Formation avancée en Prompt Engineering

Leçon 1 • Anatomie d'un Prompt Bien Formé

Décompose un prompt en ses composants fonctionnels : instruction, contexte, données d'entrée et format de sortie. Établit un vocabulaire partagé utilisé tout au long du cours.

Leçon 2 • Modes de Défaillance Courants des Prompts

Catalogue les causes les plus fréquentes de mauvaises sorties du modèle : ambiguïté, sur-contrainte et contexte manquant. Enseigne la pensée diagnostique avant d'introduire des correctifs.

Leçon 3 • Mise en Place d'un Environnement de Pratique

Guide les apprenants dans la sélection et la configuration d'une interface de modèle pour les exercices pratiques. Garantit que chaque étudiant peut tester les prompts immédiatement après chaque leçon.

Leçon 1 • Tuning des Instructions et Mise en Forme

Explore comment les choix de mise en forme (listes, en-têtes, JSON) structurent la sortie du modèle. Enseigne des décisions de mise en forme systématiques liées aux cas d'usage en aval.

Leçon 2 • Stratégies de Prompting Zero-Shot

Enseigne comment obtenir des réponses précises sans exemples en optimisant la formulation de l'instruction. Montre quand le zero-shot est suffisant et quand il échoue.

Leçon 3 • Raffinement Itératif des Prompts

Introduit une boucle structurée d'édition-test-évaluation pour améliorer systématiquement les prompts. Construit l'habitude d'une itération fondée sur les preuves plutôt que sur des conjectures intuitives.

Leçon 4 • Prompting par Rôle et Persona

Attribue des personas d'expert pour modifier le ton, la profondeur et le focus du domaine du modèle. Relie la conception du persona aux besoins du public et aux exigences de la tâche.

Leçon 1 • Déclencheurs de Chaîne de Pensée Zero-Shot

Montre des phrases déclencheurs qui activent le raisonnement sans exemples. Compare l'efficacité des déclencheurs sur différents types de tâches à l'aide d'expériences contrôlées.

Leçon 2 • Conception de Chaîne de Pensée Few-Shot

Construit des exemples de raisonnement annotés qui apprennent au modèle un schéma de résolution de problèmes. Couvre la diversité des exemples et la granularité des étapes pour une généralisation robuste.

Leçon 3 • Stratégies d'Auto-Cohérence et de Vote

Génère plusieurs chemins de raisonnement et agrège les réponses pour réduire la variance. Applique une logique de vote majoritaire pour améliorer la fiabilité sur les sorties à enjeux élevés.

Leçon 4 • Application des Prompts de Raisonnement à des Tâches Réelles

Transfère les techniques de chaîne de pensée à l'analyse d'affaires, au dépannage et à l'aide à la décision. Renforce les compétences du chapitre à travers des scénarios de pratique spécifiques au domaine.

Leçon 1 • Chaînes Conditionnelles et de Branchement

Introduit des portes logiques qui orientent les chemins du flux de travail en fonction du contenu de la sortie du modèle. Permet des pipelines adaptatifs qui répondent à des entrées variables.

Leçon 2 • Aperçu des Outils d'Orchestration de Flux de Travail

Passe en revue les outils no-code et low-code pour construire et déployer des chaînes de prompts. Relie les concepts de conception de flux de travail aux environnements d'implémentation pratique.

Leçon 3 • Gestion des Erreurs dans les Pipelines de Prompts

Construit des points de contrôle de validation et une logique de nouvelle tentative dans les flux de travail multi-étapes. Empêche les défaillances silencieuses de se propager à travers les étapes en aval de la chaîne.

Leçon 4 • Conception de Chaînes Séquentielles de Prompts

Enseigne comment passer des sorties structurées d'un prompt en tant qu'entrées au suivant. Couvre les contrats de format de données entre les étapes de la chaîne.

