Guide d’ingénierie de prompt d’OpenAI : Maîtriser ChatGPT pour des applications avancées

Comprendre l’ingénierie de prompt

L’ingénierie de prompt est l’art et la science de créer des entrées (prompts) pour obtenir des sorties désirées à partir de modèles d’IA comme ChatGPT. Il s’agit d’une compétence cruciale pour maximiser l’efficacité de ces modèles.

ChatGPT, basé sur les architectures GPT-3 et GPT-4 d’OpenAI, a évolué de manière significative, devenant plus réactif et conscient du contexte. Comprendre son évolution est clé pour maîtriser l’ingénierie de prompt.

Comme un chef d’orchestre expérimenté dirigeant un orchestre, l’ingénierie de prompt nous permet de diriger ces modèles pour effectuer des tâches complexes, allant de la création de documents techniques détaillés à la génération de contenu créatif et engageant. Ce guide vous présentera des stratégies et des tactiques qui transforment votre interaction avec l’IA, l’élevant de simples échanges à des conversations nuancées et significatives.

Considérez la différence entre demander « Comment additionner des nombres dans Excel ? » et « Comment additionner automatiquement une colonne de montants en dollars dans Excel, avec les totaux affichés à droite dans une colonne ‘Total’ ? » La deuxième demande, plus détaillée, laisse moins d’interprétation à l’IA, conduisant à une réponse plus précise et utile. De même, comprendre l’utilisation de personas, de délimiteurs et d’instructions étape par étape peut avoir un impact profond sur la qualité de la sortie de l’IA, en particulier pour les tâches complexes.

Ce guide sur l’ingénierie de prompt ne couvrira pas seulement les aspects théoriques, mais fournira également des exemples pratiques et concrets. Vous apprendrez comment utiliser efficacement des tactiques comme fournir des textes de référence pour guider l’IA loin des fabrications, ou comment diviser des tâches complexes en sous-tâches plus simples pour obtenir des résultats plus précis.

1. Clarté et détail

Créer des prompts efficaces pour des modèles d’IA comme GPT-4 nécessite une combinaison de précision, de contexte et de clarté. La différence entre un prompt mal conçu et un prompt bien pensé peut être la différence entre une réponse vague et générique et une réponse hautement pertinente et spécifique.

Exemple 1 : Exploitation de la compréhension linguistique de ChatGPT pour des requêtes techniques

• Prompt inefficace : « Comment réparer un bogue dans mon code ? »
  • Sortie de l’IA : « Pour réparer un bogue dans votre code, vous devez d’abord identifier le bogue, comprendre pourquoi il se produit, puis modifier le code pour le corriger. »
• Requête technique efficace : « Je code en Python et je rencontre une erreur ‘KeyError’ lors de l’accès à un dictionnaire. Le code est : [extrait de code]. Quelle est la cause de cette erreur et comment puis-je la corriger ? »
  • Sortie de l’IA : « L’erreur ‘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

• Prompt inefficace : « Écrivez une histoire courte. »
  • Sortie de l’IA : « Il était une fois, dans un pays lointain, il y avait un royaume qui faisait face à un grand péril… »
• Prompt d’imitation de style efficace : « Écrivez une histoire courte dans le style d’Ernest Hemingway, en se concentrant sur une conversation entre deux anciens amis qui se rencontrent par hasard. »
  • Sortie de l’IA : « Le soleil battait sur la route poussiéreuse où Jack et Tom, deux anciens amis, se rencontrèrent par hasard. ‘Cela fait des années’, dit Jack, sa voix aussi sèche que l’air. ‘Des années depuis la guerre’, répondit Tom. [L’histoire se poursuit dans le style concis et dialogué d’Hemingway]. »

Exemple 3 : Conseils de voyage

• Prompt inefficace : « Que faire à Paris ? »
  • Sortie de l’IA : « À Paris, vous pouvez visiter des monuments comme la Tour Eiffel, le musée du Louvre et la cathédrale Notre-Dame. »
• Prompt efficace : « Je visite Paris pendant trois jours cet été avec un focus sur l’art et l’histoire. Pouvez-vous suggérer un itinéraire détaillé ? »
  • Sortie de l’IA : « Jour 1 : Visitez le musée du Louvre le matin, suivi d’une promenade jusqu’à la cathédrale Notre-Dame. [Plus d’itinéraire suit]. »

