemple 1 : Explication scientifique

• Invite conventionnelle: "Comment se forme un trou noir ?"
  • Sortie IA: "Un trou noir se forme à partir des restes d'une grande étoile qui meurt dans une explosion de supernova. Si la masse du noyau est suffisante, il s'effondre sous sa propre gravité en un trou noir."
• Invite améliorée avec texte de référence:
  • Texte de référence fourni: "[Article scientifique sur l'évolution stellaire et les trous noirs]"
  • Prompt: "En utilisant les informations de l'article scientifique fourni, expliquez le processus de formation des trous noirs."
  • Sortie IA: "D'après l'article scientifique fourni, un trou noir se forme lorsqu'une étoile massive épuise son combustible nucléaire et que son noyau s'effondre. L'article détaille : ['Extraits pertinents de l'article']."

Exemple 2 : Interprétation juridique

• Invite conventionnelle: "Quelles sont les implications juridiques du vol de propriété intellectuelle ?"
  • Sortie IA: "Le vol de propriété intellectuelle peut entraîner des conséquences juridiques telles que des poursuites judiciaires, des amendes et, dans les cas graves, des peines d'emprisonnement."
• Invite améliorée avec texte de référence:
  • Texte de référence fourni: "[Article de revue juridique sur le droit de la propriété intellectuelle]"
  • Prompt: "En vous référant à l'article de revue juridique fourni, expliquez les implications juridiques spécifiques du vol de propriété intellectuelle."
  • Sortie IA: "L'article de la revue juridique indique que le vol de propriété intellectuelle peut entraîner des poursuites civiles, des dommages-intérêts légaux et d'éventuelles accusations criminelles. Plus précisément, l'article mentionne : ['Citations directes de l'article']."

Informations sur l'utilisation de textes de référence dans les invites

1. Sélectionnez les textes pertinents: Choisissez des textes de référence directement pertinents pour votre requête.
2. Spécification rapide: Demandez clairement à l'IA d'utiliser le texte de référence fourni pour composer sa réponse.
3. Citations: Demander à l'IA de citer des parties spécifiques du texte de référence dans sa réponse pour en assurer l'exactitude et la vérification.
4. Gestion des informations insuffisantes: Demandez à l'IA d'indiquer clairement si le texte fourni ne contient pas les informations nécessaires pour répondre à la question.

3. Simplifier les tâches complexes avec la division des sous-tâches

La clé pour gérer efficacement des tâches complexes avec des modèles d’IA comme GPT-4 réside dans leur décomposition en sous-tâches plus simples. Cette approche non seulement rationalise le processus, mais améliore également la précision et la pertinence des réponses de l'IA. Ci-dessous, nous démontrons cette stratégie à travers des exemples spécifiques, soulignant les avantages de l'utilisation de la classification d'intention, des techniques de synthèse et des conversations structurées pour les requêtes complexes.

Exemple 1 : requête du service client

• Approche inefficace: Une seule invite demandant une assistance générale.
  • Invite utilisateur: "J'ai des problèmes avec mon compte."
  • Sortie IA: "Pourriez-vous s'il vous plaît préciser la nature des problèmes liés à votre compte ?"
• Approche efficace: Classer la requête en catégories et apporter une assistance ciblée.
  • Invite utilisateur: "J'ai des problèmes pour accéder à mon compte."
  • Directive IA: "Classez la requête dans 'Gestion de compte', puis proposez des étapes spécifiques pour résoudre les problèmes d'accès."
  • Sortie IA: "Il semble que vous rencontriez des difficultés pour accéder à votre compte. Commençons par réinitialiser votre mot de passe. [Suivi des étapes détaillées]."

Exemple 2 : résumé d'un document long

• Approche inefficace: Tentative de résumer un long document en une seule fois.
  • Invite utilisateur: "Résumez-moi ce livre de 300 pages."
  • Sortie IA: "Je suis désolé, mais je ne peux pas traiter les documents plus longtemps que ma fenêtre contextuelle."
• Approche efficace: Résumer le document par morceaux et construire un résumé complet de manière récursive.
  • Directive IA: "Résumez chaque chapitre séparément, puis créez un résumé des résumés, en procédant de manière récursive."
  • Invite utilisateur: "Résumez le chapitre 1 de ce livre."
  • Sortie IA: "Résumé du chapitre 1 : [Bref résumé du chapitre 1]."
  • Processus continu: Le même processus est appliqué pour chaque chapitre, suivi d'un résumé final regroupant tous les résumés individuels.

