Outils de prompting de la Console

La Claude Console offre une suite d'outils pour vous aider à créer et affiner vos prompts. Cette page les présente dans l'ordre où vous les utiliserez généralement : générer une première ébauche, ajouter des modèles et des variables, puis améliorer un prompt existant.

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Générateur de prompts

Parfois, le plus difficile dans l'utilisation d'un modèle d'IA est de trouver comment le prompter efficacement. Le générateur de prompts guide Claude pour créer des modèles de prompts de haute qualité adaptés à vos tâches spécifiques, en suivant bon nombre de nos bonnes pratiques d'ingénierie de prompts.

Le générateur de prompts est particulièrement utile pour résoudre le « problème de la page blanche » : il vous donne un point de départ pour des tests et itérations ultérieurs.

Si vous souhaitez analyser le prompt et l'architecture sous-jacents, consultez notre notebook Google Colab du générateur de prompts. Pour exécuter le notebook Colab, vous aurez besoin d'une clé API.

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Modèles de prompts et variables

Lors du déploiement d'une application basée sur un LLM avec Claude, vos appels API seront généralement composés de deux types de contenu :

• Contenu fixe : Instructions ou contexte statiques qui restent constants au fil de multiples interactions
• Contenu variable : Éléments dynamiques qui changent à chaque requête ou conversation, tels que :
  • Les entrées utilisateur
  • Le contenu récupéré pour la « Retrieval-Augmented Generation » (génération augmentée par récupération), ou RAG
  • Le contexte de conversation, comme l'historique du compte utilisateur
  • Les données générées par le système, comme les résultats d'utilisation d'outils provenant d'autres appels indépendants à Claude

Un modèle de prompt combine ces parties fixes et variables, en utilisant des espaces réservés pour le contenu dynamique. Dans la Claude Console, ces espaces réservés sont indiqués par des {{doubles accolades}}, ce qui les rend facilement identifiables et permet de tester rapidement différentes valeurs.

Vous devriez utiliser des modèles de prompts et des variables lorsque vous prévoyez qu'une partie de votre prompt sera répétée dans un autre appel à Claude (via l'API ou la Claude Console. claude.ai ne prend actuellement pas en charge les modèles de prompts ni les variables).

Les modèles de prompts offrent plusieurs avantages :

• Cohérence : Garantir une structure cohérente pour vos prompts au fil de multiples interactions
• Efficacité : Remplacer facilement le contenu variable sans réécrire l'intégralité du prompt
• Testabilité : Tester rapidement différentes entrées et cas limites en ne modifiant que la partie variable
• Évolutivité : Simplifier la gestion des prompts à mesure que votre application gagne en complexité
• Contrôle de version : Suivre facilement les modifications apportées à la structure de votre prompt au fil du temps en ne surveillant que la partie centrale de votre prompt, séparée des entrées dynamiques

La Console utilise les modèles de prompts et les variables pour alimenter ses outils :

• Générateur de prompts : Détermine les variables dont votre prompt a besoin et les inclut dans le modèle qu'il produit
• Améliorateur de prompts : Prend votre modèle existant, y compris toutes les variables, et les conserve dans le modèle amélioré qu'il produit
• Outil d'évaluation : Vous permet de tester, faire évoluer et suivre facilement les versions de vos prompts en séparant les parties variables et fixes de votre modèle de prompt

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Exemple de modèle de prompt

Considérons une application simple qui traduit du texte anglais vers l'espagnol. Le texte à traduire serait variable puisqu'il change d'un utilisateur à l'autre ou d'un appel à Claude à l'autre. Vous pourriez utiliser ce modèle de prompt :

Translate this text from English to Spanish: {{text}}

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Améliorateur de prompts

L'améliorateur de prompts vous aide à itérer et améliorer rapidement vos prompts grâce à une analyse et une amélioration automatisées. Il excelle à rendre les prompts plus robustes pour les tâches complexes nécessitant une grande précision.

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Avant de commencer

Vous aurez besoin de :

• Un modèle de prompt (voir Modèles de prompts et variables ci-dessus)
• Des retours sur les problèmes actuels des sorties de Claude (facultatif mais recommandé)
• Des exemples d'entrées et de sorties idéales (facultatif mais recommandé)

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Fonctionnement de l'améliorateur de prompts

L'améliorateur de prompts améliore vos prompts en 4 étapes :

1. Identification des exemples : Localise et extrait les exemples de votre modèle de prompt
2. Ébauche initiale : Crée un modèle structuré avec des sections claires et des balises XML
3. Affinement de la chaîne de raisonnement : Ajoute et affine des instructions de raisonnement détaillées
4. Amélioration des exemples : Met à jour les exemples pour illustrer le nouveau processus de raisonnement

Vous pouvez observer ces étapes se dérouler en temps réel dans la fenêtre modale d'amélioration.

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Ce que vous obtenez

L'améliorateur de prompts génère des modèles avec :

• Des instructions détaillées de « chain-of-thought » (chaîne de raisonnement) qui guident le processus de raisonnement de Claude et améliorent généralement ses performances
• Une organisation claire utilisant des balises XML pour séparer les différents composants
• Un formatage standardisé des exemples qui illustre le raisonnement étape par étape, de l'entrée à la sortie
• Des préremplissages stratégiques qui guident les réponses initiales de Claude

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Comment utiliser l'améliorateur de prompts

1. Soumettez votre modèle de prompt
2. Ajoutez tout retour concernant les problèmes des sorties actuelles de Claude (par exemple, « les résumés sont trop basiques pour un public expert »)
3. Incluez des exemples d'entrées et de sorties idéales
4. Examinez le prompt amélioré

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Générer des exemples de test

Vous n'avez pas encore d'exemples ? Utilisez le Générateur de cas de test pour :

1. Générer des exemples d'entrées
2. Obtenir les réponses de Claude
3. Modifier les réponses pour qu'elles correspondent à vos sorties idéales
4. Ajouter les exemples peaufinés à votre prompt

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Quand utiliser l'améliorateur de prompts

L'améliorateur de prompts fonctionne le mieux pour :

• Les tâches complexes nécessitant un raisonnement détaillé
• Les situations où la précision est plus importante que la vitesse
• Les problèmes où les sorties actuelles de Claude nécessitent une amélioration significative

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Exemple d'amélioration

Voici comment l'améliorateur de prompts améliore un prompt de classification basique :

Remarquez comment le prompt amélioré :

• Ajoute des instructions claires de raisonnement étape par étape
• Utilise des balises XML pour organiser le contenu
• Fournit des exigences explicites de formatage de sortie
• Guide Claude tout au long du processus d'analyse

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Dépannage

Problèmes courants et solutions :

• Les exemples n'apparaissent pas dans la sortie : Vérifiez que les exemples sont correctement formatés avec des balises XML et apparaissent au début du premier message utilisateur
• Chaîne de raisonnement trop verbeuse : Ajoutez des instructions spécifiques concernant la longueur de sortie souhaitée et le niveau de détail
• Les étapes de raisonnement ne correspondent pas à vos besoins : Modifiez la section des étapes pour l'adapter à votre cas d'usage spécifique

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Prochaines étapes