Vous êtes nul pour poser des questions. C’est normal. Voici comment améliorer cela rapidement.
Vous êtes nul pour poser des questions. C’est normal. Voici comment améliorer cela rapidement.
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.
Vous êtes Nul en Matière de Demande. C’est Normal. Voici Comment Corriger Cela Rapidement.
Si vous avez déjà demandé à ChatGPT quelque chose de simple et obtenu une réponse absolument dérisoire, bienvenue dans le club.
Parfois la sortie est grande.
Parfois elle est tellement fausse que vous commencez à négocier avec votre écran.
Et la frustration conduit généralement à l’une des deux conclusions :
L’IA est idiote, j’en ai fini avec cela
Je suis idiot, je ne sais pas comment utiliser cela
La plupart des gens se retrouvent sur la deuxième option. Je l’ai fait aussi.
Voici la bonne nouvelle : la demande est une compétence, et non un trait de personnalité. Et vous pouvez l’améliorer rapidement avec un petit ensemble de mouvements qui corrigent la plupart des « mauvaises réponses de ChatGPT ».
Pourquoi vos résultats oscillent entre le grand et le dérisoire
Le problème de base est simple :
Le raccourci ultime vers des résultats IA impeccables
Arrête de perdre du temps avec des prompts approximatifs. Obtiens des résultats IA constants et professionnels dès le premier essai, à chaque fois.
Les LLM sont des moteurs de prédiction. Ils génèrent la suite la plus probable en fonction de ce que vous leur avez donné. Si votre entrée est vague, le modèle doit deviner ce que vous voulez dire. Si votre entrée est ciblée, le modèle « devine » dans une voie beaucoup plus étroite.
C’est pourquoi la demande semble aléatoire lorsque vous êtes nouveau. Ce n’est pas aléatoire. C’est sous-spécifié.
Si vous voulez le modèle mental plus profond, lisez : La demande n’est pas demander. C’est programmer avec des mots.
La correction en 3 mouvements qui améliore la demande en 10 minutes
Vous n’avez pas besoin de 50 techniques pour obtenir de meilleurs résultats d’IA.
La plupart des gains proviennent de ces trois mouvements :
Donnez un rôle au modèle (personnage)
Donnez-lui un contexte (faits, contraintes, entrées)
Spécifiez la sortie (format, ton, longueur, règles)
Je l’appelle RCO : Rôle, Contexte, Sortie.
Mouvement 1 : Rôle, arrêtez de laisser le modèle être « personne »
Lorsque vous dites « écrivez un e-mail d’excuses », qui l’écrit ?
Personne. C’est pourquoi cela sonne générique.
Au lieu de cela, attribuez un rôle qui correspond au résultat que vous voulez.
Exemple de rôle de demande :
Vous êtes un ingénieur de fiabilité de site senior écrivant à la fois aux clients et aux ingénieurs.
Cela réduit instantanément la voix, le vocabulaire et les priorités. Le modèle cesse de produire « brouillard d’entreprise » et commence à produire un point de vue.
Mouvement 2 : Contexte, le moyen le plus rapide de réduire les hallucinations
La plupart des hallucinations sont des informations manquantes.
Tout ce que vous n’incluez pas, le modèle essaiera de remplir. Non parce qu’il est malveillant. Parce qu’il est conçu pour compléter.
Donnez-lui donc les faits que vous connaissez vraiment et soyez explicite sur ce qu’il ne doit pas inventer.
Liste de contrôle de contexte que vous pouvez coller dans n’importe quelle demande :
Ce qui s’est passé
Pour qui c’est
Ce qui est vrai, ce qui est inconnu
Ce que vous voulez que le lecteur fasse ensuite
Contraintes : temps, ton, longueur, conformité, règles de marque
Si vous voulez une analyse complète, lisez : Le contexte est roi : comment réduire les hallucinations rapidement (prochainement).
Mouvement 3 : Sortie, dites-lui à quoi ressemble « bon »
La plupart des débutants demandent « un bon e-mail ». Ce n’est pas une spécification.
