Qu’est-ce que l’ingénierie rapide ? Un guide complet pour l'IA

Republié par Platon

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Introduction

L’ingénierie rapide, à la base, est l’art de l’alchimie conversationnelle avec l’IA. C’est là que l’élaboration méticuleuse de questions ou d’instructions rencontre le monde des modèles d’IA génératifs, transformant les requêtes de base en réponses ciblées, spécifiques et incroyablement utiles. Considérez-le comme le pont linguistique reliant les intentions humaines aux capacités de l’IA. Cette discipline stratégique ne consiste pas seulement à poser des questions ; il s'agit de demander au bon questions dans le bon moyen d'obtenir le le plus efficace réponses.

L'ingénierie rapide provient du domaine du traitement du langage naturel (NLP), où l'objectif est de découvrir les mots ou expressions magiques qui déclenchent les réponses les plus souhaitées de l'IA. C’est comme connaître la manière exacte de frotter la lampe magique : dans ce cas, la lampe est une IA avancée comme DALL-E, programmée pour générer n’importe quelle image dont vous pouvez rêver. Mais il ne s’agit pas seulement d’images. Qu'il s'agisse de texte-texte, de texte-image ou même de texte-audio, le métier d'ingénierie rapide implique de peaufiner, d'affiner et d'optimiser les entrées pour obtenir des résultats qui sont non seulement précis, mais qui s'alignent également étroitement avec nos objectifs. besoins humains complexes et objectifs commerciaux.

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ?

L'ingénierie rapide s'apparente à un code de triche dans un jeu vidéo, mais pour les interactions avec l'IA. Il s’agit de construire des invites (pensez à des instructions ou à des requêtes) avec une telle précision et clarté que l’IA non seulement comprend, mais fournit également des réponses qui mettent le doigt sur la tête. C’est là que les ingénieurs professionnels passent leurs journées à expérimenter, analyser et déterminer ce qui fait que l’IA fonctionne en accord avec l’intention humaine. Mais bon, ce n'est pas un club exclusif ! Quiconque a déjà demandé à Siri de régler une alarme ou utilisé Google Assistant pour rechercher une recette a, en substance, pratiqué un peu d'ingénierie rapide.

Dans le domaine des modèles d’IA tels que les grands modèles de langage ou les modèles de conversion texte-image, l’ingénierie des invites peut aller de simples requêtes telles que « Qu’est-ce que le petit théorème de Fermat ? » à des commandes créatives telles que « Écrivez un poème sur les feuilles d'automne ». Il s’agit de formuler, de spécifier le style, le contexte ou même d’attribuer un rôle à l’IA. Avez-vous déjà vu ces invites d'apprentissage des langues où vous complétez une séquence de mots ? Il s’agit d’une ingénierie rapide en action, utilisant des techniques telles que l’apprentissage en quelques étapes pour enseigner l’IA à travers des exemples.

La différence entre une bonne et une mauvaise invite peut être de jour comme de nuit en termes de qualité des réponses de l’IA. Une invite bien conçue peut conduire à des réponses rapides, précises et pertinentes, tandis qu'une invite mal construite peut donner lieu à des réponses vagues, hors cible, voire absurdes. Cette distinction est cruciale dans les milieux professionnels, où l’efficacité, la rapidité et la précision sont primordiales.

Avantages de l’ingénierie rapide

Une incitation efficace ne consiste pas seulement à obtenir la bonne réponse ; il s’agit aussi d’y arriver plus rapidement. Dans un contexte commercial où le temps, c’est de l’argent, une ingénierie rapide peut réduire considérablement le temps nécessaire pour extraire des informations utiles des modèles d’IA. Cette efficacité change la donne pour les entreprises qui intègrent l’IA dans des applications urgentes.

De plus, l’ingénierie rapide n’est pas un jeu d’enfant. Une invite unique et bien pensée peut être polyvalente et adaptable à divers scénarios, améliorant ainsi l’évolutivité des modèles d’IA. Cette adaptabilité est essentielle pour les entreprises qui cherchent à étendre leurs capacités d’IA sans avoir à réinventer la roue pour chaque nouvelle application.

Enfin et surtout, la personnalisation est le domaine où l'ingénierie rapide brille vraiment. En adaptant les réponses de l'IA aux besoins spécifiques de l'entreprise ou aux préférences des utilisateurs, l'ingénierie rapide offre une expérience personnalisée unique. Cette personnalisation est inestimable pour les organisations qui souhaitent aligner les résultats de l’IA sur leurs objectifs commerciaux précis.

Alors, sommes-nous prêts à approfondir ce monde fascinant de l’ingénierie rapide ? Explorons comment cette technique remodèle nos interactions avec l'IA, les rendant plus efficaces, efficientes et adaptées à nos besoins.

Une histoire de deux invites : le cas du chatbot du commerce électronique

Imaginez que vous dirigiez une entreprise de commerce électronique spécialisée dans les équipements de plein air. Vous avez décidé d'intégrer un chatbot génératif à IA pour aider les clients à trouver des produits sur votre site Web. Ce scénario illustre parfaitement l’importance des invites bien construites par rapport aux invites mal construites dans l’ingénierie des invites.

