Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : Prompt Engineering
Ingénierie du contexte pour les agents d’IA : sélectionner ce que le modèle voit
Pourquoi les agents se dégradent à mesure que leur contexte s’agrandit, en quoi l’ingénierie de contexte diffère de la formulation des prompts, et un processus simple pour déterminer ce que voit chaque appel au modèle.
8 min de lectureDiagnostic des problèmes de sortie des LLM : quand utiliser des prompts, la récupération ou le fine-tuning
Une approche axée sur les symptômes pour déterminer si une fonctionnalité d’IA faible a besoin d’un meilleur prompt, d’une couche de récupération ou d’un affinage, et pourquoi entraîner un modèle sur des faits a des effets contraires.
7 min de lectureSix concepts d’IA qui vous indiquent ce à vérifier avant de faire confiance à une réponse
Les tokens, les fenêtres de contexte, la température, l’hallucination, RAG et les agents sont présentés comme des outils de vérification, vous permettant d’identifier les erreurs, de contrôler les coûts et d’évaluer les affirmations des produits d’IA.
10 min de lectureDe vague à précis : affiner une instruction en trois étapes réfléchies
Voyez comment une instruction simple à un modèle de langage large évolue en une demande structurée, et découvrez pourquoi le contexte indique ce qui est vrai, tandis que le rôle, le format et les contraintes définissent un bon résultat.
4 min de lectureCréez un affineur et générateur de prompts personnels avec Claude Artifacts
Transformer un chat Claude en un affineur de prompts personnels avec Artifacts : il améliore les prompts faibles et développe les idées grossières en versions de base, avancées et expertes.
9 min de lecturePrompts encadrés : empêcher les assistants IA d’inventer une pile parallèle
Pourquoi les demandes de fonctionnalités vagues amènent les assistants de codage à ajouter des bibliothèques et des enveloppes dupliquées, et comment une instruction bien définie avec des chemins, des invariants et des limites strictes résout ce problème.
6 min de lectureComposition de pipelines LangChain avec LCEL : linéaires, parallèles et à branches.
Apprenez à connecter des prompts, des modèles et des analyseurs dans des pipelines LangChain linéaires, à plusieurs étapes, parallèles et conditionnels en utilisant l’opérateur pipe, RunnableParallel et RunnableBranch.
41 min de lectureUn flux de travail assisté par l’IA pour déployer un petit site web sur Cloudflare
Un flux de travail reproductible ainsi que des modèles de prompts pour concevoir, itérer et déployer un petit site à l’aide d’un assistant de codage IA, en utilisant les plans gratuits de GitHub et Cloudflare.
9 min de lecturePrompting inversé : transformer une bonne session avec un LLM en un prompt réutilisable
Apprenez à extraire un prompt unique à partir d’une conversation réussie en plusieurs tours avec un LLM, ainsi qu’à utiliser l’inversion des prompts pour les récupérer lorsque seules les sorties sont disponibles.
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