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Leçon 3 — Améliorer les réponses

🎯 Objectifs de la leçon

•       Utiliser des techniques avancées pour affiner les réponses

•       Savoir itérer et corriger un prompt

•       Appliquer le few-shot prompting

 

Technique 1 : Le few-shot prompting

Donnez des exemples de ce que vous attendez. L’IA apprend par analogie.

« Classe les phrases suivantes comme POSITIF, NÉGATIF ou NEUTRE.

 

Exemples :

Phrase : « Ce produit est fantastique ! » → POSITIF

Phrase : « La livraison a pris 3 semaines. » → NÉGATIF

Phrase : « J’ai reçu ma commande hier. » → NEUTRE

 

Maintenant classe :

Phrase : « Le service client a résolu mon problème rapidement. » → »

 

Technique 2 : Chain of Thought (Raisonnement en chaîne)

Demandez à l’IA d’expliquer son raisonnement étape par étape. Cela améliore la précision sur les problèmes complexes.

« Résous ce problème étape par étape, en expliquant ton raisonnement

à chaque étape avant de donner la réponse finale.

 

Problème : [décrivez votre problème] »

 

Technique 3 : L’itération

Le prompt engineering est un processus itératif. Si la première réponse n’est pas satisfaisante, affinez votre prompt.

Concept

Explication

1er essai

Envoyez un premier prompt et analysez la réponse.

Identifiez les manques

Qu’est-ce qui manque ? Qu’est-ce qui est en trop ?

Affinez

Ajoutez des contraintes, précisez le format, donnez des exemples.

Répétez

Itérez jusqu’à obtenir le résultat souhaité.

💡 Note : Conservez vos prompts qui fonctionnent bien dans une bibliothèque de prompts. Réutilisez-les et adaptez-les plutôt que de repartir de zéro à chaque fois.