Vous n'appelleriez pas une pizzeria pour commander une "pizza" Pour recevoir le dîner que vous souhaitez, vous devez préciser votre choix de croûte, de garnitures, d'épices, de boisson d'accompagnement et de tout ce à quoi vous pourriez être allergique.
La morale de cette histoire est la suivante : Plus vos instructions sont détaillées, plus la pizza sera proche de vos préférences. Cela s'applique à l'utilisation d'outils d'IA générative tels que ChatGPT d'Open AI ou Gemini de Google .
Dans cet article de blog, nous vous montrons comment donner des instructions claires et poser des questions spécifiques aux outils d'intelligence artificielle, un processus également connu sous le nom d'ingénierie des requêtes.
Qu'est-ce que l'ingénierie des messages ?
L'ingénierie des invites est le processus qui consiste à concevoir et à affiner le texte d'entrée donné aux modèles d'IA, en particulier les modèles de langage, afin d'obtenir les réponses les plus précises, les plus pertinentes et les plus créatives.
Pourquoi apprendre l'ingénierie des messages-guides ?
L'IA générative est en passe de devenir l'un des outils les plus puissants et les plus efficaces dans un large éventail d'applications, de la rédaction de contenu à la modélisation architecturale. McKinsey trouve que jusqu'à 30 % des heures actuellement travaillées dans l'économie américaine pourraient être automatisées d'ici 2030 grâce aux technologies basées sur l'IA.
Pour tirer le meilleur parti de l'IA de la génération, vous devez maîtriser l'ingénierie rapide.
Accélérer les interactions : L'ingénierie d'invite sert d'interface principale entre l'intention humaine et les résultats de la machine. Pour que le modèle d'apprentissage automatique comprenne votre requête en langage naturel, vous devez connaître l'ingénierie des invites.
Favoriser la créativité de l'IA : Le facteur de différenciation de l'IA générative est qu'elle "génère", c'est-à-dire qu'elle crée du texte, des images ou des données en réponse à des invites. Pour obtenir des réponses créatives, vous devez saisir des invites claires.
**Pour obtenir des réponses créatives, vous devez saisir des messages clairs : L'un des grands défis de l'IA générique est l'hallucination, un phénomène par lequel le modèle d'IA produit des informations incorrectes ou trompeuses sur la base d'hypothèses erronées ou de préjugés inhérents. Pour éliminer ce phénomène, vous devez disposer de bonnes compétences en matière d'ingénierie des messages-guides.
Maximiser les rendements : L'IA générative est constituée de grands modèles de langage qui traitent des quantités extraordinaires de données. Pour tirer le meilleur parti des capacités d'un modèle et contourner ses limites, il est essentiel de disposer de bonnes compétences en matière d'ingénierie des requêtes.
Améliorer la pertinence : Tout ce qui est généré par l'IA doit être pertinent pour le public visé. Par exemple, vous pouvez améliorer la pertinence d'un message généré par l'IA sur les médias sociaux pour votre public en précisant ses caractéristiques démographiques, ses centres d'intérêt, ses besoins, ses défis, etc.
Pour profiter de ces avantages, vous devez comprendre comment vous pouvez utiliser l'ingénierie d'invite pour obtenir les résultats souhaités de l'IA générative. Commençons par quelques exemples
Exemples d'ingénierie des invites
Il existe un grand nombre de choses à faire et à ne pas faire, de meilleures pratiques et d'exemples d'utilisation de l'IA générative Modèles d'invite à l'IA pour vous aider à faire les choses correctement. Mais avant d'aborder l'une ou l'autre des AI hacks la meilleure façon d'apprendre une compétence aussi pratique que l'ingénierie rapide est de la voir à l'œuvre.
Voici quelques exemples d'ingénierie rapide dans différents domaines de travail.
L'ingénierie rapide pour le développement de logiciels
Qu'il s'agisse de programmer, de corriger des bogues ou de rédiger de la documentation, Outils d'IA pour les développeurs peuvent vous simplifier la tâche. Voici comment.
Aide à l'examen du code
"Générer une liste de contrôle pour l'examen du code d'une application d'automatisation des processus robotiques (RPA) construite à l'aide de Python. L'accent est mis en particulier sur la lisibilité et la sécurité de l'entreprise."