Conseils pour créer de meilleurs prompts

1. Spécificité : Soyez aussi spécifique que possible. Plus votre prompt est détaillé, plus la réponse sera ciblée.
2. Informations contextuelles : Incluez toutes les informations contextuelles pertinentes. Cela aide l’IA à comprendre la nature exacte de votre demande.
3. Objectif clair : Énoncez clairement ce que vous attendez comme sortie. Que ce soit une recette, un plan de voyage ou une solution technique, faites clairement votre objectif.
4. Évitez l’ambiguïté : Les prompts ambigus conduisent à des réponses génériques. Clarifiez votre demande pour obtenir des réponses précises.
5. Utilisez des formats connus : Si applicable, 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 des références

L’utilisation stratégique de textes de référence dans l’ingénierie de prompt peut considérablement améliorer la qualité et la précision des réponses des modèles d’IA comme GPT-4. En fournissant des informations pertinentes et fiables aux côtés de votre requête, vous pouvez guider l’IA pour composer des réponses basées sur le matériel fourni, rendant les réponses plus fiables et précises dans le contexte.

Exemple 1 : Explication scientifique

• Prompt conventionnel : « Comment se forme un trou noir ? »
  • Sortie de l’IA : « Un trou noir se forme à partir des restes d’une grande étoile qui meurt dans une explosion supernova. Si la masse du noyau est suffisante, il s’effondre sous sa propre gravité en un trou noir. »
• Prompt amélioré 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 d’un trou noir. »
  • Sortie de l’IA : « Sur la base de l’article scientifique fourni, un trou noir se forme lorsque une étoile massive épuise son carburant nucléaire et que son noyau s’effondre. L’article détaille : [‘Extraits pertinents de l’article’]. »

Exemple 2 : Interprétation juridique

• Prompt conventionnel : « Quelles sont les implications juridiques du vol de propriété intellectuelle ? »
  • Sortie de l’IA : « Le vol de propriété intellectuelle peut entraîner des conséquences juridiques comme des poursuites, des amendes et, dans des cas graves, des peines d’emprisonnement. »
• Prompt amélioré avec texte de référence :
  • Texte de référence fourni : « [Article de revue juridique sur le droit de la propriété intellectuelle] »
  • Prompt : « En référence à l’article de la revue juridique fourni, expliquez les implications juridiques spécifiques du vol de propriété intellectuelle. »
  • Sortie de l’IA : « L’article de la revue juridique indique que le vol de propriété intellectuelle peut entraîner des litiges civils, des dommages-intérêts statutaires et des accusations criminelles potentielles. Plus précisément, l’article mentionne : [‘Citations directes de l’article’]. »

Conseils pour utiliser des textes de référence dans les prompts

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

3. Simplification de tâches complexes avec la division en sous-tâches

La clé pour gérer efficacement des tâches complexes avec des modèles d’IA comme GPT-4 réside dans la division de ces tâches 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, mettant en évidence les avantages de l’utilisation de la classification d’intention, de techniques de résumé et de conversations structurées pour des requêtes complexes.

Exemple 1 : Requête de service client

• Approche inefficace : Une seule requête demandant une assistance générale.
  • Prompt de l’utilisateur : « J’ai des problèmes avec mon compte. »
  • Sortie de l’IA : « Pouvez-vous spécifier la nature de vos problèmes de compte ? »
• Approche efficace : Classifier la requête en catégories et offrir une assistance ciblée.
  • Prompt de l’utilisateur : « J’ai des problèmes pour accéder à mon compte. »
  • Directive de l’IA : « Classifier la requête en ‘Gestion de compte’, puis offrez des étapes spécifiques pour résoudre les problèmes d’accès. »
  • Sortie de l’IA : « Il semble que vous rencontrez des difficultés pour accéder à votre compte. Commençons par réinitialiser votre mot de passe. [Suites des étapes détaillées]. »

