Modèle d'invite
Un modèle de prompt (Prompt Template) est une structure ou un plan prédéfini utilisé pour guider un grand modèle linguistique (LLM) ou tout autre système d'IA générative. Au lieu d'écrire un prompt unique pour chaque tâche, un modèle fournit des espaces réservés et des instructions fixes, permettant aux utilisateurs d'entrer des données variables tout en maintenant un cadre opérationnel cohérent pour l'IA.
La cohérence et la fiabilité sont primordiales lors de l'intégration de l'IA dans les flux de travail commerciaux. Les modèles de prompt garantissent que l'IA reçoit des instructions dans un format prévisible à chaque fois. Cette standardisation réduit considérablement la variabilité de la qualité des résultats, rendant la sortie de l'IA suffisamment fiable pour les environnements de production, qu'il s'agisse de résumer des documents ou de générer des extraits de code.
Un modèle se compose généralement de trois parties : l'instruction système (qui définit le rôle de l'IA), le contexte (qui fournit les données d'arrière-plan nécessaires) et l'entrée utilisateur (les données variables qui changent à chaque exécution). Le système remplit les espaces réservés du modèle avec des données spécifiques avant d'envoyer le prompt final et complet au LLM pour traitement.
Les concepts connexes comprennent le few-shot prompting (fournir des exemples dans le modèle), le chain-of-thought prompting (instruire l'IA à raisonner étape par étape) et le RAG (Retrieval-Augmented Generation, qui alimente des données externes dans le contexte du modèle).