Documentation technique
"Rédiger un guide complet sur la mise en œuvre d'OAuth 2.0 dans une application web utilisant Node.js. Inclure des instructions étape par étape et des extraits de code pour chaque étape."
Correction de bugs
"Décrire une approche systématique pour identifier et réparer les fuites de mémoire dans une application Java, y compris les outils à utiliser et les zones communes à vérifier" Si vous êtes un débutant et que vous trouvez cela un peu trop complexe, nous avons de l'aide. Utiliser Les invites ChatGPT de ClickUp pour l'ingénierie pour générer des idées, des plans de processus et bien plus encore.
plus de 200 messages-guides ChatGPT pour l'ingénierie, prêts à l'emploi, de ClickUp_
Incitations Gen AI pour la gestion des produits
Les équipes de développement de logiciels agiles manquent souvent de chefs de produit capables de clarifier la feuille de route et de faire avancer les choses. Les Outils d'IA comme ChatGPT peuvent être utiles.
Priorité aux fonctionnalités
"En utilisant le modèle de notation RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), priorisez les fonctionnalités suivantes pour notre futur outil de gestion de projet : Tableaux Kanban, collaboration en temps réel, rapports automatisés et intégrations tierces."
Création d'un persona utilisateur
"Développez un persona utilisateur détaillé pour une application de suivi de la condition physique ciblant les professionnels occupés qui sont des débutants en matière de conditionnement physique personnel. Incluez des données démographiques, des objectifs, des défis et la manière dont ils pourraient utiliser l'application."
Développement d'une feuille de route pour le produit
"Décrivez une feuille de route de 6 mois pour l'expansion d'une plateforme de commerce électronique, en mettant l'accent sur l'intégration de l'IA pour des expériences d'achat personnalisées. Détaillez les phases, les étapes clés et les résultats escomptés. "Ou choisissez parmi les plus de 130 ClickUp ChatGPT invites pour la gestion des produits et commencez tout de suite.
130+ messages-guides ChatGPT pour la gestion des produits en utilisant ClickUp_
Exemples d'incitations à l'ingénierie dans la gestion de projet
Vous pouvez demander à Gen AI de créer un plan de projet que vous pouvez personnaliser. Vous pouvez également demander de l'aide pour optimiser certaines parties de ce plan. Nous verrons les deux ci-dessous.
Création d'un plan de projet
"Rédigez un plan de projet détaillé pour le lancement d'une nouvelle place de marché en ligne, comprenant des phases telles que l'étude de marché, la conception et le développement, les tests et la stratégie de mise en service. Précisez les activités clés, les ressources nécessaires et les délais pour chaque phase"
Optimisation des ressources
"Analyser l'allocation actuelle des ressources pour un projet de développement logiciel et suggérer des optimisations pour assurer une livraison dans les délais sans compromettre la qualité. Prenez en compte des facteurs tels que les compétences, la répartition de la charge de travail et les tâches du chemin critique. "190+ Messages-guides du ChatGPT pour la gestion de projet créés exclusivement pour vous par ClickUp.
clickUp Brain pour des réponses instantanées et précises basées sur le contexte à partir de n'importe quel travail au sein de ClickUp et connecté à ClickUp_
Incitations à la création de contenu
Les meilleurs outils de création de contenu AI peuvent contribuer à améliorer considérablement vos résultats en matière de marketing. Essayez les outils suivants pour vous en convaincre.
Campagne de médias sociaux
"Concevez une campagne sur les médias sociaux pour le lancement prochain d'un shampoing écologique. Incluez 3 posts Instagram et 3 posts Twitter différents. Ajoutez des hashtags pertinents pour chaque plateforme."
Contenu d'une lettre d'information électronique
"Créer un contenu attrayant pour une newsletter mensuelle pour une startup technologique qui comprend une mise à jour du produit, un coup de projecteur sur un membre de l'équipe, les événements à venir, et un appel à l'action encourageant les lecteurs à essayer une nouvelle fonctionnalité."
Vous pouvez également donner plus de détails sur la mise à jour du produit ou sur un membre de l'équipe pour obtenir un résultat précis. Exemple ci-dessous.
