Optimisation des prompts pour les LLM

Optimisation des prompts pour les LLM

Introduction

L'optimisation des prompts (prompt engineering) est l'art et la science de formuler des instructions efficaces pour les modèles de langage. Un bon prompt peut considérablement améliorer la qualité et la pertinence des réponses.

Principes fondamentaux

1. Clarté et précision

Un bon prompt doit être :

• Clair et sans ambiguïté
• Spécifique dans ses instructions
• Structuré de manière logique

Exemple de prompt peu efficace :

Parle-moi de Python

Exemple de prompt optimisé :

Explique les concepts fondamentaux de Python en te concentrant sur :
1. Les types de données de base
2. Les structures de contrôle
3. Les fonctions
4. La programmation orientée objet

Pour chaque concept, donne un exemple de code simple et une brève explication.

2. Contexte et rôle

Définir clairement le contexte et le rôle du modèle :

def create_expert_prompt(topic, role):
    return f"""
    Tu es un expert en {topic} avec plus de 10 ans d'expérience.
    Ton rôle est de {role}.
    
    Réponds aux questions suivantes en utilisant ton expertise :
    {question}
    """