Introduction-to-LLM-and-RAG

TP : Découverte des techniques de prompt engineering

Objectifs :


Consignes générales :

  1. Lisez chaque section attentivement.
  2. Suivez les étapes des activités et notez vos observations.
  3. Testez vos prompts dans un outil de génération de texte basé sur un LLM (comme Copilot).
  4. Comparez les réponses obtenues pour mieux comprendre les impacts des ajustements dans vos prompts.

Activité 1 : Définir une personnalité et une audience

Objectif :

Explorer comment la personnalité et le public cible influencent les réponses générées par le modèle.

Étapes :

  1. Écrivez un prompt où le modèle doit agir comme un expert en histoire de l’art.
  2. Testez ces variations :
    • Un expert pédagogue.
    • Un vulgarisateur.
    • Un conférencier formel.

Exemple de prompt :

“Vous êtes un expert en histoire de l’art. Expliquez la Renaissance italienne à un public d’adolescents.”

Questions d’observation :


Activité 2 : Préciser le format de sortie

Objectif :

Apprendre à guider le modèle pour structurer ses réponses.

Étapes :

  1. Demandez au modèle de fournir “5 étapes pour résoudre un conflit au travail”.
  2. Testez les variations suivantes :
    • Présentez les étapes sous forme de liste numérotée.
    • Expliquez les étapes dans un paragraphe narratif.
    • Ajoutez une conclusion résumant les points clés.

Exemple de prompt :

“Donnez 5 étapes pour résoudre un conflit au travail sous forme de liste concise.”

Questions d’observation :


Activité 3 : Cibler l’action

Objectif :

Apprendre à orienter les réponses du modèle vers un objectif précis.

Étapes :

  1. Demandez au modèle d’expliquer “l’apprentissage supervisé”.
  2. Testez les variations suivantes :
    • Ajoutez une demande d’exemple concret.
    • Limitez la réponse à moins de 50 mots.
    • Adaptez la réponse pour des lycéens.

Exemple de prompt :

“Expliquez l’apprentissage supervisé en utilisant une analogie simple pour un lycéen.”

Questions d’observation :


Activité 4 : Gérer les cas particuliers

Objectif :

Anticiper et spécifier comment le modèle doit réagir dans des situations spécifiques.

Étapes :

  1. Demandez au modèle de recommander des livres sur la créativité.
  2. Ajoutez des clauses pour gérer les cas suivants :
    • Si le modèle ne connaît pas de livres, proposez des blogs ou vidéos.
    • Si la demande concerne un enfant, recommandez des ouvrages adaptés.

Exemple de prompt :

“Recommandez des livres sur la créativité. Si vous n’en trouvez pas, proposez des blogs ou vidéos en ligne. Si la demande concerne un enfant, choisissez des ouvrages adaptés.”

Questions d’observation :


Conclusion

  1. Synthèse rapide :
    • Avez-vous remarqué des différences significatives dans les réponses en fonction des variations des prompts ?
    • Quelles techniques trouvez-vous les plus utiles ? Pourquoi ?
  2. Prolongement :
    • Réfléchissez à d’autres situations où ces techniques pourraient s’appliquer, par exemple pour rédiger des e-mails, créer des supports pédagogiques ou résoudre des problèmes spécifiques.

Option : Exercice supplémentaire

Reformulez ce prompt initial maladroit :

“Expliquez l’intelligence artificielle.”

Pour qu’il soit plus précis et efficace, en appliquant les techniques apprises dans ce TP.

Vous pouvez utiliser Copilot ou la plateforme d’auto-formation au prompt engineering Formation.