Scénario 1 : l'invite malavisée

Disons que le chatbot est programmé avec une invite mal conçue. Un client demande : « Comment puis-je rester au chaud en camping ? » Désormais, une invite idéalement conçue devrait amener le chatbot à suggérer des produits tels que des sacs de couchage isolés, des radiateurs portables ou des vêtements thermiques. Cependant, en raison de la nature vague et mal orientée de l’invite, l’IA pourrait interpréter « rester au chaud » dans un sens plus général. En conséquence, le chatbot répond avec des conseils génériques pour rester au chaud, comme se déplacer ou boire des boissons chaudes – ne répondant pas vraiment au besoin du client de trouver des produits pertinents sur votre site.

Il s’agit d’un exemple classique d’invite qui a mal tourné. Non seulement il ne répond pas aux besoins spécifiques du client, mais il manque également une opportunité de le guider vers un achat potentiel.

Scénario 2 : l'invite Spot-On

Maintenant, retournons le script et imaginons que l'invite soit bien conçue. Le même client pose la même question, mais cette fois, l'IA est guidée par une invite affinée pour interpréter et répondre aux requêtes liées au produit. Comprenant le contexte et le contexte du commerce électronique, le chatbot répond avec des recommandations sur du matériel de camping à isolation thermique de haute qualité disponible sur votre site, peut-être même en créant des liens vers les pages de produits spécifiques.

Cette réponse répond directement au besoin du client, améliore son expérience d’achat et augmente la probabilité de vente. Il démontre comment une invite bien conçue peut conduire à des interactions efficaces, pertinentes et productives, bénéficiant à la fois au client et à votre entreprise.

Contextualisation du scénario :

Imaginez que vous exploitez une boutique d’électronique en ligne. Un client envoie un message disant : « J’ai reçu le mauvais modèle d’écouteurs. Puis-je me faire envoyer les bons ? » Il s’agit d’un scénario typique dans lequel l’ingénierie rapide peut changer la donne pour votre service de satisfaction client.

Création de l'invite

Tout d’abord, nous devons préparer le terrain pour notre modèle d’IA. Nous lui disons : « Il s'agit d'une conversation entre un client confus et un agent du service client réactif et orienté solution. » Ensuite, nous présentons la requête du client telle quelle. Cela définit un contexte clair pour l’IA quant à la nature de l’interaction et au rôle qu’elle doit jouer.

Maintenant, guidons l’IA sur la façon de commencer sa réponse. Nous pourrions dire : « Réponse de l'agent du service client : Bonjour, merci de nous avoir contactés au sujet de votre commande. Nous sommes vraiment désolés pour la confusion. Oui, nous pouvons », indiquant que la réponse doit reconnaître le problème, exprimer de l’empathie et évoluer vers une résolution positive.

La réponse du modèle

En introduisant cette invite dans un modèle d'IA bien réglé, vous pourriez obtenir des réponses telles que :

« Oui, nous pouvons certainement vous aider. Pourriez-vous s'il vous plaît confirmer votre numéro de commande afin que nous puissions organiser l'envoi des bons écouteurs ?
« Oui, nous pouvons régler ça pour vous. Nous vous enverrons immédiatement le bon modèle, et voici une étiquette prépayée pour renvoyer le mauvais article.

La puissance des invites bien construites

Cet exemple montre le pouvoir de la précision dans l’ingénierie rapide. En définissant clairement les rôles, le contexte et le résultat souhaité, l’IA est capable de générer des réponses non seulement pertinentes et utiles, mais également alignées sur les normes de service client de votre entreprise.

De plus, cette approche peut être affinée en fonction des politiques spécifiques de l’entreprise et des styles d’interaction avec les clients. Avec un affinement supplémentaire, ces réponses générées par l’IA peuvent devenir encore plus alignées sur la voix de votre marque et sur la philosophie du service client.

Que sont les invites ?

Les invites dans le domaine de l’IA s’apparentent à des plans : précis, instructifs et directionnels. Ils agissent comme un pont entre l’intention humaine et l’exécution de l’IA, traduisant nos désirs et nos questions en tâches que les modèles d’IA peuvent comprendre et sur lesquelles agir.

Dans sa forme la plus simple, une invite est une instruction ou une question adressée à un modèle d’IA. Mais il y a bien plus à découvrir qu’il n’y paraît. Les invites sont la sauce secrète qui détermine l'efficacité avec laquelle un modèle d'IA peut atteindre son objectif, qu'il s'agisse de répondre à des questions, de générer du texte ou même de créer des images.

Instruction : le cœur de l'invite

L'instruction est le battement de cœur d'une invite. Il indique à l’IA exactement ce que nous attendons d’elle. Par exemple, « Résumez les principales conclusions dans le rapport ci-joint ». Ici, la consigne est claire, directe et laisse peu de place à l’ambiguïté.

Contexte : préparer le terrain

Le contexte est la toile de fond dans laquelle l’IA accomplit sa tâche. Il encadre la réponse de l’IA, garantissant sa pertinence et son alignement avec le scénario en question. Par exemple, ajouter « compte tenu des recherches récentes sur le changement climatique » à nos instructions place la tâche de l’IA dans un domaine spécifique, ce qui lui permet de mieux se concentrer.

Données d'entrée : le carburant de l'IA

Les données d’entrée sont la matière première avec laquelle l’IA travaille. Dans notre exemple, il s’agit du « rapport ci-joint ». Ce composant est essentiel car il fournit le contenu spécifique que l’IA doit traiter et auquel il doit répondre.

Indicateur de résultat : définir le style de réponse

L’indicateur de sortie façonne le format ou le style de la réponse de l’IA. Dans notre cas, « présentez votre résumé dans un style journalistique » demande à l'IA d'adopter un ton et un format spécifiques, garantissant que le résultat répond à nos besoins stylistiques.

