« Ingénierie de requêtes » : différence entre les versions

Version du 5 juin 2023 à 15:07

Définition

Dans le contexte d'une conversation avec un système d'IA comportant un modèle génératif, l'ingénierie de requête consiste à optimiser la formulation des requêtes (en anglais prompt) pour obtenir des réponses plus précises, plus utiles ou plus pertinentes.

Compléments

L'ingénierie de requête peut impliquer des stratégies comme la reformulation en termes plus spécifiques, l'ajout d'instructions explicites sur le format de la réponse souhaitée, ou encore la répétition de la requête avec des variantes pour voir si cela amène à une meilleure réponse.

L'idée est que, bien que le modèle ait été formé sur un large éventail de données et soit capable de générer des réponses à une grande variété de requêtes, la manière dont cette dernière est formulée peut avoir un impact significatif sur la qualité de la réponse générée.

Dans certains cas, des modifications mineures dans la formulation de la requête peuvent conduire à des améliorations majeures de la réponse. Par conséquent, l'ingénierie de requête est une compétence importante pour ceux qui travaillent avec des modèles génératifs comme GPT, Bard, ou ChatGPT.

Français

ingénierie de requête

construction de requête

élaboration de requête

peaufinage de requête

Anglais

prompt engineering

 Specifying an action to be performed by an LLM is referred to as “prompt engineering”.

Source : towardsdatascience

Source : Daniel Jutras

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 == Définition ==
-Dans le contexte d'une conversation avec un [[Syst%C3%A8me_d%E2%80%99intelligence_artificielle|système d'IA]] comportant un [[modèle génératif]], l'ingénierie de [[requête|requêtes]] consiste à optimiser la formulation des requêtes (en anglais prompt) pour obtenir des réponses plus précises, plus utiles ou plus pertinentes.
+Dans le contexte d'une conversation avec un [[Syst%C3%A8me_d%E2%80%99intelligence_artificielle|système d'IA]] comportant un [[modèle génératif]], l'ingénierie de [[requête|requête]] consiste à optimiser la formulation des requêtes (en anglais prompt) pour obtenir des réponses plus précises, plus utiles ou plus pertinentes.
 == Compléments ==
-L'ingénierie de requêtes peut impliquer des stratégies comme la reformulation en termes plus spécifiques, l'ajout d'instructions explicites sur le format de la réponse souhaitée, ou encore la répétition de la requête avec des variantes pour voir si cela amène à une meilleure réponse.
+L'ingénierie de requête peut impliquer des stratégies comme la reformulation en termes plus spécifiques, l'ajout d'instructions explicites sur le format de la réponse souhaitée, ou encore la répétition de la requête avec des variantes pour voir si cela amène à une meilleure réponse.
 L'idée est que, bien que le modèle ait été formé sur un large éventail de données et soit capable de générer des réponses à une grande variété de requêtes, la manière dont cette dernière est formulée peut avoir un impact significatif sur la qualité de la réponse générée.
-Dans certains cas, des modifications mineures dans la formulation de la requête peuvent conduire à des améliorations majeures de la réponse. Par conséquent, l'ingénierie de requêtes est une compétence importante pour ceux qui travaillent avec des [[modèle génératif|modèles génératifs]] comme [[GPT]], [[Bard]], ou [[ChatGPT]].
+Dans certains cas, des modifications mineures dans la formulation de la requête peuvent conduire à des améliorations majeures de la réponse. Par conséquent, l'ingénierie de requête est une compétence importante pour ceux qui travaillent avec des [[modèle génératif|modèles génératifs]] comme [[GPT]], [[Bard]], ou [[ChatGPT]].
 == Français ==