"Créez un spotlight sur un membre de l'équipe. Il s'appelle Jake, c'est un fabuleux développeur. Il fête son premier anniversaire ce mois-ci. Au cours de sa carrière, il a contribué à résoudre certains des plus gros problèmes des clients. Un client a dit un jour : "Sans Jake, nous serions restés bloqués dans une boucle de confusion. Il a fait du bon travail en nous aidant à faire d'une pierre deux coups"
Générez des notes de réunion précises sans effort avec ClickUp brain
Utiliser Cerveau ClickUp comme assistant de rédaction, effectuer des vérifications orthographiques, résumer des documents plus longs, créer des tableaux, des modèles, des transcriptions, et bien plus encore.
N'oubliez pas que la plupart des entreprises ne sont pas encore favorables au contenu généré par l'IA, ce qui a donné lieu à plusieurs projets de développement Outils de détection de l'IA . La meilleure façon d'utiliser Gen AI pour le contenu serait de s'en servir comme outil de brainstorming ou comme point de départ pour éliminer le problème de la page blanche.
L'ingénierie des invites dans les applications de chatbot
Techniquement parlant, ChatGPT ou Google Gemini est un chatbot auquel nous parlons. Il comprend nos données et produit des réponses. Il est formé sur de grands modèles de langage avec une pléthore de données.
Vous pouvez utiliser ces modèles et les entraîner davantage avec des informations propriétaires ou spécifiques à l'industrie pour permettre des conversations nuancées, contextuelles et personnalisées avec l'utilisateur. Dans ce cas, le client pourrait simplement poser des questions telles que "combien coûte ce sac à dos ?"
Cependant, un bon chatbot de service à la clientèle peut s'appuyer sur des données organisationnelles concernant l'historique des achats, la localisation, les préférences, les plaintes antérieures, etc. pour fournir des réponses et proposer des produits, ce qui améliore considérablement l'expérience de l'utilisateur.
Ingénierie rapide pour la programmation informatique et les systèmes de contrôle de version
L'ingénierie des invites peut aider un développeur à générer des extraits de code spécifiques dans différents langages de programmation.
"Écrire une fonction Python pour se connecter à une base de données SQL et effectuer une requête SELECT en fonction des paramètres transmis à la fonction
L'intégration de l'IA dans les flux de travail de contrôle de version fournit des recommandations pour la révision du code en fonction de l'historique des livraisons, suggère des zones de la base de code qui pourraient nécessiter un remaniement, et automatise les tâches de contrôle de version de routine, améliorant ainsi la qualité du code et la productivité de l'équipe.
Promouvoir les technologies créatives de l'IA
L'ingénierie des messages, en particulier avec des modèles comme DALL-E, libère des capacités sans précédent pour générer des images imaginatives et complexes à partir de descriptions textuelles.
Par exemple, un développeur de jeux pourrait utiliser une invite telle que "Générer une image d'une grande rue, avec des magasins de mode de chaque côté, au crépuscule, dans des styles architecturaux modernes et des couleurs froides" Les résultats permettent une visualisation rapide des environnements de jeu sans nécessiter un dessin manuel important.
Image créée par DALL-E pour l'invite ci-dessus
Invite d'ingénierie pour l'analyse de la base de données
En règle générale, l'extraction d'informations à partir de bases de données exige qu'une personne ayant des connaissances en SQL écrive des requêtes complexes en langage de programmation. L'IA générative a changé cela, vous permettant d'écrire vos requêtes en langage naturel pour extraire des données à partir de sources de données non structurées ou semi-structurées.
Traitement des données
"Soyez un scientifique des données et écrivez du code pour nettoyer et prétraiter mes données en vue de leur analyse. Mon jeu de données contient des informations sur les achats de tous les clients au cours des 30 derniers jours
Ici, vous pouvez demander à Gen AI d'effectuer des tâches de nettoyage spécifiques telles que l'élimination des lignes vides, la suppression des lignes dont la valeur du panier est inférieure à 50 $, etc.
Visualisation des données
"Écrivez un code en Python pour visualiser mon ensemble de données. Mon jeu de données contient des informations sur les achats effectués par tous les clients âgés de plus de 50 ans au cours des 30 derniers jours."