Concepts techniques que vous devez connaître sur l'ingénierie rapide

L’ingénierie rapide, c’est un peu comme être un chef linguistique : il ne s’agit pas seulement de mélanger des ingrédients ; il s’agit d’élaborer une recette qui fait ressortir les meilleures saveurs. Pour bien faire les choses, vous devez comprendre certains concepts techniques de base. Examinons ces ingrédients fondamentaux de l’ingénierie rapide.

Traitement du langage naturel (PNL)

Au cœur de l’ingénierie rapide se trouve le traitement du langage naturel (NLP). Imaginez la PNL comme l’école de langage de l’IA, où les machines apprennent non seulement à « entendre » le langage humain, mais aussi à le comprendre et à y répondre de manière contextuelle. Il s’agit d’un domaine spécialisé de l’IA qui transforme le langage en un format que les ordinateurs peuvent digérer et comprendre. Sans la PNL, nos amis IA seraient plutôt perdus en traduction !

Grands modèles de langage (LLM)

Viennent ensuite les grands modèles linguistiques (LLM). Ce sont les poids lourds du monde des langages de l’IA, formés sur de vastes ensembles de données pour prédire des séquences de mots. Ils sont comme les romanciers du domaine de l’IA, essayant de trouver le mot suivant dans une phrase en fonction de ce qui a été dit auparavant. Les LLM jouent un rôle essentiel pour comprendre le contexte et produire un texte qui a du sens et qui est pertinent.

Transformateurs

Les transformateurs – non, pas du genre robots déguisés – sont les moteurs qui alimentent de nombreux LLM, y compris la célèbre série GPT. Il s’agit de types spéciaux de réseaux neuronaux profonds adaptés au langage. Imaginez-les comme les lentilles de focalisation de l’IA, l’aidant à se concentrer sur différentes parties d’une phrase pour comprendre comment les mots sont liés les uns aux autres. Les mécanismes d’attention du transformateur sont comme un projecteur, soulignant ce qui est crucial dans un océan de mots.

Paramètres

Les paramètres sont les boutons et cadrans du modèle d’IA, affinés lors de sa formation. Bien que les ingénieurs d’invites ne les modifient pas directement, les connaître permet de comprendre pourquoi un modèle d’IA peut répondre d’une certaine manière à vos invites. Ce sont les règles sous-jacentes qui guident le jeu linguistique de l’IA.

Tokens

Les jetons sont le pain quotidien des modèles de langage d’IA : ce sont les unités de texte que le modèle lit et comprend. Considérez les jetons comme les ingrédients individuels de votre recette linguistique. Ils peuvent aller d’une seule lettre, comme « a », à un mot entier, comme « pomme ». Lors de la création d'invites, il est essentiel de savoir que les LLM ne peuvent gérer qu'un certain nombre de jetons, ce qui correspond à la taille de votre bol à mélanger.

Multimodalité

Enfin, il y a la multimodalité. C’est là que les modèles d’IA deviennent extrêmement polyvalents, traitant non seulement du texte mais aussi des images, des sons ou même du code. Dans l'ingénierie des invites, cela signifie que vous pouvez créer des invites qui génèrent toute une gamme de résultats, en fonction de ce que le modèle d'IA peut faire. C’est comme avoir une cuisine où vous pouvez préparer n’importe quoi, du gâteau à la cocotte !

Armé de ces concepts, vous êtes désormais mieux équipé pour plonger dans le monde de l’ingénierie rapide. Comprendre ces aspects techniques, c'est comme avoir les bons ustensiles de cuisine : ils vous rendent plus efficace et efficient dans la création de ces invites d'IA parfaites.

Poids dans l'ingénierie rapide

Dans l’ingénierie rapide, le concept de « poids » joue un rôle central en orientant l’orientation d’un modèle d’IA et en influençant le type de réponse ou de contenu généré. Considérez les pondérations comme un projecteur, qui brille plus fort sur certaines parties d'une invite pour les rendre plus visibles dans « l'esprit » de l'IA.

Comment les poids influencent les réponses de l'IA

Les pondérations dans les invites ne constituent pas une fonctionnalité uniforme dans tous les modèles d’IA, mais elles sont souvent observées sur les plates-formes offrant un certain degré de personnalisation de leurs invites. Ces pondérations peuvent être implémentées via une syntaxe ou des symboles spéciaux, indiquant quels termes ou éléments de l'invite doivent recevoir davantage d'importance.

Pondération dans différents contextes

Bien que la pondération soit fréquemment abordée dans les tâches de génération d'images (comme avec DALL-E ou Midjourney), où de légers ajustements peuvent conduire à des résultats très différents, le concept est également applicable à d'autres modèles génératifs, tels que ceux traitant du texte ou du code.

Exemples pratiques de pondération

Considérez ces exemples hypothétiques pour comprendre comment les pondérations modifient les résultats :

Génération d'images avec Midjourney :Dans la première invite, l'IA peut produire une image dans laquelle l'océan et le coucher du soleil sont représentés de manière égale. Cependant, en ajoutant le poids « :: » à côté de « océan », l’attention de l’IA change et elle pourrait générer une image dans laquelle l’océan est l’élément dominant, avec potentiellement le coucher du soleil jouant un rôle plus secondaire.
- Invite : « océan, coucher de soleil »
- Invite modifiée avec des poids : « océan : , coucher de soleil »
Modèle basé sur du texte :Dans l’invite pondérée, l’IA est incitée à se concentrer davantage sur le point de vue ou le rôle du sorcier dans l’histoire, conduisant éventuellement à un récit dans lequel les actions, les pensées ou l’arrière-plan du sorcier sont plus détaillés que ceux du dragon.
- Invite : « Écrivez une histoire sur un sorcier et un dragon. »
- Invite modifiée avec des poids : "Écrivez une histoire sur un sorcier : et un dragon."

