Extraction des requêtes : présentation et guide

L'ingénierie des requêtes est l'art et la science de la conception et de l'optimisation de requêtes visant à guider les modèles d'IA, en particulier les LLM, vers la génération des réponses souhaitées. En élaborant soigneusement des requêtes, vous fournissez au modèle du contexte, des instructions et des exemples qui l'aident à comprendre votre intention et à répondre de façon pertinente. Considérez-les comme une feuille de route de l'IA, qui vous oriente vers le résultat spécifique que vous avez en tête.

Pour en savoir plus sur la conception de requêtes et découvrir ses applications, consultez l'article Présentation de la conception de requêtes sur Google Cloud.

Prêt à tester directement les LLM et l'ingénierie des requêtes ? Essayez gratuitement Vertex AI pour découvrir toute la puissance de cette technologie.

Dans le contexte de l'IA, une requête est l'entrée que vous fournissez au modèle pour obtenir une réponse spécifique. Celles-ci peuvent prendre différentes formes : des questions ou des mots clés simples, des instructions complexes, des extraits de code ou même des textes créatifs. L'efficacité de votre requête influe directement sur la qualité et la pertinence du résultat de l'IA.

Plusieurs éléments clés contribuent à une ingénierie efficace des requêtes. Maîtriser ces concepts vous permet de communiquer efficacement avec les modèles d'IA et d'exploiter tout leur potentiel.

La structure et le style de votre requête jouent un rôle important pour guider la réponse de l'IA. Certains modèles peuvent mieux réagir à des formats spécifiques, par exemple :

Le format de votre requête joue un rôle important dans la façon dont l'IA interprète votre requête. Certains modèles peuvent mieux répondre à certains formats spécifiques, comme les questions en langage naturel, les commandes directes ou les entrées structurées avec des champs spécifiques. Pour élaborer des requêtes efficaces, il est essentiel de comprendre les caractéristiques et le format à privilégier du modèle.

En fournissant du contexte et des exemples pertinents dans votre requête, vous aidez l'IA à comprendre la tâche souhaitée et à générer des résultats plus précis et pertinents. Par exemple, si vous recherchez une histoire créative, inclure quelques phrases décrivant le ton ou le thème souhaité peut considérablement améliorer les résultats.

Affiner le modèle d'IA pour des tâches ou des domaines spécifiques à l'aide de requêtes personnalisées peut améliorer ses performances. De plus, l'adaptation des requêtes en fonction des retours des utilisateurs ou des résultats du modèle peut améliorer davantage les réponses du modèle au fil du temps.

Concevoir des requêtes pour des conversations multitours permet aux utilisateurs de s'engager dans des interactions continues et contextuelles avec le modèle d'IA, améliorant ainsi l'expérience globale de l'utilisateur.

Il existe différents types de requêtes utilisées dans l'IA, chacune ayant une fonction spécifique :

La requête zéro-shot consiste à fournir au modèle une instruction ou une question directe, sans contexte ni exemples supplémentaires.

C'est le cas, par exemple, de la génération d'idées, où le modèle est invité à générer des idées créatives ou à proposer des solutions de brainstorming. Un autre exemple est la synthèse, ou traduction, où le modèle est invité à résumer ou à traduire certains contenus.

Cette méthode implique de fournir au modèle un ou plusieurs exemples des paires d'entrée-sortie souhaitées avant de présenter l'invite proprement dite. Cela peut aider le modèle à mieux comprendre la tâche et à générer des réponses plus précises.

Les requêtes CoT encouragent le modèle à décomposer un raisonnement complexe en une série d'étapes intermédiaires pour obtenir un résultat final plus complet et bien structuré.

Combine des requêtes en chaîne de pensée avec des requêtes zéro-shot en demandant au modèle d'effectuer des étapes de raisonnement, ce qui peut souvent produire de meilleurs résultats.

Voici quelques exemples et cas d'utilisation spécifiques illustrant comment l'ingénierie des requêtes permet de générer un résultat personnalisé et pertinent.

Développer des requêtes efficaces nécessite une approche stratégique. Envisagez ces stratégies pour améliorer vos compétences en ingénierie des requêtes :

Pour en savoir plus sur les bonnes pratiques d'ingénierie des requêtes, consultez les Cinq bonnes pratiques pour l'ingénierie des requêtes sur Google Cloud.

Une ingénierie des requêtes efficace offre de nombreux avantages, et améliore les capacités et la facilité d'utilisation des modèles d'IA :

Des requêtes bien conçues génèrent des résultats plus précis, pertinents et informatifs issus de modèles d'IA, car elles fournissent des instructions et un contexte clairs.

En contrôlant soigneusement les entrées et en guidant l'attention de l'IA, l'ingénierie des requêtes permet d'atténuer les biais et de réduire le risque de générer des contenus inappropriés ou choquants.

L'ingénierie des requêtes vous permet d'influencer le comportement de l'IA et de garantir des réponses cohérentes et prévisibles, correspondant aux résultats souhaités.

Des requêtes claires et concises permettent aux utilisateurs d'interagir plus facilement et efficacement avec les modèles d'IA, ce qui se traduit par des expériences plus intuitives et satisfaisantes.