Intégrer du contexte externe

Conception de invites (Prompt Engineering) avec l'API d'OpenAI

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Le besoin de contexte externe

  • Les modèles préentraînés reconnaissent ce sur quoi ils ont été entraînés
  • Besoin d'ajouter plus de contexte
  • Plus de précision et d'efficacité

Icône représentant un robot conversationnel sur un téléphone mobile.

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Manque d'information dans les LLM

  • Coupure des connaissances
system_prompt = "Act as a financial expert that knows about the latest trends."

user_prompt = "What are the top financial trends in 2023?"

print(get_response(system_prompt, user_prompt))

I apologize for any inconvenience, but as of my last knowledge update in 
September 2021, I don't have information about financial trends in 2023.
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Manque d'information dans les LLM

  • Information non publique demandée
system_prompt = "Act as a study buddy that helps me with my studies to succeed 
in exams."


user_prompt = "What is the name of my favorite instructor?"

print(get_response(system_prompt, user_prompt))

I don't have personal information about you, including the name of your 
favorite instructor.
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Comment fournir plus d'information ?

  • Échantillonner des échanges précédents
  • Invite du système

Icône montrant deux bulles de message reflétant une conversation.

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Conversations d'exemple

  • Guider le modèle pour répondre à des questions précises
response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "system",
             "content": "You are a customer service chatbot that responds to user queries in a gentle way"},

            {"role": "user",
             "content": "What services do you offer?"},

           {"role": "assistant",
             "content": "We provide services for web application development, mobile app development, and 
            custom software solutions."},

           {"role": "user",
             "content": "How many services do you have?"}])

print(response.choices[0].message.content)

We have 3 services including web application development, mobile app development, and custom software solutions.
  • Désavantage : peut exiger beaucoup d'exemples
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Invite du système

  • Inclut le contexte requis pour les réponses du robot
services = "ABC Tech Solutions, a leading IT company, offers a range of services: 
application development, mobile app development, and custom software solutions."

system_prompt = f"""You are a customer service chatbot that responds to user 
queries in a gentle way. Some information about our services are delimited by 
triple backticks.
```{services}```"""

user_prompt = "How many services do you offer?"
print(get_response(system_prompt, user_prompt))

We have 3 services including web application development, mobile app development, 
and custom software solutions.
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Remarque finale

  • Méthodes précédentes efficaces pour de petits contextes
  • Les contextes plus vastes exigent des techniques plus poussées

Icône représentant une alerte.

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Passons à la pratique !

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