L'impact de la pondération

L’ajout de poids peut modifier considérablement le résultat. Dans le contexte des générateurs d’images, par exemple, l’ajustement du poids pourrait transformer une scène d’un paisible coucher de soleil sur une plage en un paysage spectaculaire dominé par l’océan avec un coucher de soleil en arrière-plan. De même, lors de la génération de texte, cela peut modifier l’orientation narrative ou la profondeur des détails fournis sur certains personnages ou thèmes.

Plongeons maintenant dans le monde diversifié des techniques d’incitation, chacune étant une approche unique pour façonner les réponses de l’IA.

Une liste de techniques d'invite

# 1 : Invite de tir zéro

La beauté de l’invite Zero Shot réside dans sa simplicité et sa polyvalence. C’est comme poser une question à un expert sans avoir besoin de fournir des informations générales. L’étendue des connaissances et de l’expérience de l’expert lui permet de comprendre et de répondre avec précision en fonction de ce qu’il sait déjà.

Application à l'analyse des sentiments

Examinons un exemple pratique : l’analyse des sentiments. Supposons que vous analysiez les commentaires des clients et que vous tombiez sur un avis disant : « J'ai passé une journée extraordinaire au parc ». En mode zéro-shot, vous demanderiez directement au modèle d'IA : « Quel est le sentiment de la phrase suivante : « J'ai passé une journée incroyable au parc » ?

Le modèle linguistique, s’appuyant sur sa formation approfondie en matière de compréhension des sentiments, peut classer avec précision cette affirmation comme positive, même s’il n’a reçu aucun exemple de formation spécifique pour cette tâche particulière. Cette capacité à déduire avec précision un sentiment à partir d’une seule phrase met en valeur la compréhension inhérente du modèle des nuances linguistiques.

La polyvalence de l'invite Zero-Shot

L'invite Zero-shot ne se limite pas à l'analyse des sentiments. Il est tout aussi efficace dans une gamme de tâches, notamment la classification (comme la détection du spam), la transformation de texte (comme la traduction ou le résumé) et la génération de texte simple. Cette approche est particulièrement utile pour générer des réponses rapides et à la volée sur un large éventail de requêtes.

Un autre exemple : l’analyse des sentiments mitigés

Prenons un autre scénario dans lequel vous évaluez un avis sur un hôtel : « La chambre était spacieuse, mais le service était épouvantable. » À l’aide de l’invite Zero Shot, vous demanderez au modèle « d’extraire le sentiment de l’avis suivant ». Sans formation préalable sur cette tâche spécifique, le modèle peut toujours traiter l’invite et déterminer que l’avis suscite des sentiments mitigés : positifs quant à l’espace de la pièce mais négatifs concernant le service.

Cette capacité, qui peut paraître simple aux yeux des humains, est tout à fait remarquable pour une IA. Cela démontre non seulement une compréhension du langage, mais également une capacité à analyser des sentiments complexes et nuancés.

# 2 : Invite de quelques tirs

Les invites à quelques tirs enrichissent la compréhension de l’IA en fournissant plusieurs exemples, généralement deux à cinq, qui guident la sortie du modèle. Cette technique est particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent un contexte ou un style spécifique, permettant au modèle d'adapter ses réponses avec plus de précision.

Application à la génération de distiques rimés

Application à la génération de distiques rimés

Considérez la tâche consistant à générer un couplet rimé sur une nuit au clair de lune, un défi plus spécifique au contexte. Voici comment fonctionneraient les invites en quelques coups :

Invite de saisie du modèle :

« Écrivez un couplet rimé sur un tournesol :
1 Exemple:
« Tournesol aux pétales brillants,
Se prélasser joyeusement au soleil.
2 Exemple:
« Tournesol grand dans la lueur de l'été,
Hochant la tête alors que les brises soufflent.
Maintenant, écris un couplet rimé sur une nuit au clair de lune.

Dans ce scénario, le modèle reçoit deux exemples de distiques sur les tournesols. Ceux-ci servent de cadre, enseignant à l’IA le style et la structure attendus dans le résultat. Lorsqu'on lui demande d'écrire sur une nuit au clair de lune, le modèle utilise ces exemples pour générer un distique de style similaire.

Réponse attendue :

"Le clair de lune répand sa lumière argentée,
Baigner le monde dans une nuit tranquille.

Le modèle exploite la structure et le schéma de rimes des exemples, en les appliquant au nouveau sujet. Cela illustre à quel point des incitations en quelques plans peuvent orienter efficacement le processus créatif du modèle.

Invite à quelques tirs dans différents contextes

Les invitations à quelques plans sont polyvalentes et s'étendent au-delà des tâches créatives comme la poésie. Il est également efficace dans des domaines plus structurés ou techniques. Par exemple, dans un contexte commercial tel que la gestion des revenus dans l'hôtellerie, une invite en quelques étapes pourrait ressembler à ceci :

Invite : « Je vous donne le sujet « Gestion des revenus dans l'hôtellerie » et vous me fournissez une liste de stratégies dans ce format :
Stratégie 1 : tarification dynamique
Stratégie 2 : Gestion du rendement
Stratégie 3 : surréservation
Veuillez continuer la liste.

