Construire des prompts complexes

Cette leçon assemble tout ce qui précède dans la structure en dix éléments que le tutoriel recommande pour les prompts complexes, illustrée par un coach de carrière et par un cas juridique ; deux exercices, services financiers et code, vous la font appliquer. Le dixième élément, le préremplissage, n’existe plus ; la leçon dit par quoi le remplacer.

Une structure en dix éléments

Tous les prompts n’ont pas besoin de chaque élément ; le tutoriel conseille de commencer avec beaucoup d’éléments pour faire marcher le prompt, puis d’affiner et d’élaguer. L’ordre compte pour certains éléments, pas pour d’autres ; s’y tenir est un bon point de départ.

1. Le rôle user : l’appel commence toujours par un message user.
2. Le contexte de la tâche : le rôle à endosser, les objectifs ; tôt dans le prompt.
3. Le contexte de ton, si l’interaction l’exige.
4. La description détaillée de la tâche et les règles, dont une porte de sortie si Claude ne sait pas ; à montrer à un ami pour vérifier la logique et les mots ambigus.
5. Les exemples, dans <example>, au moins un, avec les cas limites ; « probablement l’outil le plus efficace pour obtenir le comportement voulu ».
6. Les données à traiter, chacune dans ses balises ; ordre souple.
7. La demande immédiate : rappeler ce que Claude doit faire maintenant, vers la fin d’un long prompt, la question de l’utilisateur près du bas.
8. La réflexion préalable pour les tâches à plusieurs étapes ; vers la fin, juste après la demande.
9. Le format de sortie, vers la fin plutôt qu’au début.
10. Le préremplissage, dans le tour assistant : supprimé sur les modèles actuels (leçon 5) ; sa fonction passe aux consignes de format et aux sorties structurées.

Le coach de carrière

Le tutoriel construit Joe, coach de carrière de l’entreprise AdAstra Careers : contexte de tâche (répondre aux utilisateurs du site, qui seraient déroutés s’il sortait du personnage), ton de service client amical, règles (rester Joe ; s’il ne comprend pas, « désolé, je n’ai pas compris, pouvez-vous reformuler ? » ; si la question est hors sujet, « désolé, je suis Joe et je donne des conseils de carrière, avez-vous une question de carrière ? »), un exemple d’échange standard, les données (l’historique de conversation dans <history>, la question dans <question>), la demande immédiate (« comment réponds-tu à la question de l’utilisateur ? »), la réflexion (« réfléchis avant de répondre »), le format (<response>), et, en 2024, le préremplissage « [Joe] ». Chaque élément est une variable Python, et le prompt est la concaténation de celles qui ne sont pas vides.

Le cas juridique

Les prompts juridiques sont complexes parce qu’ils cumulent de longs documents, des sujets techniques, un format précis et une analyse en plusieurs étapes. L’exemple du tutoriel : « tu es un avocat expert », trois résultats de recherche balisés sur le droit animalier (brevets vétérinaires, dentisterie équine, lois sur les animaux pendant les catastrophes), la question « existe-t-il des lois sur les animaux de compagnie pendant un ouragan ? », un exemple de réponse qui cite les passages, et des consignes de citation et de sortie. Le tutoriel a volontairement changé l’ordre de quelques éléments pour montrer que la structure est souple : l’ingénierie de prompt est un essai scientifique, mélangez, déplacez, mesurez.

Construire sans se noyer

Commencez simple, consigne et données, puis ajoutez de la complexité en testant à chaque étape sur les mêmes entrées. Balisez entrées et sorties, mettez des exemples là où les consignes restent ambiguës, et écrivez ce que Claude ne doit pas faire aussi soigneusement que ce qu’il doit faire. La documentation actuelle ajoute deux précisions pour les modèles d’aujourd’hui : préférez une consigne générale (« réfléchis à fond ») à des étapes de raisonnement prescrites, et sachez que les prompts écrits pour les modèles précédents sont souvent trop prescriptifs ; relisez-les en migrant.

À vous de jouer

Exercice 9.1 : services financiers. Le tutoriel fournit un modèle d’éléments et un cas : un assistant qui répond à des questions sur une déclaration d’impôts à partir d’extraits du code fiscal balisés. Remplissez chaque élément, assemblez, testez avec une question dont la réponse n’est pas dans les extraits.

Exercice 9.2 : code. Même structure pour un assistant qui relit du code Python et signale les problèmes ; prévoyez le cas du code correct, et un format de sortie que votre application peut lire.

Sources officielles : 09_Complex_Prompts_from_Scratch.ipynb (anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial) · Prompting best practices (documentation Claude) · Prompting en situations réelles (notre cours suivant, des prompts de production complets)

Points clés à retenir

• Dix éléments, à utiliser généreusement d’abord, à élaguer ensuite : contexte, ton, règles, exemples, données, demande, réflexion, format.
• Contexte tôt, données et demande immédiate vers la fin, question de l’utilisateur près du bas.
• Les exemples sont probablement l’élément le plus efficace ; les règles disent aussi ce qu’il ne faut pas faire.
• Le préremplissage a disparu : consignes de format et sorties structurées le remplacent.
• Essai scientifique : changez une chose, mesurez sur les mêmes entrées, recommencez.