Lorsque vous travaillez avec Claude, rédiger un bon prompt n'est que le début. Pour créer des applications d'IA fiables, vous devez comprendre deux concepts essentiels : l'ingénierie des prompts et l'évaluation des prompts. L'ingénierie des prompts vous donne des techniques pour rédiger de meilleurs prompts, tandis que l'évaluation des prompts vous aide à mesurer l'efficacité réelle de ces prompts.
Ingénierie des prompts vs évaluation des prompts
L'ingénierie des prompts est votre boîte à outils pour créer des prompts efficaces. Elle comprend des techniques telles que :
- Le prompting multishot
- La structuration avec des balises XML
- De nombreuses autres bonnes pratiques
Ces techniques aident Claude à comprendre exactement ce que vous demandez et comment vous souhaitez qu'il réponde.
L'évaluation des prompts adopte une approche différente. Plutôt que de se concentrer sur la manière de rédiger les prompts, il s'agit de mesurer leur efficacité grâce à des tests automatisés. Vous pouvez :
- Tester par rapport à des réponses attendues
- Comparer différentes versions d'un même prompt
- Examiner les résultats pour détecter des erreurs
Trois voies possibles après la rédaction d'un prompt
Une fois que vous avez rédigé un prompt, vous avez généralement trois options pour la suite :
Option 1 : Tester le prompt une fois et décider qu'il est suffisamment bon. Cela comporte un risque important de dysfonctionnement en production lorsque les utilisateurs fournissent des entrées inattendues.
Option 2 : Tester le prompt plusieurs fois et l'ajuster pour gérer un ou deux cas particuliers. Bien que meilleure que l'option 1, les utilisateurs fourniront souvent des résultats très inattendus que vous n'aviez pas envisagés.
Option 3 : Faire passer le prompt par un pipeline d'évaluation pour le noter, puis itérer sur le prompt en fonction de métriques objectives. Cette approche nécessite plus de travail et de coûts, mais vous donne beaucoup plus de confiance dans la fiabilité de votre prompt.
Pourquoi la plupart des ingénieurs tombent dans les pièges des tests
Les options 1 et 2 sont des pièges courants dans lesquels tombent tous les ingénieurs, moi y compris. Il est naturel de rédiger un prompt pour une application sérieuse sans le tester suffisamment en profondeur. Nous avons tendance à sous-estimer le nombre de cas limites que les utilisateurs réels rencontreront.
La réalité est que lorsque vous déployez un prompt en production, les utilisateurs interagiront avec lui de manières que vous n'aviez jamais anticipées. Ce qui semblait être un prompt solide lors de vos tests limités peut rapidement s'effondrer face à la grande variété des entrées du monde réel.
L'approche axée sur l'évaluation en premier
L'option 3 représente une approche plus systématique du développement de prompts. En faisant passer votre prompt par un pipeline d'évaluation, vous obtenez des métriques objectives sur ses performances sur un éventail plus large de cas de test. Cette approche basée sur les données vous permet de :
- Identifier les faiblesses avant qu'elles ne deviennent des problèmes en production
- Comparer objectivement différentes versions de prompts
- Itérer en toute confiance sur la base d'améliorations mesurables
- Créer des applications d'IA plus fiables
Bien que cette approche nécessite un investissement initial plus important en temps et en infrastructure de test, elle porte ses fruits en termes de fiabilité et de robustesse de votre application finale. L'objectif est de détecter les problèmes pendant le développement plutôt qu'après que vos utilisateurs les rencontrent.