Avec cette invite, le modèle d’IA continuerait à répertorier les stratégies dans le même format, incluant éventuellement des options telles que des remises sur la durée de séjour ou la gestion des canaux. Les exemples initiaux servent de modèle, guidant le modèle pour produire un contenu conforme au format et au sujet spécifiés.

# 3 : Chaîne de pensée incitant

L'incitation à la chaîne de pensée (CoT) révolutionne la façon dont les modèles d'IA abordent des problèmes complexes en plusieurs étapes en imitant les processus de raisonnement de type humain. Cette technique décompose les problèmes complexes en composants plus simples, permettant aux modèles d’IA de parcourir logiquement chaque étape avant d’arriver à la réponse finale. C’est particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent un raisonnement détaillé, comme les problèmes mathématiques ou les scénarios de prise de décision complexes.

Application à la résolution de problèmes

Considérez un autre problème mathématique en plusieurs étapes pour mieux comprendre les invites CoT :

Invite : « Alice a 15 oranges. Elle mange 2 oranges puis son amie lui donne 5 oranges supplémentaires. Combien d’oranges Alice a-t-elle maintenant ?

En utilisant les invites CoT, nous divisons le problème en questions plus petites et plus gérables :

Invite initiale : « Alice a 15 oranges. »
Invite intermédiaire : « Combien d’oranges Alice a-t-elle après en avoir mangé 2 ? »
Réponse intermédiaire : « Alice a 13 oranges. »
Invite suivante : « Alice a 13 oranges. »
Invite intermédiaire : « Combien d’oranges Alice aura-t-elle après en avoir reçu 5 de plus ? »
Réponse finale : « Alice a 18 oranges maintenant. »

Cette méthode guide l’IA à travers chaque étape du problème, ressemblant beaucoup à la façon dont un humain l’aborderait. Ce faisant, il améliore les capacités de résolution de problèmes du modèle et approfondit sa compréhension des tâches complexes.

Chaîne de pensée dans la prise de décision

Appliquons les invites CoT à un scénario de prise de décision commerciale :

Invite : « Vous gérez une librairie avec 200 livres en inventaire. Vous vendez 40 livres lors d’une vente et acquérez plus tard 70 livres supplémentaires. Combien de livres y a-t-il dans votre inventaire maintenant ? »

À l’aide des invites CoT, le problème est divisé comme suit :

Invite initiale : « Vous commencez avec 200 livres. »
Invite intermédiaire : « Combien de livres reste-t-il après en avoir vendu 40 ? »
Réponse intermédiaire : « Vous avez 160 livres. »
Invite suivante : « Vous disposez de 160 livres. »
Invite intermédiaire : « Combien de livres aurez-vous après en avoir ajouté 70 ? »
Réponse finale : « Vous avez actuellement 230 livres en inventaire. »

Amélioration des invites CoT

L'incitation à la chaîne de pensée peut être améliorée en incluant la phrase « Réfléchissons étape par étape », qui s'est avérée efficace même sans plusieurs exemples de questions-réponses spécifiques. Cette approche rend les invites CoT évolutives et plus conviviales, car elles ne nécessitent pas la formulation de nombreux exemples détaillés.

L'impact sur les grands modèles de langage

Les invites CoT ont été particulièrement efficaces lorsqu’elles sont appliquées à de grands modèles de langage comme PaLM de Google. Cela augmente considérablement la capacité du modèle à effectuer des tâches complexes, surpassant parfois même les modèles affinés spécifiques à des tâches. La technique peut être encore améliorée en affinant les modèles sur les ensembles de données de raisonnement CoT, ce qui améliore l'interprétabilité et les capacités de raisonnement.

# 4 : Invite itérative

L'invite itérative est une stratégie dynamique et efficace d'ingénierie rapide, particulièrement utile pour les tâches complexes ou nuancées où la première tentative peut ne pas donner les résultats souhaités. Cette approche implique d’affiner et d’élargir les résultats du modèle grâce à une série d’invites de suivi, permettant une exploration plus approfondie du sujet traité.

Application à la recherche sur les soins de santé

Appliquons l'incitation itérative à un projet de recherche en soins de santé :

Invite initiale : « Je recherche les effets de la méditation sur la réduction du stress. Pouvez-vous donner un aperçu des résultats actuels ? »

Supposons que les résultats du modèle incluent des points tels que des niveaux de cortisol réduits, une qualité de sommeil améliorée et une fonction cognitive améliorée.

Invite de suivi 1 : « Intéressant, pourriez-vous fournir plus de détails sur la façon dont la méditation influence les niveaux de cortisol ? »

Le modèle pourrait ensuite approfondir les mécanismes biologiques, tels que l’activation du système nerveux parasympathique, réduisant ainsi la production d’hormones de stress.

Invite de suivi 2 : « Comment l’amélioration de la qualité du sommeil contribue-t-elle à la réduction du stress chez les personnes pratiquant la méditation ? »

Ici, le modèle pourrait développer la relation entre le sommeil et le stress, en expliquant comment la méditation contribue à une meilleure hygiène du sommeil et, par conséquent, à réduire les niveaux de stress.

