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Écrire du code pour l'IA est une compétence importante. Photo : Toptal . |
L'une des compétences bureautiques les plus essentielles aujourd'hui consiste à écrire des commandes pour que les chatbots obtiennent les résultats souhaités. Cela peut paraître simple au premier abord, mais c'est chronophage et laborieux si vous ne savez pas comment faire.
Anthropic, l'entreprise d'IA, a récemment publié un livre blanc intitulé « Présentation de l'ingénierie des invites » pour aider les débutants à se lancer. Bien qu'applicable à la plupart des chatbots, il a été conçu pour optimiser l'expérience avec Claude, le chatbot d'Anthropic.
Selon le document, la première chose à faire est de comprendre la nature du chatbot. « Lorsque vous interagissez avec Claude, imaginez qu'il s'agit d'un nouvel employé très intelligent qui souffre d'amnésie temporaire et a besoin d'un accompagnement spécifique », explique l'entreprise.
Ensuite, les utilisateurs doivent avoir une idée générale du sujet de leur requête, ainsi qu'une idée visuelle des résultats souhaités. Anthropic propose également un outil pour vous aider à créer une première ébauche. Le plus important est d'affiner la requête.
Le document ci-dessus fournit quelques conseils pour des commandes efficaces. Tout d'abord, le chatbot est comme un enfant, se contentant d'exécuter la requête. Comme il ne connaît pas à l'avance le style de travail ni les habitudes de l'utilisateur, plus l'explication est précise, meilleure sera la réponse de Claude.
Les informations à communiquer clairement au chatbot dès le départ incluent l'utilisation des résultats, le destinataire et l'objectif final de la tâche. Anthropic recommande également de présenter les requêtes sous forme de listes à puces ou numérotées pour faciliter leur organisation.
Pour gagner du temps et obtenir les résultats escomptés, fournissez des exemples à votre chatbot. « En incluant quelques exemples bien conçus, vous pouvez améliorer considérablement la précision, la cohérence et la qualité des réponses de Claude », explique Anthropic.
Cette stratégie est parfois appelée « multi-shot prompting ». Anthropic affirme qu'elle permet de réduire les malentendus et de garantir une structure et un style cohérents.
Pour les demandes complexes, laisser au chatbot le temps de réfléchir peut améliorer considérablement ses performances. Anthropic appelle cela la technique de la chaîne de pensée (CoT), qui encourage Claude à analyser le problème étape par étape, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et plus approfondies.
Cette approche permet aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de la séquence d'étapes à suivre et au chatbot de réfléchir de manière séquentielle avant de répondre. « Ce raisonnement réfléchi conduit à des réponses plus sûres et plus fondées », explique Anthropic.
Une autre astuce efficace consiste à attribuer un rôle spécifique à un chatbot, comme celui de rédacteur en chef ou d'expert financier. Cette méthode est particulièrement efficace dans les situations complexes comme l'analyse juridique ou la modélisation financière, car elle garantit le style et le contenu souhaités.
Enfin, sachez que les chatbots inventent parfois des informations ; il est donc conseillé de toujours vérifier les résultats qu'ils vous fournissent. Selon Anthropic, le moyen le plus efficace de réduire les « illusions » est de permettre aux chatbots d'admettre qu'ils ne connaissent pas la réponse.
« Expliquez clairement à Claude qu'il est tout à fait normal d'admettre son incertitude. Cette technique simple peut réduire considérablement le risque de fournir de fausses informations », explique Anthropic. Les utilisateurs peuvent également demander à Claude ou à d'autres chatbots de citer les sources des informations qu'ils fournissent.
« Vous pouvez demander à Claude de valider chaque argument en trouvant une citation justificative après avoir généré une réponse. S'il ne trouve pas de citation, Claude est contraint de retirer l'information », explique Anthropic.
Source : https://znews.vn/dung-ai-cu-nghi-nhu-no-bi-benh-mat-tri-post1570435.html
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