L'ingénierie des invites — l'art de concevoir des entrées précises pour les grands modèles de langage (LLMs) afin d'obtenir des réponses souhaitées — est une compétence essentielle à l'ère de l'IA. Bien qu'elle soit bénéfique pour les utilisateurs occasionnels de l'IA conversationnelle, elle est cruciale pour les développeurs qui conçoivent la prochaine génération d'applications alimentées par l'IA.
Présentation de Prompt Poet
Prompt Poet, développé par Character.ai — désormais intégré à Google — simplifie l'ingénierie d'invites avancées grâce à un système de modèles convivial et low-code. Il gère efficacement le contexte et intègre des données externes, permettant aux réponses générées par les LLM d'être ancrées dans des informations réelles. Cette innovation ouvre la voie à des interactions AI améliorées.
La puissance de l'apprentissage avec peu d'exemples
L'apprentissage avec peu d'exemples permet à une IA de produire des réponses souhaitées à partir de seulement quelques exemples. Contrairement à l'ajustement du modèle — qui peut être coûteux en ressources et long — l'apprentissage avec peu d'exemples offre des ajustements rapides avec un contexte minimal. Cette fonctionnalité améliore les capacités des modèles même après un ajustement, les rendant adaptables à des scénarios spécifiques.
Rendre l'apprentissage avec peu d'exemples accessible avec Prompt Poet
Avec Prompt Poet, l'implémentation de l'apprentissage avec peu d'exemples est facilité. Grâce aux modèles YAML et Jinja2, vous pouvez créer des invites dynamiques qui intègrent les exemples de façon fluide.
Par exemple, lors de la conception d'un chatbot de service client pour une entreprise de vente au détail, Prompt Poet permet d'incorporer des informations clients pertinentes, telles que l'historique des commandes et les promotions en cours. Vous pouvez également personnaliser le ton de la conversation — amical, formel, concis ou informatif — en intégrant des exemples qui reflètent la voix de votre marque.
Instructions de base pour un chatbot de service client
Le cadre du chatbot pourrait inclure :
- Instructions Système
yaml
- name: system instructions
role: system
content: |
Vous êtes un chatbot de service client pour un site de vente au détail. Votre rôle est d'assister les clients en répondant à leurs questions, en fournissant des informations et en résolvant des problèmes. Vous trouverez ci-dessous des exemples d'entrées utilisateurs et les réponses correspondantes à imiter dans vos interactions.
- Données Client
yaml
- name: customer data
role: system
content: |
Commandes actuelles :
{% for order in current_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
Commandes précédentes :
{% for order in past_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
- Promotions
yaml
- name: promotions
role: system
content: |
Promotions :
{% for promotion in promotions %}
- {{ promotion.description }}
{% endfor %}
Définir le ton
Le ton et le style peuvent varier en fonction de la marque. Pour une marque amicale et décontractée, les exemples pourraient inclure :
- Invite Utilisateur : "Bonjour, j'ai commandé ??product_name?? mais je ne l'ai pas encore reçu. Que se passe-t-il ?"
- Réponse : "Salut ??username?? ! Désolé pour ce désagrément, réglons cela rapidement. Je vérifie votre commande pour ??productname?? passée le ??order_date?? immédiatement !"
Inversement, pour une marque plus formelle, les réponses seraient :
- Invite Utilisateur : "Bonjour, j'ai commandé ??product_name?? mais je ne l'ai pas encore reçu. Pouvez-vous m'aider ?"
- Réponse : "Merci de nous avoir contactés, ??username??. Je m'excuse pour tout inconvénient. Je vais vérifier l'état de votre commande pour ??productname?? passée le ??order_date?? sous peu."
Mettre tout ensemble
Pour créer une invite cohérente, utilisez la classe Prompt de Prompt Poet pour fusionner les instructions de base, les exemples et les données clients réelles. Cette fonctionnalité permet de générer des réponses AI précises et conscientes du contexte.
python
Exemple de données utilisateur
userpastorders = getpastorders(user)
usercurrentorders = getcurrentorders(user)
promotions = get_promotions(user)
Données du modèle
template_data = {
"pastorders": userpast_orders,
"currentorders": usercurrent_orders,
"promotions": promotions
}
Créer l'invite
combinedtemplate = baseinstructions + fewshotexamples + customer_data
prompt = Prompt(
rawtemplate=combinedtemplate,
templatedata=templatedata
)
Obtenir la réponse AI
model_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)
Élever l'IA avec Prompt Poet
Prompt Poet transcende la gestion traditionnelle des invites en introduisant des techniques avancées telles que l'apprentissage avec peu d'exemples. Il simplifie la création d'applications AI sophistiquées qui sont non seulement informatives mais également personnalisées selon la voix unique de votre marque. À mesure que la technologie AI progresse, maîtriser l'apprentissage avec peu d'exemples sera essentiel pour rester compétitif, et Prompt Poet est votre clé pour libérer tout le potentiel des LLMs.
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