Avantages de la division des sous-tâches et de l'ingénierie des invites contextuelles

1. Précision accrue: En se concentrant sur des aspects spécifiques d’une tâche complexe, l’IA peut fournir des réponses plus précises et pertinentes.
2. Efficacité accrue: La décomposition des tâches les rend plus gérables et réduit le risque d'erreurs ou de résultats non pertinents.
3. Meilleure expérience utilisateur: Les utilisateurs reçoivent des conseils ciblés, étape par étape, ce qui est plus utile que des réponses génériques.
4. Rentabilité: des invites plus petites et ciblées peuvent être plus rentables que des invites plus volumineuses et plus complexes.

4. Donner à GPT le temps de réfléchir

La stratégie consistant à donner aux modèles le temps de « réfléchir » et à décomposer les tâches complexes en étapes gérables améliore considérablement la qualité des réponses des modèles d'IA comme GPT-4.

Exemple 1 : évaluation d'un problème mathématique

• Approche inefficace: Demander directement au modèle d'évaluer la solution d'un élève.
  • Invite utilisateur: "La solution de l'élève à ce problème mathématique est-elle correcte ?"
  • Sortie IA: "La solution de l'élève semble correcte/incorrecte."
• Approche efficace: Demander au modèle d'élaborer d'abord sa propre solution avant d'évaluer le travail de l'étudiant.
  • Invite utilisateur: "Tout d'abord, résolvez ce problème mathématique. Ensuite, comparez votre solution à celle de l'élève et évaluez son exactitude."
  • Sortie IA: "Ma solution : [Solution détaillée]. En comparant avec la solution de l'élève, j'ai trouvé une erreur dans son calcul de [partie spécifique]. L'approche correcte devrait être [méthode correcte]."

Exemple 2 : Analyse de documents

• Approche inefficace: tentative d'analyse d'un document volumineux en une seule requête.
  • Invite utilisateur: "Résumez les points clés de l'ensemble de ce document."
  • Sortie IA: "Je ne peux pas traiter l'intégralité du document en raison de sa longueur."
• Approche efficace: Extraction séquentielle d'extraits et requêtes de suivi pour une analyse complète.
  • Invite utilisateur: "Extraire des extraits clés de ce document liés à [sujet spécifique]."
  • Sortie IA: "Extrait 1 : [Passage pertinent]. Extrait 2 : [Un autre passage pertinent]."
  • Invite utilisateur de suivi: "Y a-t-il des extraits plus pertinents ? Assurez-vous qu'ils contiennent le contexte complet."
  • Sortie IA: "Extrait supplémentaire : [Autre passage pertinent]."

Avantages et informations

1. Profondeur de l'analyse: En élaborant d’abord des solutions ou des analyses, l’IA peut fournir des évaluations plus précises et plus approfondies.
2. Apprentissage guidé: Dans les scénarios de tutorat, l'utilisation d'un monologue intérieur et d'indices encourage les étudiants à trouver des solutions de manière indépendante, améliorant ainsi leur expérience d'apprentissage.
3. Couverture complète: Pour l'analyse de documents, les approches séquentielles et récursives garantissent une couverture complète sans manquer de détails importants.
4. Éviter les biais: En générant d'abord sa propre solution, l'IA évite les biais qui pourraient résulter de l'évaluation directe d'une réponse donnée.

5. Tirer parti des outils externes

L'intégration d'outils et de ressources externes dans les interactions d'IA peut considérablement améliorer la précision et la pertinence des réponses générées par des modèles comme GPT-4. Cette section démontre l'utilisation de la recherche basée sur les intégrations pour la récupération de connaissances, l'exécution de code pour des calculs précis et les appels de fonctions pour augmenter les capacités des modèles d'IA.

