Un motif est une petite forme à réutiliser
Un motif de prompt est une forme de prompt qu’on emploie exprès, parce qu’elle règle un problème connu. La persona, le gabarit, la critique suivie d’une réécriture et les règles d’abord en sont quatre.
Nommer un motif permet à une équipe de parler des prompts et de les tester. « Celui-ci utilise les règles d’abord » est une phrase sur laquelle on peut agir.
À la fin de cette leçon
Remarque
Je peux utiliser exprès un petit ensemble de motifs de prompt.
Mots clés
| Mot | Ce que ça veut dire | Exemple |
|---|---|---|
| Motif | une forme de prompt avec un usage connu | |
| Persona | un rôle que l’on demande au modèle de jouer | |
| Gabarit | un prompt avec des trous à remplir | |
| Emplacement | un trou dans un gabarit | {{prenom}} |
| Critique | une liste de ce qui ne va pas | |
| Contrainte | une règle que la réponse doit respecter |
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Que font les quatre motifs ?
Une persona fixe un rôle et une voix. Un gabarit a des trous que le code remplit, donc chaque prompt a la même forme. La critique et réécriture demande au modèle de trouver les défauts, puis de les corriger. Les règles d’abord placent les règles avant la tâche pour qu’on ne les oublie pas.
Les motifs se combinent. Un gabarit peut commencer par des règles.
Quatre motifs et ce que chacun règle
| Motif | Indice dans le prompt | Il règle |
|---|---|---|
| Persona | Commencez par « Vous êtes » ou « Agissez comme » | Une voix qui dérive |
| Gabarit | Des trous comme {{prenom}} | Des prompts tous différents |
| Critique et réécriture | Demande les deux étapes | Un premier jet laissé tel quel |
| Règles d’abord | Commencez par « Règles : » ou « Limites : » | Des règles perdues à la fin |
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Écrire l’assistant du modèle, partie 1
docker exec -w /home/node/project agent sh -c "printf '%s\n' 'const base = process.env.AI_URL || \"http://ai:4000\";' '// Les jetons d’une réponse, ou null si elle n’en donne pas.' 'function compter(donnees, nom) {' ' return donnees.usage && typeof donnees.usage[nom] === \"number\" ? donnees.usage[nom] : null;' '}' > model.js"Affichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Écrire l’assistant du modèle, partie 2
docker exec -w /home/node/project agent sh -c "printf '%s\n' 'async function demander(messages, echantillon, max) {' ' try {' ' const res = await fetch(base + \"/v1/chat/completions\", {' ' method: \"POST\",' ' headers: { \"content-type\": \"application/json\", authorization: \"Bearer lab\" },' ' body: JSON.stringify({ model: \"lab\", messages: messages, max_tokens: max || 100 }),' ' signal: AbortSignal.timeout(30000),' ' });' ' if (res.ok === false) throw new Error(\"statut \" + res.status);' ' const d = await res.json();' ' return { texte: d.choices[0].message.content, entree: compter(d, \"prompt_tokens\"), sortie: compter(d, \"completion_tokens\"), enregistre: false };' ' } catch (erreur) {' ' console.log(\"Échantillon enregistré : aucun modèle n’a répondu (\" + erreur.message + \").\");' ' return { texte: echantillon, entree: null, sortie: null, enregistre: true };' ' }' '}' 'module.exports = { demander };' >> model.js"Affichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Écrire le détecteur de motifs, partie 1
docker exec -w /home/node/project agent sh -c "printf '%s\n' 'const { demander } = require(\"./model\");' 'const prompts = [' ' \"Vous êtes un professeur de maths patient. Expliquez les fractions.\",' ' \"Règles : moins de 20 mots. Pas de jargon.\nTâche : explique les marées.\",' ' \"Écrivez un mot à {{prenom}} au sujet de {{sujet}}.\",' ' \"Critiquez ce paragraphe, puis réécrivez-le.\",' ' \"Expliquez les marées.\",' '];' > motifs4.js"Affichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Écrire le détecteur de motifs, partie 2
docker exec -w /home/node/project agent sh -c "printf '%s\n' 'function motifDe(p) {' ' const bas = p.toLowerCase();' ' if (bas.includes(\"critique\") && bas.includes(\"réécri\")) return \"critique et réécriture\";' ' if (p.startsWith(\"Règles :\") || p.startsWith(\"Limites :\") || p.startsWith(\"Contraintes :\")) return \"règles d’abord\";' ' if (p.includes(\"{{\") && p.includes(\"}}\")) return \"gabarit\";' ' if (p.startsWith(\"Vous êtes \") || p.startsWith(\"Agissez comme \")) return \"persona\";' ' return \"simple\";' '}' 'function remplir(g, valeurs) {' ' let texte = g;' ' for (const cle of Object.keys(valeurs)) texte = texte.split(\"{{\" + cle + \"}}\").join(valeurs[cle]);' ' return texte;' '}' >> motifs4.js"Affichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Écrire le détecteur de motifs, partie 3
docker exec -w /home/node/project agent sh -c "printf '%s\n' 'async function main() {' ' prompts.forEach(function (p, i) { console.log((i + 1) + \" : \" + motifDe(p)); });' ' const rempli = remplir(prompts[2], { prenom: \"Mina\", sujet: \"la sortie scolaire\" });' ' console.log(\"rempli : \" + rempli);' ' const reponse = await demander([{ role: \"user\", content: rempli }], \"Chère Mina, la sortie scolaire part à neuf heures.\", 50);' ' console.log(\"modèle : \" + reponse.texte);' '}' 'main();' >> motifs4.js"Affichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Lancer et nommer les motifs
docker exec -w /home/node/project agent node motifs4.jsAffichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Ce que le Run affiche
Cinq lignes nomment le motif de chaque prompt : persona, règles d’abord, gabarit, critique et réécriture, simple. Les tests se font dans un ordre fixe, donc un prompt qui a deux indices prend le premier qui convient.
Ensuite, le Run remplit le gabarit et l’envoie. La dernière ligne est une courte réponse. Sans modèle, un Échantillon enregistré s’affiche d’abord.
Une erreur courante
Attention
Beaucoup pensent qu’une persona rend un modèle plus exact. Un rôle fixe la voix et le niveau de détail. Il n’ajoute pas de faits que le modèle n’a pas. Utilisez une persona pour le ton, et des limites et des exemples pour l’exactitude.