Dans cet article, vous apprendrez comment les entreprises de Big Tech comme Google, OpenAI, Anthropic et NVIDIA collaborent sur l'ingénierie de prompts et quels principes elles partagent. Découvrez comment appliquer ces principes pour créer des flux de travail IA fiables.
Copy-paste est un tueur de productivité qui obstrue la concentration, la qualité et la scalabilité de la productivité de KI. Il cause des changements de contexte, des erreurs, une charge mentale et une perte massive de productivité.
Une source unique de vérité pour les prompts d'IA est cruciale pour la qualité, la scalabilité et la gouvernance des applications d'IA dans les équipes. Sans une gestion centralisée, il y a un chaos de versions, une qualité inconsistante et un grand effort de coordination.
Cet article vous aide à décider si les modèles de prompt ou les GPT personnalisés sont adaptés pour votre équipe. Découvrez comment les deux approches résolvent des problèmes différents et quels avantages ils offrent.
Une Bibliothèque de Prompts ne rapporte pas immédiatement, mais à un certain point. Cet article vous aide à identifier ce point.
Notion est génial pour les notes, mais pas pour les prompts d'IA. Les prompts sont des systèmes opérationnels, pas du contenu. Notion stocke des connaissances, mais les prompts contrôlent le comportement.
Donnez la permission à l'IA de dire "Je ne sais pas" pour réduire les hallucinations et obtenir des résultats fiables.
Few-Shot Prompting est une méthode où le modèle est donné des exemples au lieu de règles. Cela aide à améliorer les résultats et à réduire les hallucinations.
Les exigences de sortie claires sont cruciales pour des résultats d'IA consistants. Elles aident à structurer les résultats et améliorer la qualité.
Le contexte est la clé pour minimiser les hallucinations dans les modèles d'IA. En fournissant des faits explicites, en nommant les incertitudes et en établissant des limites claires, on peut améliorer la précision des modèles d'IA.
Le prompting n'est pas la même chose qu'une question, mais plutôt la programmation. La plupart des gens pensent que le prompting signifie parler avec une IA, mais ce n'est pas le cas. L'IA prédit mot par mot, plutôt que de réfléchir ou de raisonner. Par conséquent, il est essentiel d'écrire des prompts clairs et précis pour obtenir de bons résultats.
Dans cet article, vous apprendrez à améliorer vos questions pour les modèles d’intelligence artificielle pour obtenir de meilleurs résultats. Nous vous montrerons comment structurer et formuler vos questions pour augmenter la précision des résultats.
Dans cet article, vous apprendrez comment les Modèles de prompt peuvent vous aider à obtenir des résultats d'IA constants et comment les utiliser de manière productive dans votre travail quotidien.
Appliquez 5 principes de Richard Feynman pour découvrir la logique pseudo et les mots à la mode
La technique 'Ask Me Questions' est une méthode pour clarifier systématiquement les questions avant d'exécuter une tâche avec un IA. En posant des questions ciblées, elle assure que l'IA dispose de toutes les informations nécessaires pour fournir des résultats précis.
Dans cet article, vous apprendrez à maximiser vos résultats d'IA en appliquant 5 astuces. Ces astuces vous aideront à améliorer vos interactions avec l'IA et à obtenir de meilleurs résultats.
Dans cet article, vous apprendrez à utiliser les prompts d'IA pour reconnaître et comprendre les processus de pensée inconscients et les inconnues inconnues. Nous vous montrerons comment utiliser des prompts ouverts et une pensée systématique pour découvrir de nouvelles façons de penser.
L'ingénierie de Prompt est un hybride d'art et de technologie. Elle nécessite de la créativité et une expertise technique pour donner vie aux machines avec le langage.
Arrête de perdre du temps avec des prompts approximatifs. Obtiens des résultats IA constants et professionnels dès le premier essai, à chaque fois.