Leçon 1 • Mesures de Sécurité et Contraintes Comportementales

Intègre des contraintes de sécurité, de portée et de ton directement dans les prompts système. Enseigne la superposition de contraintes pour prévenir les sorties hors sujet, nuisibles ou incohérentes.

Leçon 2 • Schémas de Mémoire pour Sessions Longues

Introduit des magasins de mémoire externes et des représentations de mémoire dans le prompt pour des interactions étendues. Permet un comportement avec état au-delà des limites de contexte d'une session unique.

Leçon 3 • Injection de Contexte Dynamique

Couvre les techniques pour insérer des données récupérées ou calculées dans les prompts à l'exécution. Relie l'injection de contexte aux schémas de génération augmentée de récupération.

Leçon 4 • Stratégies de Gestion de la Fenêtre de Contexte

Enseigne les techniques de résumé, de troncature et de rétention sélective pour faire tenir de longues conversations dans des fenêtres limitées. Empêche le débordement de contexte de dégrader la qualité des réponses.

Leçon 1 • Techniques d'Évaluation Automatisée

Utilise le modèle-comme-juge et la notation par grille d'évaluation pour passer à l'échelle l'évaluation au-delà de la revue manuelle. Couvre les risques de fiabilité et de biais dans les pipelines de notation automatisée.

Leçon 2 • Définition de Métriques de Qualité des Prompts

Établit des critères mesurables pour la précision, la pertinence, la conformité au format et le ton. Remplace le jugement subjectif par des normes d'évaluation quantifiables.

Leçon 3 • Tests A/B de Variantes de Prompts

Effectue des comparaisons contrôlées entre des versions de prompts en utilisant des critères d'évaluation cohérents. Enseigne la pensée statistique pour interpréter les expériences de prompts sur de petits échantillons.

Leçon 4 • Construction d'une Suite de Tests de Prompts

Conçoit un ensemble structuré de cas de test couvrant les cas limites, les entrées typiques et les exemples adversariaux. Permet un benchmarking reproductible entre les versions de prompts.

Leçon 1 • Prompts pour la Génération et la Revue de Code

Conçoit des prompts qui produisent un code correct, lisible et bien documenté dans plusieurs langages. Couvre les cas d'usage de revue de code, de refactoring et de génération de tests.

Leçon 2 • Prompts pour les Applications Orientées Client

Construit des prompts pour les chatbots, les agents de support et les systèmes FAQ avec des exigences strictes de ton et de précision. Aborde la logique d'escalade et les considérations de confiance de l'utilisateur.

Leçon 3 • Prompts pour l'Analyse de Données et le Reporting

Structure les prompts pour extraire des informations, générer des hypothèses et formater les sorties analytiques. Intègre des entrées de données structurées avec une conception d'instructions interprétatives.

Leçon 4 • Prompts pour les Tâches de Contenu et de Rédaction

Applique des contraintes de persona, de format et de style pour générer un contenu écrit conforme à la marque. Couvre les cas d'usage d'édition, de résumé et de transformation de ton.

Leçon 1 • Collaboration sur les Prompts entre Équipes

Introduit des processus d'édition partagée, de commentaires et d'approbation pour le travail de prompts interfonctionnel. Aligne les parties prenantes techniques et non techniques sur les décisions de conception des prompts.

Leçon 2 • Surveillance des Prompts en Production

Suit la performance en direct des prompts à l'aide de l'échantillonnage des sorties, des retours utilisateurs et de la détection de dérive. Permet une maintenance proactive avant que la dégradation de la qualité n'affecte les utilisateurs.

Leçon 3 • Gouvernance des Prompts et Normes de Qualité

Établit des flux de travail de revue, des politiques de propriété et des barrières de qualité pour les prompts de production. Empêche les prompts non revus d'atteindre les utilisateurs finaux dans les systèmes critiques.

Leçon 4 • Construction d'une Bibliothèque de Prompts

Conçoit un dépôt structuré pour stocker, taguer et récupérer des modèles de prompts réutilisables. Réduit la duplication et accélère le déploiement à travers les équipes.