Dites au modèle exactement à quoi devrait ressembler le résultat.
Exigences de sortie qui créent des résultats cohérents :
Gardez-le sous 200 mots
Incluez un calendrier sous forme de points
Ton : professionnel, excusatif, radicalement transparent
Évitez les floscules d’entreprise
Si un détail n’est pas dans le contexte, dites « Je ne sais pas »
Cette dernière ligne est énorme. Vous donnez au modèle la permission de ne pas deviner.
Un avant et un après rapide que vous pouvez copier
Mauvaise demande :
Écrivez un e-mail d’excuses de Cloudflare.
Meilleure demande (même tâche, sortie beaucoup meilleure) :
Incident Update dans le style Cloudflare
Écrivez un court rapport d’incident basé sur les faits, dans le style Cloudflare SRE, avec objet, calendrier en points, sous 200 mots, sans floscules. Les détails manquants sont marqués comme « Je ne sais pas » et nommés avec les informations nécessaires.
**Rôle**
- Vous êtes un ingénieur de fiabilité de site senior chez Cloudflare écrivant aux clients et aux ingénieurs.
**Contexte**
- Résumé de l’incident : incident_summary
- Heure de début : start_time
- Heure de fin : end_time
- Impact : impact
- Cause racine (seulement les faits) : root_cause
- Actions immédiates : immediate_actions
- Étapes suivantes (seulement confirmées) : next_steps
- Inconnus : unknowns
**Sortie**
- Ligne d’objet incluse
- Sous 200 mots
- Calendrier en points
- Pas de floscules d’entreprise
- Si un détail est manquant, dites « Je ne sais pas » et énumérez ce dont vous avez besoin
C’est tout. Cette structure unique améliorera la demande pour les débutants plus que la plupart des « hacks de demande ».
La compétence métale qui fait fonctionner chaque technique
Tout cela est vraiment une chose :
La clarté.
Le rôle force la clarté sur qui parle.
Le contexte force la clarté sur ce qui est vrai.
Les exigences de sortie obligent la clarté sur ce que signifie « bon ».
Lorsque la sortie du modèle est désordonnée, elle reflète souvent des entrées désordonnées. Réfléchissez d’abord, puis demandez.
Que faire une fois que vous obtenez une bonne demande
Voici la partie que la plupart des gens manquent :
Lorsque vous atterrissez enfin sur une demande qui fonctionne, sauvegardez-la.
N’en laissez pas mourir dans un fil de discussion. Cette demande est maintenant un atout. La réutiliser est comment vous obtenez des résultats cohérents sans réfléchir à tout à chaque fois.
Cela conduit naturellement à la prochaine question : quand vaut-il la peine de passer de « notes sauvegardées » à une véritable bibliothèque de demandes ? Ce post répond à cela : Lorsqu’une bibliothèque de demandes devient utile.
Étape suivante
Si vous réutilisez déjà des demandes chaque semaine, traitez-les comme des modèles réutilisables : conservez un noyau fixe et remplacez uniquement les entrées. Si vous voulez une façon légère de le faire sans copier-coller et sans dérive de demande, PromptaCore est conçu autour de ce flux de travail.
FAQ
Pourquoi ChatGPT donne-t-il de mauvaises réponses ?
Généralement parce que la demande est sous-spécifiée. Le modèle remplit les lacunes avec des suppositions.
Comment améliorer rapidement la demande ?
Utilisez Rôle, Contexte, Sortie. Ajoutez « Si ce n’est pas dans le contexte, dites Je ne sais pas ».
Qu’est-ce qu’un modèle de demande ?
Un modèle de demande réutilisable avec un noyau fixe (règles, format, ton) et des entrées variables (champs de contexte).
Comment obtenir des résultats d’IA cohérents ?
Arrêtez d’écrire des demandes à partir de zéro. Réutilisez des modèles éprouvés et standardisez les exigences de sortie.
Résumé
Meilleures questions donnent de meilleurs résultats
