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== Définition ==
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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.  
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 prompts) pour obtenir des réponses plus précises, plus utiles ou plus pertinentes.  


Voir aussi '''[[rédacticien ]]'''  et  '''[[rédactique ]]'''  
Voir aussi '''[[rédacticien ]]'''  et  '''[[rédactique ]]'''  


== Compléments ==  
== 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'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'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.
L'idée est que, bien que le modèle ait été entraîné 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 [[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 ==
== Français ==
''' ingénierie de requête '''
''' ingénierie de requêtes'''


''' construction de requête '''
''' élaboration de requêtes '''


''' élaboration de requête '''
''' construction de requêtes '''


''' peaufinage de requête '''
''' peaufinage de requêtes '''


'''[[rédactique ]]'''
'''[[rédactique]]'''


== Anglais ==
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Publication]]

Version du 6 février 2024 à 15:29

Définition

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

Voir aussi rédacticien et rédactique

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'idée est que, bien que le modèle ait été entraîné 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 requêtes

élaboration de requêtes

construction de requêtes

peaufinage de requêtes

rédactique

Anglais

prompt engineering

Sources

Vitrine linguistique OQLF

towardsdatascience

Daniel Jutras