Donnez des spécifications supplémentaires pour la visualisation et la mise au point, telles que "montrez-moi les tendances d'achat" ou "organisez par catégorie"
Analyse des sentiments avec des invites Gen AI
L'analyse des sentiments est immensément populaire dans le contenu généré par les utilisateurs en ligne, en particulier dans les messages des médias sociaux. Votre invite pour comprendre le sentiment des clients à l'égard de votre produit peut être la suivante.
"Sur la base de mon ensemble de données contenant des messages de médias sociaux mentionnant \N[marque], classez-les comme positifs, négatifs ou neutres. Identifiez les caractéristiques/aspects spécifiques associés à chaque sentiment."
Si vous avez appris les bases du fonctionnement de l'ingénierie des messages spontanés, il est temps de voir ses applications et implications plus larges.
Rôle de l'ingénierie des messages dans les secteurs axés sur les données
Les exemples ci-dessus montrent qu'il est possible d'effectuer une analyse de données de base ou une analyse des sentiments dans tous les secteurs d'activité. Cependant, l'IA générative et l'ingénierie d'invite offrent une valeur particulière dans les secteurs et les applications axés sur les données. Voici comment.
Éducation
Une bonne ingénierie d'invite aide les éducateurs à créer un contenu précis, pertinent, engageant et personnalisé à grande échelle. Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus prometteurs de Gen AI dans le domaine de l'éducation :
Expériences d'apprentissage personnalisées : Créer des leçons et des plans basés sur les préférences, les compétences et les intérêts de chaque élève en une fraction de temps.
Création automatisée de contenu : Génération rapide de matériel de soutien, tel que des résumés, des quiz et des questions de compréhension de lecture.
Apprentissage et pratique de la langue : Génération de scénarios de conversation, d'exercices de grammaire et de vocabulaire adaptés au niveau actuel de l'apprenant.
Tutorat et soutien : Tutorat alimenté par l'IA pour répondre aux questions spécifiques des étudiants ou aux domaines de difficulté, offrant des explications, des ressources et des problèmes pratiques.
Recherche et développement
En élaborant des messages-guides précis et adaptés au contexte, les chercheurs exploitent les modèles d'IA pour passer au crible de vastes données, générer de nouvelles hypothèses et même simuler des résultats expérimentaux.
Les ingénieurs spécialisés dans les messages-guides peuvent aider les chercheurs à concevoir les bonnes entrées pour obtenir des résultats précis à grande échelle. Voici quelques scénarios dans lesquels cela peut s'avérer utile :
Revue de la littérature : Réalisation d'analyses documentaires complètes, identification des études pertinentes, des principaux résultats et des lacunes dans la base de connaissances actuelle.
Exploration de données : Découverte de modèles, de corrélations et d'anomalies dans de vastes ensembles de données.
Génération d'hypothèses : Génération d'hypothèses multiples dans le même domaine de recherche afin d'explorer plusieurs voies.
Simulation d'expériences : Simulation d'expériences ou de résultats de modèles, réduisant le besoin d'expériences physiques coûteuses et fastidieuses.
Santé
Une ingénierie rapide améliore la capacité des modèles d'IA à interpréter des données médicales complexes, à fournir une aide au diagnostic, à personnaliser les soins aux patients et à faciliter la recherche et la formation.
Les ingénieurs de Prompt peuvent aider les professionnels de la santé à mieux comprendre leurs données dans les scénarios suivants.
- Aide au diagnostic basée sur les tests, les résultats de laboratoire, les rapports et l'imagerie médicale
- Plans de traitement personnalisés : Analyse des antécédents médicaux, des données génétiques et de l'état de santé actuel des patients pour suggérer des plans de traitement personnalisés, par exemple pour prédire les rejets de greffes d'organes
- Découverte de médicaments : Passer au crible de vastes bases de données d'articles universitaires et de données d'essais cliniques afin d'identifier des médicaments candidats potentiels pour des maladies spécifiques, comme le cancer du seinMIT a fait avec les antibiotiques ## Cas d'utilisation pratique de l'ingénierie rapide
À la base, l'IA générative peut créer du contenu sous trois formes : Le texte, l'image et l'audio/vidéo. Certains des outils les plus efficaces de l'IA générative sont le texte, l'image et l'audio/vidéo Cas d'utilisation de l'IA pour ces trois formes sont les suivants.
