Principes de base des invites

Cette page présente certains concepts de base pour vous aider à concevoir des invites. Une invite est une requête en langage naturel envoyée à un modèle de langage pour recevoir une réponse. Les invites peuvent contenir des questions, des instructions, des informations contextuelles, des exemples few-shot et des entrées partielles que le modèle doit terminer ou continuer. Une fois que le modèle a reçu une invite, en fonction du type de modèle utilisé, il peut générer du texte, des représentations vectorielles continues, du code, des images, des vidéos, de la musique, etc…

Qu'est-ce que la conception et l'ingénierie d'invites ?

La conception d'invites est le processus de création d'invites qui permettent d'obtenir la réponse souhaitée en utilisant des modèles de langage. Pour rédiger des réponses précises et de haute qualité à partir d'un modèle de langage, il est essentiel de rédiger des invites bien structurées. Le processus itératif de mise à jour répétée des invites et d'évaluation des réponses du modèle est parfois appelé ingénierie des invites.

Les modèles Gemini fonctionnent souvent bien sans nécessiter d'ingénierie d'invite, en particulier pour les tâches simples. Cependant, pour les tâches complexes, une ingénierie efficace des invites joue toujours un rôle important.

Workflow d'ingénierie des invites

L'ingénierie des invites est un processus itératif basé sur les tests qui peut améliorer les performances du modèle. Lors de la création d'invites, il est important de définir clairement les objectifs et les résultats attendus pour chaque invite et de les tester de manière systématique afin d'identifier les points à améliorer.

Le schéma suivant illustre le workflow d'ingénierie des requêtes :

Schéma du workflow d'ingénierie des invites

Créer une invite efficace

À terme, deux aspects d'une invite affectent son efficacité : le contenu et la structure.

  • Content:

    Pour terminer une tâche, le modèle a besoin de toutes les informations pertinentes associées à la tâche. Ces informations peuvent inclure des instructions, des exemples, des informations contextuelles, etc. Pour en savoir plus, consultez la section Composants d'une invite.

  • Structure :

    Même lorsque toutes les informations requises sont fournies dans l'invite, la structure des informations aide le modèle à analyser les informations. Des éléments tels que le tri, l'étiquetage et l'utilisation de délimiteurs peuvent tous affecter la qualité des réponses. Pour obtenir un exemple de structure d'invite, consultez la section Exemple de modèle d'invite.

Composants d'une invite

Le tableau suivant présente les composants essentiels et facultatifs d'une invite :

Composant Description Exemple
Objectif L'objectif souhaité pour le modèle. Soyez précis et incluez tous les objectifs généraux. Également appelé "mission" ou "objectif". Votre objectif est d'aider les élèves à résoudre des problèmes de mathématiques sans leur donner directement la réponse.
Instructions Des instructions détaillées sur la façon d'effectuer la tâche à accomplir. Également appelés "tâche", "étapes" ou "directives".
  1. Comprendre le problème
  2. Comprendre où l'élève est bloqué.
  3. Donner un indice pour l'étape suivante du problème.
Composants facultatifs
Persona Qui ou comment le modèle agit. Également appelé "rôle" ou "vision". Vous êtes formateur en mathématiques et vous aidez les élèves à faire leurs devoirs de maths.
Contraintes Restrictions sur ce que le modèle doit respecter lors de la génération d'une réponse, y compris ce que le modèle peut et ne peut pas faire. Également appelés "garde-fous", "limites" ou "contrôles". Ne donnez pas la réponse directement à l'élève. Donnez plutôt des indices sur l'étape suivante qui permettra de résoudre le problème. Si l'élève est complètement perdu, donnez-lui les étapes détaillées permettant de résoudre le problème.
Ton Ton de la réponse. Vous pouvez également influencer le style et le ton en spécifiant un persona. Également appelé "style", "voix" ou "mode". Répondez de manière informelle et technique.
Contexte Toute information à laquelle le modèle doit se référer pour effectuer la tâche en cours. Également appelé "arrière-plan", "documents" ou "données d'entrée". Copie des plans de cours de mathématiques de l'élève
Exemples few-shot Exemples de réponse à une invite donnée. Également appelés "exemples" ou "échantillons". input: J'essaie de calculer combien de balles de golf peuvent tenir dans une boîte ayant un volume d'un mètre cubique. J'ai converti un mètre cube en centimètres cubes et je l'ai divisé par le volume d'une balle de golf en centimètres cubes, mais le système indique que ma réponse est fausse.
output: Les balles de golf sont des sphères et ne peuvent pas être emballées dans un espace avec une efficacité parfaite. Vos calculs tiennent compte de l'efficacité de packaging maximale des sphères.
Étapes de raisonnement Demandez au modèle d'expliquer son raisonnement. Cela peut parfois améliorer la capacité de raisonnement du modèle. Également appelées "étapes de réflexion". Expliquez votre raisonnement étape par étape.
Format de réponse Format dans lequel vous souhaitez obtenir la réponse. Par exemple, vous pouvez demander au modèle de générer la réponse au format JSON, tableau, Markdown, paragraphe, liste à puces, mots clés, elevator pitch, etc. Également appelée "structure", "présentation" ou "mise en page". Mettez en forme votre réponse au format Markdown.
Récapitulatif Répétez brièvement les points clés de l'invite, en particulier les contraintes et le format de réponse, à la fin de l'invite. Ne divulguez pas de réponses et fournissez plutôt des indices. Mettez toujours en forme votre réponse au format Markdown.
Instructions système Instructions techniques ou environnementales pouvant impliquer le contrôle ou la modification du comportement du modèle sur un ensemble de tâches. Pour de nombreuses API de modèle, les instructions système sont spécifiées dans un paramètre dédié. N/A
Sauvegardes Base les questions sur la mission du bot. Également appelées "règles de sécurité". N/A

Selon les tâches spécifiques à accomplir, vous pouvez choisir d'inclure ou d'exclure certains des composants facultatifs. Vous pouvez également ajuster l'ordre des composants et vérifier l'effet que cela peut avoir sur la réponse.

Exemple de modèle d'invite

Le modèle d'invite suivant montre un exemple d'invite bien structurée :

< Objective and persona (optional) >
You are a [XYZ expert | ABC specialist | math teacher | etc.]. Your task is to...

< Instructions >
To complete the task, you need to follow these steps:
1.
2.
...

------------- Optional Components ------------

< Constraints >
DOs and DONTs for the following aspects
1. DOs
2. NOT DOs
...

< Context >
The provided context

< Output format >
The output format must be
1.
2.
...

< Few-shot examples and reasoning steps >
Here we provide some examples:
1. Example #1
    Input:
    Thoughts:
    Ouptput:
...

< Recap >
Re-emphasize the key aspects of the prompt, especially the constraints, output format, etc.

Ce qu'il faut éviter

  • Évitez de compter sur les modèles pour générer des informations factuelles.
  • Utilisez les modèles d'IA générative avec soin pour résoudre les problèmes mathématiques et logiques.

Conseils spécifiques à la tâche

Pour en savoir plus sur les conseils spécifiques aux cas d'utilisation courants, voir les pages suivantes :

Étapes suivantes