Ce processus itératif permet une exploration progressive et plus approfondie du sujet complexe de la méditation et de la réduction du stress.

Invite itérative dans le développement de produits

Un autre exemple pourrait être dans le contexte du développement de produits :

Invite initiale : « Je travaille au développement d’un nouveau matériau d’emballage respectueux de l’environnement. Quelles sont les principales considérations ? »

Le modèle pourrait souligner des facteurs tels que la biodégradabilité, la rentabilité et l’acceptation par les consommateurs.

Invite de suivi 1 : « Pouvez-vous expliquer davantage les défis liés à l’équilibre entre biodégradabilité et rentabilité ? »

Le modèle pourrait alors fournir des informations sur les choix de matériaux, les processus de fabrication et les compromis entre l'impact environnemental et les coûts de production.

Question de suivi 2 : « Quelles stratégies peuvent être utilisées pour améliorer l'acceptation par les consommateurs des emballages écologiques ? »

Ici, le modèle pourrait discuter des stratégies de marketing, de l'éducation des consommateurs et de l'importance de démontrer les avantages environnementaux du nouvel emballage.

Le processus de développement itératif rapide

L'incitation itérative ne consiste pas seulement à poser des questions de suivi ; c’est un processus méthodique impliquant :

La génération d'idées: Commencez par un concept ou une question générale.
Mise en œuvre: Créez une invite initiale basée sur votre idée.
Résultat expérimental : Analysez les résultats du modèle d'IA.
Erreur d'analyse: Identifiez les domaines dans lesquels le résultat ne répond pas aux attentes.
Itération: Affinez l’invite en incorporant des instructions spécifiques ou un contexte supplémentaire.
La monotonie: Répétez le processus jusqu'à ce que le résultat souhaité soit atteint.

Par exemple, si vous résumez des descriptions de produits pour un public spécifique, votre invite initiale peut être trop large. Après avoir analysé les résultats, vous réaliserez peut-être la nécessité de préciser le public, la durée souhaitée ou le format. Les invites ultérieures peuvent ensuite intégrer ces détails, affinant progressivement le résumé parfait.

#5 : Invite de connaissances générées

Les informations générées exploitent le vaste réservoir d’informations des grands modèles de langage pour créer des réponses plus éclairées et contextuellement pertinentes. Cela implique d’abord d’inciter le modèle à générer des connaissances fondamentales sur un sujet, qui servent ensuite de base à des enquêtes ultérieures plus spécifiques.

Application à l'analyse historique

Prenons un scénario dans lequel nous souhaitons comprendre l’impact d’un événement historique, tel que la révolution industrielle.

Invite initiale : « Fournissez un résumé de la révolution industrielle. »

Le modèle pourrait générer une réponse décrivant les aspects clés de la révolution industrielle, notamment les progrès technologiques, les changements dans le secteur manufacturier et les implications sociales.

Question de suivi : « Sur la base des progrès technologiques de la révolution industrielle, comment cette période a-t-elle façonné les techniques de fabrication modernes ? »

En s’appuyant sur les connaissances générées à partir de la première invite, le modèle peut fournir une réponse plus détaillée et plus spécifique au contexte sur l’influence de la révolution industrielle sur la fabrication moderne.

# 6 : Invite de stimulation directionnelle

L'incitation à un stimulus directionnel consiste à donner à l'IA des indices ou des indices spécifiques, souvent sous la forme de mots-clés, pour la guider vers le résultat souhaité. Cette technique est particulièrement utile dans les tâches où l’incorporation de certains éléments ou thèmes est cruciale.

Application à la création de contenu

Imaginez que vous créez un article de blog sur les énergies renouvelables et que vous souhaitez vous assurer que certains mots-clés sont inclus.

Invite initiale : « Rédigez un bref aperçu des sources d’énergie renouvelables. »

Disons que le modèle donne un aperçu général des énergies renouvelables.

Invite de suivi de stimulation directionnelle : « Maintenant, intégrez les mots-clés « énergie solaire », « durabilité » et « empreinte carbone » dans un résumé de 2 à 4 phrases de l'article. »

Cette invite guide le modèle pour inclure des mots-clés spécifiques dans son résumé, garantissant que le contenu s'aligne sur certains objectifs thématiques ou SEO.

#7 : Génération automatique d’invites

La génération automatique d'invites est une approche de pointe en matière d'IA dans laquelle le système lui-même crée des invites ou des questions. Pensez-y comme ceci : au lieu qu’une personne doive proposer des questions ou des instructions spécifiques à l’IA, l’IA génère elle-même ces invites. C’est comme apprendre à l’IA à poser ses propres questions, sur la base d’un ensemble de lignes directrices ou d’objectifs. Cette méthode est particulièrement utile car elle permet de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et peut conduire à des réponses plus précises et pertinentes de la part de l’IA.

Notre processus

La génération automatique d'invites implique généralement quelques étapes clés :

Fixation d'un objectif: Tout d’abord, nous définissons ce dont nous avons besoin de l’IA – cela peut être répondre à une question, générer un rapport, etc.
Entrée de données initiale : Nous fournissons des informations ou des données de base à l’IA comme point de départ.
Création d'invite par l'IA : À l’aide des données initiales, l’IA génère son propre ensemble d’invites ou de questions pour recueillir plus d’informations ou clarifier l’objectif.
Réponse et raffinement : L’IA utilise ensuite ces invites auto-générées pour produire des réponses. Si nécessaire, il peut affiner ou créer de nouvelles invites basées sur les réponses précédentes pour plus de précision.