Exemple 2 : Résumé de document long

• Approche inefficace : Essayer de résumer un document long en une seule requête.
  • Prompt de l’utilisateur : « Résumez ce livre de 300 pages pour moi. »
  • Sortie de l’IA : « Je suis désolé, mais je ne peux pas traiter des documents plus longs que ma fenêtre de contexte. »
• Approche efficace : Résumer le document pièce par pièce et construire un résumé complet de manière récursive.
  • Directive de l’IA : « Résumez chaque chapitre séparément, puis créez un résumé des résumés, en procédant de manière récursive. »
  • Prompt de l’utilisateur : « Résumez le chapitre 1 de ce livre. »
  • Sortie de l’IA : « Résumé du chapitre 1 : [Bref résumé du chapitre 1]. »
  • Processus continu : Le même processus est appliqué à chaque chapitre, suivi d’un résumé final combinant tous les résumés individuels.

Avantages de la division en sous-tâches et de l’ingénierie de prompt contextuelle

1. Précision accrue : En se concentrant sur des aspects spécifiques d’une tâche complexe, l’IA peut fournir des réponses plus précises et plus pertinentes.
2. Efficacité améliorée : La division des tâches les rend plus gérables et réduit la probabilité d’erreurs ou de sorties non pertinentes.
3. Meilleure expérience utilisateur : Les utilisateurs reçoivent des conseils ciblés et étape par étape, ce qui est plus utile que des réponses génériques.
4. Rentabilité : Des prompts plus petits et ciblés peuvent être plus rentables par rapport à des prompts plus grands et plus complexes.

4. Donner à GPT le temps de réfléchir

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

Exemple 1 : Évaluation de problème mathématique

• Approche inefficace : Demander directement au modèle d’évaluer la solution d’un élève.
  • Prompt de l’utilisateur : « La solution de l’élève au problème mathématique est-elle correcte ? »
  • Sortie de l’IA : « La solution de l’élève semble correcte/incorrecte. »
• Approche efficace : Instruire le modèle pour résoudre d’abord le problème avant d’évaluer la solution de l’élève.
  • Prompt de l’utilisateur : « Résolvez d’abord le problème mathématique, puis comparez votre solution à celle de l’élève et évaluez sa correction. »
  • Sortie de l’IA : « Ma solution : [Solution détaillée]. En comparant avec la solution de l’élève, j’ai trouvé une erreur dans son calcul de [partie spécifique]. La bonne approche devrait être [méthode correcte]. »

Exemple 2 : Analyse de document

• Approche inefficace : Essayer d’analyser un document long en une seule requête.
  • Prompt de l’utilisateur : « Résumez les points clés de ce document. »
  • Sortie de l’IA : « Je suis désolé, mais je ne peux pas traiter des documents plus longs que ma fenêtre de contexte. »
• Approche efficace : Extraction séquentielle d’extraits et requêtes de suivi pour une analyse complète.
  • Prompt de l’utilisateur : « Extraire des extraits clés de ce document liés à [sujet spécifique]. »
  • Sortie de l’IA : « Extrait 1 : [Passage pertinent]. Extrait 2 : [Un autre passage pertinent]. »
  • Prompt de suivi de l’utilisateur : « Y a-t-il plus d’extraits pertinents ? Assurez-vous qu’ils contiennent le contexte complet. »
  • Sortie de l’IA : « Extrait supplémentaire : [Autre passage pertinent]. »

Avantages et insights

1. Profondeur d’analyse : En résolvant d’abord des problèmes ou en effectuant des analyses, l’IA peut fournir des évaluations plus précises et plus approfondies.
2. Apprentissage guidé : Dans les scénarios de tutorat, l’utilisation de monologues internes et de conseils encourage les étudiants à parvenir à 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 exhaustive sans manquer de détails importants.
4. Évitement des préjugés : En générant d’abord sa propre solution, l’IA évite les préjugés qui pourraient surgir de l’évaluation directe d’une réponse donnée.

5. Utilisation d’outils externes

L’intégration d’outils et de ressources externes dans les interactions avec l’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 embeddings pour la récupération de connaissances, l’exécution de code pour des calculs précis et les appels de fonction pour augmenter les capacités des modèles d’IA.

