Extraction des requêtes : présentation et guide

L'essor des grands modèles de langage (LLM) a ouvert des perspectives passionnantes en matière d'interaction homme-machine. Cependant, exploiter tout le potentiel de ces puissants modèles d'IA nécessite une compétence essentielle : l'ingénierie des requêtes. Ce domaine naissant se concentre sur la création de requêtes efficaces qui exploitent les fonctionnalités des LLM, en leur permettant de comprendre l'intention, de suivre des instructions et de générer les résultats souhaités. Alors que nous interagissons de plus en plus avec l'IA dans diverses applications, l'ingénierie des requêtes joue un rôle essentiel pour garantir des interactions précises, pertinentes et sûres.

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Conseils pour devenir un ingénieur des requêtes de premier ordre

Qu'est-ce que l'ingénierie des requêtes ?

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.

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Qu'est-ce qu'une requête pour l'IA ?

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.

De quoi avez-vous besoin pour l'ingénierie des requêtes ?

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.

Format de requête

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.

Contexte et exemples

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.

Affinage et adaptation

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.

Conversations multitours

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.

Types de requêtes

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

Requêtes directes (Zéro-shot)

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.

Requêtes one-shot, few-shot et multi-shot

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.

Requêtes en chaîne de pensée

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.

Requêtes CoT zéro-shot

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.

Cas d'utilisation et exemples d'ingénierie des requêtes

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

Génération de langage et de texte

Scénario	Instructions	Exemple de requête
Expression écrite	Élaborez des requêtes qui précisent le genre, le ton, le style et l'intrigue pour guider l'IA dans la création de récits engageants.	"Écris une nouvelle sur une jeune femme qui découvre un portail magique dans son grenier."
Synthèse	Fournissez du texte à l'IA et demandez-lui de générer des résumés concis qui enregistrent les informations clés.	"Résume les principaux points de l'article de presse suivant sur le changement climatique."
Traduction	Spécifiez les langues source et cible pour permettre à l'IA de traduire du texte avec précision, tout en préservant le sens et le contexte.	"Traduis le texte suivant du français vers l'espagnol : 'Le renard brun vif saute par-dessus le chien paresseux'."
Dialogue	Concevez des requêtes qui simulent des conversations, ce qui permet à l'IA de générer des réponses qui imitent l'interaction humaine et maintiennent le contexte.	"Tu es un chatbot sympathique qui aide les utilisateurs à résoudre leurs problèmes informatiques. Réponds à la requête de l’utilisateur : 'Mon ordinateur ne s’allume pas'."

Systèmes de questions-réponses

Scénario	Instructions	Exemple de requête
Questions ouvertes	Formulez des requêtes qui encouragent l'IA à fournir des réponses complètes et informatives en s'appuyant sur sa base de connaissances.	"Explique le concept de l'informatique quantique et son impact potentiel sur l'avenir de la technologie."
Questions spécifiques	Concevez des requêtes qui ciblent des informations spécifiques, ce qui permet à l'IA de récupérer des réponses précises à partir du contexte fourni ou de sa base de connaissances interne.	"Quelle est la capitale de la France ?" ou "D'après le texte fourni, quelles sont les principales causes de la déforestation ?"
Questions à choix multiples	Présentez des requêtes avec des options pour amener l'IA à analyser et à sélectionner la réponse la plus appropriée en fonction de sa compréhension du contexte.	"Qui a écrit la saga Harry Potter ? A) J.R.R. Tolkien, B) J.K. Rowling, C) Stephen King"
Questions hypothétiques	Élaborez des requêtes qui explorent des situations hypothétiques, permettant à l'IA de raisonner, de spéculer et de fournir des résultats ou des solutions potentiels.	"Que se passerait-il si les humains pouvaient se déplacer à la vitesse de la lumière ?"
Questions d'opinion	Concevez des requêtes qui suscitent le point de vue ou l'opinion de l'IA sur un sujet spécifique, et l'encouragent à donner son raisonnement et à justifier sa position.	"Penses-tu que l'intelligence artificielle finira par surpasser l'intelligence humaine ? Pourquoi ?".

Génération de code

Scénario	Instructions	Exemple de requête
Complétion de code	Fournissez à l'IA un extrait de code partiel et demandez-lui de suggérer ou de compléter le code restant en fonction du contexte et du langage de programmation.	"Écris une fonction Python pour calculer la factorielle d'un nombre donné."
Traduction de code	Spécifiez les langages de programmation source et cible pour permettre à l'IA de traduire du code tout en préservant les fonctionnalités et la syntaxe.	"Traduis le code Python suivant en JavaScript : def greet(name): print('Hello,', name)"
Optimisation du code	Demandez à l'IA d'analyser le code existant et de suggérer des améliorations pour l'efficacité, la lisibilité ou les performances.	"Optimise le code Python suivant pour réduire son temps d'exécution."
Débogage de code	Fournissez à l'IA le code contenant les erreurs, puis invitez-la à identifier les problèmes identifiés et à suggérer des solutions.	"Débogue le code Java suivant et expliquer pourquoi il génère une exception NullPointerException."

