Флашкарти: Maîtrise du prompt engineering professionnel — 22 карти

Prompt engineering — définition ?

Discipline qui optimise la qualité des réponses IA.

Dialogue avec IA — objectif ?

Aligner progressivement les réponses sur le besoin utilisateur.

Rôle Contexte Tâche — but ?

Structurer un prompt pour orienter la réponse.

Anatomie prompt efficace — éléments ?

Rôle, contexte, tâche.

Tâche directive vs ouverte — différence ?

Directive précise vs liberté d'exploration.

Format réponse — importance ?

Facilite exploitation et réutilisation.

Contraintes créatives — rôle ?

Canaliser la génération vers un résultat pertinent.

Niveau de langue — à adapter ?

Selon public, contexte et objectif.

Zéro-shot — définition ?

Tâche sans exemples fournis.

One-shot — définition ?

Un exemple pour guider la tâche.

Few-shot — définition ?

Plusieurs exemples pour cohérence.

Chain-of-Thought — objectif ?

Structurer le raisonnement étape par étape.

Dialog engineering — principe ?

Itérer et reformuler pour affiner la réponse.

Limites IA — principales ?

Biais, données en temps réel, exactitude.

Garde-fous — exemples ?

Vérification, limites, contrôle des biais.

Rôle IA — influence ?

Ton, niveau de détail, angle de réponse.

Contexte — importance ?

Cadrer la demande pour éviter le hors-sujet.

Tâche — formulation idéale ?

Verbe clair, objet précis, contraintes.

Format structuré — pourquoi ?

Réponse exploitable et facilement intégrable.

Approche par exemples — avantage ?

Réduit l’ambiguïté et guide la réponse.

Risques d’un prompt mal formulé — exemple ?

Réponses vagues, hors-sujet, perte de temps.

Reformulation stratégique — but ?

Corriger lacunes et préciser la demande.