Exemple 1 : calculs précis avec exécution de code

• Sans exécution de code: S'appuyer uniquement sur les capacités de calcul du modèle.
  • Invite utilisateur: "Calculez la racine carrée de 529."
  • Sortie IA: "La racine carrée de 529 est environ 23."
• Avec exécution de code: Assurer la précision des calculs.
  • Invite utilisateur: "Calculez la racine carrée de 529."
  • Directive IA: "Écrivez et exécutez du code Python pour calculer cela."
  • Sortie IA"python import math math.sqrt(529) La racine carrée de 529 est exactement 23. »

Exemple 2 : Utilisation des appels d'API pour les interactions dynamiques

• Sans appels API: Limité aux réponses statiques et préprogrammées.
  • Invite utilisateur: "Envoyez un rappel à mon ami concernant notre réunion de demain."
  • Sortie IA: "Rappel : n'oubliez pas d'envoyer un message à votre ami concernant le rendez-vous de demain."
• Avec les appels API: Interagir avec des systèmes externes pour des actions en temps réel.
  • Invite utilisateur: "Envoyez un rappel à mon ami John concernant notre réunion de demain."
  • Directive IA: "Utilisez l'API de messagerie pour envoyer un rappel."
  • Sortie IA"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Rappel envoyé à John concernant la réunion de demain."

Avantages et informations

1. Base de connaissances étendue: En utilisant la recherche basée sur les intégrations, l'IA peut accéder et intégrer une vaste gamme d'informations à jour, améliorant ainsi la pertinence et l'exactitude de ses réponses.
2. Précision dans les calculs: L'exécution de code permet à l'IA d'effectuer des calculs mathématiques précis, ce qui est particulièrement utile dans des contextes techniques ou scientifiques.
3. Capacités interactives: les appels API permettent à l'IA d'interagir avec des systèmes externes, facilitant ainsi les actions du monde réel comme l'envoi de messages ou la définition de rappels.

6. Tests systématiques

Les tests systématiques, ou procédures d'évaluation (evals), sont essentiels pour déterminer l'efficacité des changements dans les systèmes d'IA. Cette approche consiste à comparer les résultats du modèle à un ensemble de normes prédéterminées ou de réponses « de référence » pour évaluer l'exactitude.

Exemple 1 : Identifier les contradictions dans les réponses

• Scénario de test: Détecter les contradictions dans la réponse d'un modèle par rapport aux réponses d'experts.
  • Directive système: Déterminez si la réponse du modèle contredit une partie d'une réponse fournie par un expert.
  • Entrée utilisateur: "Neil Armstrong est devenu la deuxième personne à marcher sur la lune, après Buzz Aldrin."
  • Processus d'évaluation: Le système vérifie la cohérence avec la réponse de l'expert affirmant que Neil Armstrong a été la première personne sur la lune.
  • Sortie du modèle: La réponse du modèle contredit directement la réponse de l'expert, indiquant une erreur.

Exemple 2 : Comparaison des niveaux de détail dans les réponses

• Scénario de test: Évaluer si la réponse du modèle s'aligne, dépasse ou est en deçà de la réponse de l'expert en termes de détail.
  • Directive système: Comparez la profondeur des informations entre la réponse du modèle et la réponse de l'expert.
  • Entrée utilisateur: "Neil Armstrong a marché pour la première fois sur la Lune le 21 juillet 1969, à 02h56 UTC."
  • Processus d'évaluation: Le système évalue si la réponse du modèle fournit plus, autant ou moins de détails par rapport à la réponse de l'expert.
  • Sortie du modèle: La réponse du modèle fournit des détails supplémentaires (l'heure exacte), qui s'alignent et étendent la réponse de l'expert.

Avantages et informations

1. Précision et fiabilité: Des tests systématiques garantissent que les réponses du modèle d'IA sont précises et fiables, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations factuelles.
2. Détection d'erreur: Cela aide à identifier les erreurs, les contradictions ou les incohérences dans les réponses du modèle.
3. Assurance qualité: Cette approche est essentielle pour maintenir des normes élevées de qualité dans le contenu généré par l’IA, en particulier dans des contextes éducatifs, historiques ou autres contextes sensibles aux faits.

Conclusion et message à retenir

À travers les exemples et les stratégies discutés, nous avons vu comment la spécificité des invites peut modifier considérablement le résultat, et comment la décomposition de tâches complexes en sous-tâches plus simples peut permettre de gérer des défis de taille. Nous avons exploré la puissance des outils externes pour augmenter les capacités de l'IA et l'importance des tests systématiques pour garantir la fiabilité et l'exactitude des réponses de l'IA. Visite Guide d'ingénierie rapide d'OpenAI pour des connaissances fondamentales qui complètent notre exploration complète des techniques et stratégies avancées pour optimiser les interactions avec l’IA.