Génération d'images

Scénario	Instructions	Exemple de requête
Images photoréalistes	Créez des requêtes qui décrivent l'image souhaitée en détail, y compris les objets, le paysage, la luminosité et le style, afin de générer des images réalistes et de haute qualité.	"Image photoréaliste d'un coucher de soleil au-dessus de l'océan, avec des palmiers se détachant sur le ciel."
Images artistiques	Créez des requêtes qui précisent des styles, des techniques et des sujets artistiques pour guider l'IA dans la création d'images qui imitent des mouvements artistiques spécifiques ou évoquent certaines émotions.	"Tableau impressionniste d'une rue animée de ville, où des personnes marchent sous des parapluies sous la pluie."
Images abstraites	Formulez des requêtes qui encouragent l'IA à générer des images ouvertes à l'interprétation, en utilisant des formes, des couleurs et des textures pour évoquer des sentiments ou des concepts.	"Image abstraite représentant le concept d'espoir, avec des couleurs vives et des formes fluides."
Édition d'images	Fournissez une image existante à l'IA et spécifiez les modifications souhaitées pour lui permettre de modifier et d'améliorer l'image conformément aux instructions données.	"Remplace l'arrière-plan de cette photo par un ciel nocturne étoilé et ajoute une pleine lune" ou "Supprime la personne de cette image et remplace-la par un chat".

Stratégies pour rédiger de meilleures requêtes

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

1. Fixez des buts et objectifs clairs :

Stratégie	Exemple de requête
Utiliser des verbes d'action pour spécifier l'action souhaitée	"Rédige une liste à puces qui résume les principales conclusions de l’étude de recherche ci-jointe".
Définir la longueur et le format souhaités pour la sortie	"Rédige un texte de 500 mots sur l'impact du changement climatique sur les communautés côtières."
Spécifier l'audience cible	"Rédige une description de produit pour une nouvelle gamme de soins bio pour la peau, ciblant les jeunes adultes soucieux du développement durable."

2. Fournissez des informations contextuelles et générales :

Stratégie	Exemple de requête
Inclure des données et des faits pertinents	"Étant donné que les températures mondiales ont augmenté de 1 degré Celsius depuis l'ère pré-industrielle, discute des conséquences potentielles de la hausse du niveau de la mer."
Référencer des sources ou des documents spécifiques	"Sur la base du rapport financier ci-joint, analyse la rentabilité de l'entreprise sur les cinq dernières années."
Définir les termes et concepts clés	"Explique le concept de l'informatique quantique en termes simples, adapté à un public non technique."

3. Utilisez les requêtes few-shot :

Stratégie	Exemple de requête
Fournir quelques exemples de paires d'entrée-sortie souhaitées	Entrée : "Chat" Sortie : "Un petit mammifère à fourrure avec des moustaches." Entrée : "Chien" Sortie : "Un canidé domestique connu pour sa fidélité." Requête : "Éléphant"
Démontrer le style ou le ton souhaité	Exemple 1 (humour) : "Le discours de la personnalité politique était tellement terne qu'il pouvait guérir l'insomnie." Exemple 2 (formel) : "Le dignitaire a donné un discours à la fois informatif et engageant." Requête : "Écris une phrase décrivant le numéro de stand-up de l'humoriste."
Afficher le niveau de détail souhaité	Exemple 1 (bref) : "Le film raconte l'histoire d'un jeune garçon qui se lie d'amitié avec un extraterrestre." Exemple 2 (détaillé) : "Le film de science-fiction suit l'histoire d'Elliot, un garçon solitaire qui découvre un extraterrestre coincé sur Terre et crée un lien unique avec lui." Requête : "Résume l'intrigue du roman que tu viens de terminer."

4. Soyez précis :

Stratégie	Exemple de requête
Utiliser un langage précis et éviter toute ambiguïté	Au lieu de: "Décris quelque chose sur le changement climatique", dites : "Rédige un texte convaincant prônant l'application de réglementations plus strictes sur les émissions de carbone".
Quantifier vos requêtes autant que possible	Au lieu de : "Écris un long poème", dites : "Écris un sonnet de 14 lignes qui explore les thèmes de l'amour et de la perte."
Diviser les tâches complexes en plus petites étapes	Au lieu de dire "Crée un plan marketing", dites : "1. Identifie l'audience cible. 2. Élabore des messages marketing clés. 3. Choisis les canaux marketing appropriés."

5. Itérez et expérimentez :

Stratégie	Action
Essayer plusieurs formulations et mots clés	Reformulez votre requête à l'aide de synonymes ou d'autres structures de phrases.
Ajuster le niveau de détail et de spécificité	Ajoutez ou supprimez des informations pour affiner le résultat.
Tester différentes longueurs de requête	Testez à la fois des requêtes plus courtes et plus longues pour trouver l'équilibre optimal.

6. Appuyez-vous sur les requêtes en chaîne de pensée :

Stratégie	Exemple de requête
Encourager le raisonnement étape par étape	"Résous ce problème étape par étape : John a 5 pommes, il en mange 2. Combien de pommes lui reste-t-il ? Étape 1 : John commence avec cinq pommes. Étape 2 : il mange deux pommes. Nous devons donc soustraire 2 de 5. Étapes 3 : 5 - 2 = 3. Réponse : il reste trois pommes à Jean."
Demander au modèle d'expliquer son processus de raisonnement	"Explique ton processus de réflexion pour déterminer le sentiment de cette critique de film : 'Le jeu des acteurs était superbe, mais l'intrigue était prévisible'".
Guider le modèle à travers une séquence de pensées logique	"Pour classer cet e-mail dans la catégorie spam ou non-spam, tiens compte des points suivants : 1. L'expéditeur est-il connu ? 2. L'objet contient-il des mots clés suspects ? 3. L’e-mail offre-t-il quelque chose trop beau pour être vrai ?"

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.

Avantages de l'ingénierie des requêtes

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

Amélioration des performances du modèle

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.

Réduction des réponses biaisées et potentiellement néfastes

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.

Contrôle et prévisibilité accrus

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.

Expérience utilisateur améliorée

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.

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