Application dans les soins de santé

Appliquons maintenant ce concept à un environnement de soins de santé pour voir comment il peut transformer les soins aux patients.

Étape 1 : Définir l'objectif

Dans un scénario de soins de santé, l’objectif pourrait être de diagnostiquer l’état d’un patient en fonction de ses symptômes. La première entrée pourrait être une liste de symptômes décrits par un patient.

Étape 2 : L'IA génère des invites de diagnostic

À l’aide de la liste initiale des symptômes, l’IA génère automatiquement des invites ou des questions spécifiques pour recueillir des informations plus détaillées. Par exemple, si un patient mentionne une douleur thoracique et un essoufflement, l'IA peut générer des invites telles que « Demandez si la douleur thoracique s'aggrave avec l'activité physique » ou « Renseignez-vous sur la durée de l'essoufflement ».

Étape 3 : Collecter des informations et formuler des hypothèses

Au fur et à mesure que l’IA reçoit des réponses à ses invites auto-générées, elle commence à formuler des hypothèses sur l’état du patient. Il pourrait, par exemple, prendre en compte les problèmes cardiaques ou les infections respiratoires en fonction des réponses.

Étape 4 : Affiner et confirmer le diagnostic

L'IA continue d'affiner ses invites en fonction de l'évolution des informations. S'il soupçonne un problème cardiaque, il peut générer des invites liées à d'autres symptômes comme des étourdissements ou de la fatigue. Ce processus itératif permet d’affiner les diagnostics possibles et de suggérer les plus probables.

Conclusion : Améliorer l'efficacité du diagnostic

De cette manière, la génération automatique d’invites dans le domaine des soins de santé peut améliorer considérablement l’efficacité et la précision du diagnostic du patient. Il permet aux prestataires de soins de se concentrer rapidement sur les causes les plus probables des symptômes d’un patient et de prendre des décisions éclairées concernant des tests ou un traitement supplémentaires. Cette approche basée sur l'IA rationalise non seulement le processus de diagnostic, mais aide également les professionnels de la santé à prodiguer des soins plus efficaces aux patients.

#8 : Génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique d'IA sophistiquée qui combine la puissance des modèles de langage avec la capacité de récupérer des informations pertinentes à partir de bases de données externes ou de bases de connaissances. Cette méthode est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de requêtes qui nécessitent des informations à jour ou des connaissances spécifiques sur lesquelles le modèle d’IA n’a pas été formé.

Comment fonctionne la génération augmentée par récupération

Traitement des requêtes : Lorsqu’une requête est reçue, elle est d’abord codée dans une représentation vectorielle.
Récupération de documents : À l’aide de ce vecteur, le système recherche dans une base de données (souvent en utilisant une base de données vectorielles) pour trouver les documents les plus pertinents. Cette récupération est généralement basée sur la proximité des vecteurs de document avec le vecteur de requête.
Intégration des informations : Les documents récupérés sont ensuite utilisés dans le cadre de l'invite du modèle de langage.
Génération de réponse : Le modèle de langage génère une réponse basée à la fois sur la requête d'origine et sur les informations des documents récupérés.

Application pratique : recherche médicale

Imaginez un scénario dans un contexte de recherche médicale :

Un chercheur demande : « Quels sont les derniers traitements contre le diabète de type 2 découverts après 2020 ?

Encodage des requêtes : La question se transforme en vecteur.
Récupération des bases de données médicales : Le système recherche dans les revues médicales et les bases de données les découvertes récentes sur les traitements du diabète de type 2, récupérant ainsi les articles et les études pertinents.
Augmentation de l'invite : L’IA utilise ensuite ces informations récupérées, ainsi que la question initiale, pour mieux comprendre le contexte.
Générer une réponse éclairée : Enfin, l’IA fournit une réponse qui inclut les enseignements des recherches les plus récentes, offrant ainsi au chercheur des informations à jour et complètes.

Avantages de la génération augmentée par récupération

Information à jour: Particulièrement utile pour des domaines comme la médecine ou la technologie où les nouveaux développements sont fréquents.
Profondeur des connaissances : Permet à l'IA de fournir des réponses plus détaillées et spécifiques en accédant à une vaste gamme de sources externes.
Biais réduit : En s’appuyant sur des sources de données externes, les réponses de l’IA sont moins susceptibles d’être influencées par les biais présents dans ses données d’entraînement.

La génération augmentée par récupération représente une avancée significative dans la capacité de l’IA à fournir des réponses précises, éclairées et contextuellement pertinentes, en particulier dans les scénarios où il est crucial de rester à jour avec les dernières informations. Cette technique garantit que les réponses de l’IA ne sont pas uniquement basées sur des connaissances préexistantes, mais qu’elles sont complétées par les dernières données provenant de sources externes.

Vous pouvez en savoir plus sur notre article de blog sur la génération augmentée par récupération.

Compétences techniques requises pour les ingénieurs Prompt

Devenir un ingénieur rapide expert ou en embaucher un implique de comprendre un mélange unique de compétences techniques et de compétences non techniques. Ces compétences sont cruciales pour exploiter tout le potentiel de l’IA et des modèles génératifs dans diverses applications.