Exemple 1 : Calculs précis avec exécution de code

• Sans exécution de code : En se fiant uniquement aux capacités de calcul du modèle.
  • Prompt de l’utilisateur : « Calculez la racine carrée de 529. »
  • Sortie de l’IA : « La racine carrée de 529 est d’environ 23. »
• Avec exécution de code : En garantissant la précision dans les calculs.
  • Prompt de l’utilisateur : « Calculez la racine carrée de 529. »
  • Directive de l’IA : « Écrivez et exécutez du code Python pour calculer cela. »
  • Sortie de l’IA : « python import math math.sqrt(529) La racine carrée de 529 est exactement 23. »

Exemple 2 : Utilisation d’appels d’API pour des interactions dynamiques

• Sans appels d’API : Limité à des réponses statiques et préprogrammées.
  • Prompt de l’utilisateur : « Envoyez un rappel à mon ami au sujet de notre réunion de demain. »
  • Sortie de l’IA : « Rappel : N’oubliez pas d’envoyer un message à votre ami au sujet de la réunion de demain. »
• Avec appels d’API : Interagir avec des systèmes externes pour des actions en temps réel.
  • Prompt de l’utilisateur : « Envoyez un rappel à mon ami John au sujet de notre réunion de demain. »
  • Directive de l’IA : « Utilisez l’API de messagerie pour envoyer un rappel. »
  • Sortie de l’IA : « python import message message.write(to='John', message='Hey, rappelez-vous notre réunion de demain !') Rappel envoyé à John au sujet de la réunion de demain. »

Avantages et insights

1. Base de connaissances étendue : En utilisant la recherche basée sur les embeddings, 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 d’API permettent à l’IA d’interagir avec des systèmes externes, facilitant des actions dans le monde réel comme l’envoi de messages ou la fixation de rappels.

6. Test systématique

Le test systématique, ou les procédures d’évaluation, est crucial pour déterminer l’efficacité des changements dans les systèmes d’IA. Cette approche implique de comparer les sorties du modèle à un ensemble de réponses prédéterminées ou de « réponses de référence » pour évaluer l’exactitude.

Exemple 1 : Identification de contradictions dans les réponses

• Scénario de test : Détection de contradictions dans la réponse du modèle par rapport à des réponses d’experts.
  • Directive du système : Déterminez si la réponse du modèle contredit une partie de la réponse fournie par l’expert.
  • Entrée de l’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 indiquant que Neil Armstrong était 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 : Évaluation de la manière dont la réponse du modèle s’aligne sur, dépasse ou est en deçà de la réponse de l’expert en termes de détail.
  • Directive du système : Comparez la profondeur d’information entre la réponse du modèle et la réponse de l’expert.
  • Entrée de l’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 que la réponse de l’expert.
  • Sortie du modèle : La réponse du modèle fournit des détails supplémentaires (l’heure exacte), ce qui correspond à et étend la réponse de l’expert.

Avantages et insights

1. Exactitude et fiabilité : Le test systématique garantit que les réponses du modèle d’IA sont exactes et fiables, en particulier lorsqu’il s’agit d’informations factuelles.
2. Détection d’erreurs : Il aide à identifier les erreurs, les contradictions ou les incohérences dans les réponses du modèle.
3. Assurance de la qualité : Cette approche est essentielle pour maintenir des normes de qualité élevées dans le contenu généré par l’IA, en particulier dans des contextes éducatifs, historiques ou autres contextes sensibles aux faits.

Conclusion et message clé

À travers les exemples et les stratégies discutées, nous avons vu comment la spécificité dans les prompts peut dramatiquement changer la sortie, et comment la division de tâches complexes en sous-tâches plus simples peut rendre des défis intimidants gérables. Nous avons exploré le pouvoir des outils externes pour augmenter les capacités de l’IA et l’importance du test systématique pour assurer la fiabilité et l’exactitude des réponses de l’IA. Visitez le Guide d’ingénierie de prompt d’OpenAI pour des connaissances de base qui complètent notre exploration approfondie de techniques et de stratégies avancées pour optimiser les interactions avec l’IA.