Le prompting est une technique qui consiste à communiquer efficacement avec des grands modèles de langage (LLM), tels que Gemini, pour obtenir les résultats attendus grâce à des requêtes en langage naturel. La conception de requêtes consiste à élaborer des instructions, des questions et un contexte précis pour guider la sortie du modèle. Une requête bien construite sert de feuille de route, guidant le modèle vers un résultat particulier, qu'il s'agisse de générer de nouveaux formats de texte, de traduire des langues, d'écrire du contenu créatif ou de répondre de manière exhaustive à vos questions.
La qualité d'une requête a un impact direct sur la qualité de la réponse du modèle. Des requêtes claires, concises et spécifiques génèrent des résultats plus précis, pertinents et cohérents. À l'inverse, les requêtes vagues ou ambiguës peuvent entraîner des résultats imprévisibles et insatisfaisants.
Une requête peut être composée de différents éléments, y compris :
- Instructions : directives spécifiques que le modèle doit suivre (par exemple, "Traduis cette phrase en espagnol").
- Questions : requêtes auxquelles vous souhaitez que le modèle réponde (par exemple, "Quelle est la capitale de la France ?").
- Informations contextuelles : connaissances générales ou références pour guider la compréhension du modèle (par exemple, "Sur une autre planète, les chiens ont cinq pattes, et j'en ai adopté un de cette planète. Combien de pattes mon chien a-t-il ?").
- Exemples few-shot : démonstrations du format, du style ou du ton de sortie attendus (par exemple, en fournissant des exemples de phrases correctement traduites avant de demander au modèle de traduire une phrase spécifique).
- Données d'entrée : texte, code ou autres données que le modèle doit traiter ou compléter.
Pour utiliser des stratégies de requête adaptées et concevoir de bonnes requêtes, vous devez comprendre les capacités et les limites des LLM, et employer des stratégies de communication efficaces. En concevant des requêtes soigneusement adaptées, vous pouvez exploiter tout le potentiel du modèle et l'implémenter dans diverses tâches.
Pour en savoir plus sur les requêtes, consultez Présentation des requêtes dans la documentation Google Cloud .