Compréhension approfondie de la PNL : La connaissance des algorithmes et techniques de traitement du langage naturel est essentielle. Cela implique de comprendre les nuances du langage, de la syntaxe et de la sémantique qui sont essentielles à la création d'invites efficaces.
Familiarité avec les grands modèles de langage : La maîtrise de modèles comme GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc. est nécessaire. Comprendre les capacités et les limites de ces modèles permet aux ingénieurs d’exploiter tout leur potentiel.
Compétences en programmation et en intégration de systèmes : Des compétences nécessaires pour travailler avec des fichiers JSON et une compréhension de base de Python sont nécessaires pour intégrer des modèles d'IA dans les systèmes. Ces compétences aident à manipuler et à traiter les données pour des tâches d'ingénierie rapides.
Interactions API : La connaissance des API est fondamentale pour intégrer et interagir avec des modèles d'IA génératifs, facilitant ainsi une communication transparente entre les différents composants logiciels.
Analyse et interprétation des données : La capacité à analyser les réponses des modèles d’IA, à identifier des modèles et à apporter des ajustements aux invites en fonction des données est vitale. Cette compétence est cruciale pour affiner les invites et améliorer leur efficacité.
Expérimentation et itération : Effectuer des tests A/B, suivre les mesures de performance et optimiser en permanence les invites en fonction des commentaires et des résultats de la machine sont des responsabilités clés.

Responsabilités non techniques dans l'ingénierie rapide

Communication efficace: Une articulation claire des idées et une collaboration efficace avec des équipes interfonctionnelles sont essentielles. Cela inclut la collecte et l’intégration des commentaires des utilisateurs dans un affinement rapide.
Surveillance éthique : Il est crucial de veiller à ce que les invites ne génèrent pas de réponses nuisibles ou biaisées. Cette responsabilité s’aligne sur les pratiques éthiques de l’IA et maintient l’intégrité des interactions de l’IA.
Domaine d'expertise: Des connaissances spécialisées dans des domaines spécifiques, selon l'application, peuvent améliorer considérablement la pertinence et l'exactitude des invites.
Résolution créative de problèmes : Penser de manière créative et innovante est nécessaire pour développer de nouvelles solutions qui repoussent les limites des interactions conventionnelles entre l’IA et l’humain.

Simplifier les techniques d'invite complexes avec les nanonets

À mesure que nous approfondissons le monde de l’ingénierie des invites, il devient évident que la complexité des techniques d’invite peut devenir assez technique, en particulier lorsqu’on s’attaque à des problèmes complexes. C’est là que Nanonets intervient pour changer la donne, comblant le fossé entre les capacités avancées d’IA et les applications conviviales.

Nanonets : votre simplificateur de flux de travail d'IA

Nanonets a développé une approche innovante pour tirer le meilleur parti de ces techniques d'invite sophistiquées sans surcharger les utilisateurs par leur complexité. Comprenant que tout le monde n’est pas expert en IA ou en ingénierie rapide, Nanonets propose une solution transparente.

Rationaliser facilement les processus commerciaux

Nanonets Workflow Builder est une fonctionnalité remarquable, conçue pour convertir le langage naturel en flux de travail efficaces. Cet outil est incroyablement convivial et intuitif, permettant aux entreprises d'automatiser et de rationaliser leurs processus sans effort. Qu'il s'agisse de gérer des données, d'automatiser des tâches répétitives ou de donner un sens à des invites d'IA complexes, Nanonets simplifie les choses. Visitez-nous sur notre plateforme d’automatisation des flux de travail.

Un aperçu de l’efficacité des nanonets

Pour vraiment apprécier la puissance et la simplicité des Nanonets, nous avons une courte vidéo démontrant le Nanonets Workflow Builder en action. Cette vidéo montre avec quelle facilité vous pouvez transformer des instructions en langage naturel en flux de travail efficaces et rationalisés. Il s’agit d’une illustration pratique de la transformation de processus d’IA complexes en applications conviviales.

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Solutions sur mesure avec les nanonets

Chaque entreprise a des besoins uniques et Nanonets est là pour répondre à ces exigences spécifiques. Si vous êtes intrigué par le potentiel de l’IA pour améliorer vos processus métier mais que vous vous sentez intimidé par les détails techniques, Nanonets offre la solution parfaite. Nous vous invitons à planifier un appel avec notre équipe pour en savoir plus sur la façon dont les Nanonets peuvent transformer vos opérations commerciales. C’est l’occasion de comprendre comment l’IA avancée peut être exploitée de manière simple, efficace et accessible.

Avec Nanonets, les complexités techniques de l'ingénierie rapide deviennent accessibles et applicables aux besoins de votre entreprise. Notre objectif est de vous offrir les capacités avancées de l’IA, présentées de manière facile à comprendre et à mettre en œuvre, garantissant ainsi à votre entreprise de garder une longueur d’avance dans un monde technologique en évolution rapide.

Conclusion

Dans cet article de blog, nous avons parcouru le monde complexe de l’ingénierie des invites, en dévoilant ses principes fondamentaux, depuis la compréhension de base des invites jusqu’aux techniques sophistiquées telles que la génération augmentée par récupération et la conception automatique des invites. Nous avons vu à quel point l’ingénierie rapide n’est pas seulement une question de sens technique, mais implique également des considérations créatives et éthiques. Comblant le fossé entre ces fonctionnalités complexes d’IA et les applications métiers pratiques, Nanonets apparaît comme un acteur clé. Il simplifie le processus d'exploitation de ces techniques d'invite avancées, permettant aux entreprises d'intégrer efficacement l'IA dans leurs flux de travail sans se laisser entraîner dans des complexités techniques.