Ingénierie des invites dans la génération de texte
Il s'agit du cas d'utilisation le plus populaire de l'IA générative aujourd'hui. Des journalistes aux spécialistes du marketing en passant par les développeurs timides, tous les utilisateurs utilisent l'IA générative Générateurs de texte d'IA pour leurs besoins.
Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :
- Le contenu marketing, tel que les blogs et les livres blancs
- Le contenu des médias sociaux, comme les mises à jour d'Instagram ou de Twitter
- Documentation technique
- Discours et présentations
- Titres alternatifs/accrocheurs pour les articles
- Résumés et extraits pour faciliter la lecture
Il existe également Outils d'IA pour les notes de réunion qui peuvent transcrire les appels vidéo en notes textuelles ou résumer les notes textuelles afin d'identifier les points clés, les actions à entreprendre, etc.
Prompt engineering in image generation
Bien qu'elle ne soit pas encore aussi largement utilisée que le texte, la génération d'images offre d'incroyables possibilités de créativité. Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :
- Art numérique
- Conception graphique pour le marketing et les médias sociaux
- Conception d'événements et de conférences
- Design d'intérieur et prototypage d'architecture
- Couvertures de magazines et autres visuels
Ingénierie rapide en matière de génération audio et vidéo
La génération d'audio et de vidéo grâce à l'ingénierie des prompts a d'importantes applications dans les domaines du divertissement, de l'éducation et de l'assistance virtuelle. Voici quelques cas d'utilisation pratique d'outils de création de contenu par l'IA :
- Pistes musicales ou effets sonores personnalisés pour les jeux vidéo et les projets multimédias
- Musique répondant aux exigences thématiques et émotionnelles d'un projet
- Cris d'animaux ou d'oiseaux rares
- Courtes vidéos promotionnelles ou d'animation sonorisées
- Bandes-annonces de films
- Prototypes audio et vidéo
L'impact de l'IA générative est extraordinaire - elle influence tous les secteurs, toutes les industries, toutes les zones géographiques et tous les types d'entreprises. Au cours de la prochaine décennie, l'ingénierie d'aide pourrait définir la capacité d'une personne à apprendre et à comprendre les choses, de la même manière que "Googler" l'est aujourd'hui.
Même si l'IA générative évolue rapidement, voici quelques méthodes fondamentales que vous pouvez utiliser pour vous lancer dans l'ingénierie rapide.
Méthodes d'incitation
Avant d'entrer dans les termes techniques, rappelez-vous que le principal avantage de l'IA générative est que vous pouvez fournir vos données en langage naturel. Vous pouvez donc parler à ChatGPT, Google Gemini ou Microsoft Copilot comme vous le feriez naturellement.
Observez les réponses et affinez votre saisie au fur et à mesure. Voici quelques concepts qui pourraient vous aider dans votre démarche.
Apprentissage à partir de zéro
Fournir à l'IA une tâche sans exemples ou contexte préalables s'appelle l'incitation à l'apprentissage à partir de zéro. Il se caractérise par les éléments suivants.
- Les invites sont explicites
- Le modèle peut comprendre et exécuter la demande en se basant uniquement sur son entraînement préalable
- C'est le meilleur moyen pour les nouveaux utilisateurs de comprendre les grands modèles linguistiques
Exemple d'invite : "Identifiez le principal langage de programmation utilisé dans l'extrait de code suivant : print('Hello, World!')"
Apprentissage en quelques étapes
Donner au modèle d'IA quelques exemples de la tâche à accomplir avant de lui présenter la tâche proprement dite s'appelle l'apprentissage par petites touches.
- Les invites sont prescriptives
- Elles aident le modèle à comprendre le contexte et le format attendu du résultat
- Convient le mieux aux tâches complexes pour lesquelles l'incitation zéro ne fournit pas suffisamment d'indications
Exemple d'invite : "Étant donné les paires d'entrée et de sortie : Entrée : 5 * 5, Sortie : 25 ; Entrée : 8 + 2, Sortie : 10 ; calculez la sortie pour Input : 7 - 4."
Incitation à la réflexion en chaîne
L'incitation du modèle à générer des étapes intermédiaires ou des chemins de raisonnement menant à la réponse finale ou au résultat souhaité s'appelle l'incitation à la chaîne de pensée (COT).
