AI How To: Advanced LLM Prompting

Summary

Dans cette vidéo, l'orateur explore des techniques avancées de prompt engineering pour générer du code via un modèle AI, Claude 3.5 Sonet. Il démontre l'utilisation de la chaîne de prompts, de l'attribution de rôles à l'IA, des tags de réflexion (scratchpad) et de la structuration des réponses pour améliorer la précision et la clarté des résultats. En suivant un processus en trois étapes — spécification, planification et implémentation — il montre comment cette approche permet de créer des PR GitHub fonctionnelles à partir de tâches complexes, tout en optimisant l'interaction entre l'homme et la machine pour une efficacité maximale.

Takeaways

• 😀 La technique de prompt avancée utilise Claude 3.5 Sonet, un modèle spécialisé dans la génération de code.
• 😀 L'approche combine plusieurs techniques de prompting : basée sur le rôle, l'objectif et l'enchaînement de prompts.
• 😀 Le prompt système définit le modèle comme un ingénieur logiciel expert, en précisant son objectif de génération de spécifications.
• 😀 L'usage de tags scratchpad permet au modèle de faire un raisonnement de type chaîne de pensée tout en conservant une sortie structurée.
• 😀 L'enchaînement de prompts (prompt chaining) permet de transférer les résultats d'une étape à la suivante, créant un flux de travail continu.
• 😀 La sortie est structurée en utilisant des balises XML, facilitant l'analyse et la modification des résultats.
• 😀 Le modèle génère des spécifications, des plans et des implémentations via des prompts distincts, mais reliés entre eux.
• 😀 Les pré-remplissages de réponses dans les prompts permettent de guider les résultats du modèle, garantissant des réponses cohérentes.
• 😀 Le modèle traite des fichiers de code pertinents pour chaque tâche, les injectant dans le prompt pour générer des réponses adaptées au contexte.
• 😀 Le processus se termine par la génération d'une pull request sur GitHub, comprenant des titres, descriptions, et contenus de fichiers, automatisant ainsi le processus de développement.
• 😀 L'utilisation de techniques avancées, telles que la gestion des limites de tokens et les réponses continues, permet de maintenir une sortie fluide et cohérente malgré les contraintes du modèle.

Q & A

Quels sont les objectifs principaux de la technique de **role-based prompting** dans la génération de code ?

L'objectif principal du **role-based prompting** est de définir un rôle spécifique pour le modèle, tel qu'un ingénieur logiciel expert. Cela permet au modèle de mieux se concentrer sur la tâche en adoptant le bon état d'esprit et en appliquant des connaissances techniques appropriées à la génération de code.

En quoi consiste la technique du **goal-based prompting** et comment améliore-t-elle la réponse du modèle ?

Le **goal-based prompting** consiste à fournir au modèle un objectif précis à atteindre, comme la génération d'une spécification, d'un plan ou d'une implémentation. Cette approche donne une direction claire au modèle et l'aide à structurer sa réponse de manière plus ciblée, augmentant ainsi la pertinence de ses sorties.

Comment fonctionne le **prompt chaining** et pourquoi est-il efficace dans ce contexte ?

Le **prompt chaining** est une technique où les sorties de chaque étape du modèle sont utilisées comme entrées pour l'étape suivante. Cela permet de créer une séquence d'actions, comme la génération d'une spécification, puis d'un plan, et enfin d'une implémentation, ce qui rend l'ensemble du processus plus fluide et cohérent.

Pourquoi les **scratchpad tags** sont-ils importants et comment aident-ils le modèle à générer des résultats plus cohérents ?

Les **scratchpad tags** permettent au modèle de faire un raisonnement intermédiaire, appelé « chain-of-thought », sans affecter directement la sortie finale. Cela aide le modèle à organiser ses pensées et à améliorer la qualité de ses réponses en permettant une réflexion en temps réel sur chaque étape du processus.

Qu'est-ce qu'un **tag XML structuré** et comment est-il utilisé pour faciliter le traitement des réponses ?

Un **tag XML structuré** est utilisé pour organiser et formater les réponses du modèle de manière claire et facile à traiter. Chaque étape du processus (spécification, plan, implémentation) est enveloppée dans des balises XML, ce qui permet de récupérer les informations de manière structurée et de les traiter efficacement dans des étapes ultérieures.

Comment le **pré-remplissage des réponses** (pré-fill) améliore-t-il la cohérence des résultats produits par le modèle ?

Le **pré-remplissage des réponses** consiste à fournir au modèle un ensemble de tokens ou de données de base au début du processus. Cela aide à guider la direction des réponses du modèle, en lui fournissant un contexte préalable, ce qui garantit une plus grande cohérence dans les réponses produites et minimise les erreurs de formatage.

Pourquoi est-il utile d'ajouter des **tags de pensée (thought tags)** dans le processus de génération de code ?

Les **tags de pensée** permettent au modèle de simuler un raisonnement en cours d'exécution, facilitant ainsi une réflexion plus approfondie et une prise de décision plus éclairée tout au long de la tâche. Cela améliore la qualité de la réponse, car le modèle peut ajuster ses actions en fonction de ses réflexions intermédiaires.

Quel rôle joue l'**humain dans la boucle** (human-in-the-loop) dans ce processus de génération de code ?

L'**humain dans la boucle** permet de superviser et de modifier les réponses du modèle à chaque étape. Bien que le modèle génère des spécifications, des plans et des implémentations, l'humain peut ajuster ces réponses pour s'assurer qu'elles répondent aux exigences et garantir la qualité finale du produit.

Comment le modèle gère-t-il les **limitations de tokens** lorsqu'il génère une sortie trop volumineuse ?

Lorsque le modèle atteint la limite maximale de tokens, il génère un **arrêt** et la sortie est divisée en plusieurs étapes. Le processus peut être poursuivi en ajoutant les résultats précédents comme contexte pour la prochaine étape, permettant ainsi de compléter la tâche même avec des sorties longues.

Qu'est-ce qu'un **pull request (PR)** généré par le modèle et comment est-il utilisé dans ce processus ?

Un **pull request (PR)** généré par le modèle est une demande de fusion sur GitHub contenant les changements de code créés par le modèle. Une fois la spécification, le plan et l'implémentation générés, le modèle crée un PR structuré avec un titre, une description, des fichiers modifiés et leur contenu, facilitant ainsi l'intégration de ces modifications dans un projet logiciel.