- Les invites se font étape par étape
- Accompagne le modèle jusqu'au résultat final
- Idéal pour les tâches complexes de résolution de problèmes où vous souhaitez que le modèle "montre son travail"
Exemple d'invite : pour inverser une chaîne de caractères donnée "hello", divisez d'abord la chaîne en caractères individuels. Ensuite, inversez l'ordre de ces caractères. Enfin, réunissez ces caractères en une chaîne de caractères. Quel est le résultat final ?"
Techniques d'incitation avancées
Passons maintenant à quelques techniques plus complexes et plus avancées d'ingénierie des messages.
CoT à coup zéro
La chaîne de pensée zéro combine les deux méthodes pour s'attaquer à des problèmes complexes sans exemples préalables dans les données de formation.
Imaginez que vous utilisiez un modèle d'IA génératif pour déboguer un morceau de code logiciel qu'il n'a jamais rencontré auparavant.
En utilisant la chaîne de pensée zéro, le modèle articulerait sa compréhension du problème, en déduirait logiquement les causes et formulerait des solutions potentielles, étape par étape, bien qu'il n'ait pas été formé à ce problème spécifique.
Ingénieur automatique (APE)
Et si l'IA pouvait inciter l'IA à trouver les bonnes réponses ? C'est ce qu'on appelle l'automatisation de l'ingénierie d'aide.
L'utilisation d'algorithmes et de techniques pour générer ou optimiser automatiquement des messages-guides pour interagir avec des modèles d'IA est appelée APE. Dans ce modèle, l'algorithme analyse un corpus de tentatives réussies et infructueuses d'automatisation de tâches similaires.
Il incorpore ensuite des mots-clés, des structures et des instructions identifiés comme étant les plus susceptibles d'aboutir à un résultat satisfaisant. Au fur et à mesure que l'IA génère des scripts, le système APE évalue leur efficacité, affine l'invite en fonction de ce qu'il apprend et améliore le processus de manière itérative.
Quelle que soit la méthode utilisée, il est probable que vous soyez confronté à quelques difficultés dans votre quête d'une ingénierie de l'invite efficace.
Limites et défis de l'ingénierie des messages-guides
En tant que domaine émergent, l'IA générique connaît des hauts et des bas. D'autre part, les utilisateurs essaient différents types d'invites et de styles pour obtenir le résultat dont ils ont besoin. Une technologie qui évolue aussi rapidement est forcément confrontée à des défis.
Voici quelques-unes des principales limites de l'ingénierie des messages vocaux et les moyens de les surmonter.
Dépendance à l'égard du modèle : Une invite qui fonctionne bien avec un modèle peut ne pas donner les mêmes résultats avec un autre.
gardez un œil sur les différences entre les modèles. Effectuez des ajustements et des optimisations au fur et à mesure
Complexité et spécificité : Pour être efficaces, les messages-guides nécessitent souvent une connaissance approfondie du langage et des capacités du modèle.
trouvez l'équilibre entre le trop vague et le trop spécifique pour tirer le meilleur parti de vos grands modèles linguistiques
Biais et sensibilité : Les modèles d'IA peuvent hériter des biais de leurs données d'apprentissage, que vous pouvez amplifier par inadvertance grâce à une ingénierie prompte. En outre, l'hallucination, le biais, l'insensibilité, etc., peuvent conduire à des résultats nuisibles, trompeurs ou contraires à l'éthique.
il faut donc construire des systèmes permettant une réflexion approfondie et une surveillance éthique de l'utilisation de l'IA
Évolutivité : Au fur et à mesure que l'étendue des tâches s'accroît, les invites manuelles d'ingénierie pour chaque scénario unique deviennent impraticables.
envisagez la génération ou l'optimisation automatique des messages-guides pour les besoins futurs
Interprétabilité : Le manque d'interprétabilité peut rendre difficile l'amélioration itérative des messages-guides ou le diagnostic des problèmes.
utilisez des méthodes de raisonnement en chaîne et insistez pour voir le raisonnement logique de l'IA pour les résultats importants
Surajustement et sous-ajustement : Il y a surajustement lorsqu'une invite est trop adaptée à des exemples spécifiques, ce qui la rend moins efficace pour les cas généraux. Il y a sous-adaptation lorsqu'une invite est trop générale, ce qui conduit à des résultats génériques ou non pertinents.
il faut trouver l'équilibre
Contraintes de coûts et de ressources : L'ingénierie d'une invite de haute qualité, en particulier dans un contexte commercial, peut nécessiter des ressources informatiques importantes et le temps d'un expert.
concentrez-vous sur les applications pratiques et le retour sur investissement
Exceller dans l'ingénierie des messages-guides avec ClickUp
Quel est le nom de cette chanson de Taylor Swift ? Quelle quantité de fromage dois-je mettre dans mes pâtes ? Cet ensemble de données est-il propre à l'analyse ? À quel médicament ce patient est-il allergique ? Quelles tâches de ce sprint doivent encore être assignées ?
Le champ d'application des modèles d'IA générative s'élargit constamment. Par conséquent, l'ingénierie de l'aide est en train de devenir une compétence indispensable pour les professionnels de tous les secteurs d'activité.
Votre capacité à parler le langage du LLM détermine dans quelle mesure vous réussissez à obtenir les meilleurs résultats - une compétence résumée dans "l'ingénierie des réponses rapides"
Vous pouvez vous essayer à l'ingénierie des requêtes avec l'un des LLM gratuits tels que ChatGPT, Google Gemini, DALL-E, etc. Demandez-lui de créer un remix de vos chansons préférées pour votre prochaine fête d'anniversaire ou de consulter vos relevés de carte de crédit pour visualiser vos dépenses les plus importantes.
Travaillez plus rapidement et plus efficacement avec ClickUp Brain. ClickUp intègre l'IA dans la plateforme de gestion des connaissances, de gestion de projet et de rédaction.
De plus, ClickUp Brain est également doté d'une fonction d'intégration de l'intelligence artificielle ClickUp Brain est également livré avec des invites intégrées et des centaines de modèles pour vous assurer de partir du bon pied.Découvrez ce que l'IA générative peut faire pour votre gestion de projet. Essayez ClickUp gratuitement dès aujourd'hui !
FAQ sur Prompt Engineering
1. Qu'est-ce que la prompte ingénierie, avec un exemple ?
La création d'entrées pour les modèles d'IA générative tels que ChatGPT afin de les guider dans la production de résultats spécifiques ou souhaités s'appelle l'ingénierie des invites.
Exemple d'ingénierie rapide
Lorsqu'un développeur de logiciels souhaite utiliser un modèle linguistique tel que GPT-4 pour générer un script Python destiné à un scraper web qui collecte les titres d'actualité d'un site web spécifique.
Invite : "Générer un script Python à l'aide de la bibliothèque Beautiful Soup pour récupérer les derniers titres d'actualité du site 'example-news-site.com' Le script doit gérer la pagination et stocker les titres dans une liste."
2. Quel est un exemple d'invite ?
Toute entrée que vous donnez à un modèle d'IA générative est une invite. Grâce à une bonne ingénierie des invites, vous pouvez améliorer considérablement vos résultats, en les rendant plus utiles, plus pertinents, plus précis et plus attrayants.
Voici un bon exemple d'invite : "Générer une description de produit de 150 mots pour un ensemble de serviettes en fibre de bambou qui met l'accent sur ses avantages écologiques, sa durabilité et sa douceur. Incluez un appel à l'action encourageant un mode de vie respectueux de l'environnement et promouvant l'engagement de la marque en faveur du développement durable."
3. Comment commencer l'ingénierie rapide ?
La meilleure façon de commencer l'ingénierie d'invite est de l'essayer par vous-même. Interagissez avec elle en langage naturel et comprenez le modèle. En parallèle, vous pouvez :
- Vous inscrire à des cours de certification en ligne
- Lire la documentation spécifique au modèle d'IA que vous utilisez
- Suivre les communautés et les forums qui discutent des grands modèles de langage
- Vous entraîner régulièrement et tirer des enseignements de chaque interaction
- Analyser les messages-guides réussis et non réussis pour comprendre ce qui fonctionne bien
Tenez-vous au courant des avancées en matière d'IA et de technologies de traitement du langage naturel, car elles peuvent influer sur la manière dont les messages-guides doivent être structurés.