Invites avec des données externes
Découvrez des techniques pour intégrer directement à vos invites des données fournies par l’utilisateur ou récupérées dynamiquement.
Invites avec des données externes est une leçon AI Prompt Engineering gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 3. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Prompt Engineering, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Prompt Engineering comprend 3 leçons au total.
Introduction : les données externes
Bienvenue ! Dans cette leçon, vous apprendrez à rendre vos instructions destinées aux LLM plus pertinentes en y incluant des données externes. Il s'agit de fournir des informations qui ne font pas partie de l'entraînement du LLM, mais qui sont pertinentes pour votre tâche spécifique.
Imaginez que vous donniez au LLM un « regard neuf » ou des « indices contextuels » pour une situation particulière.
Pourquoi les données externes sont importantes
L'intégration de données externes offre plusieurs avantages essentiels :
- Exactitude : fournit des faits à jour ou spécifiques qu'un LLM pourrait ne pas connaître.
- Personnalisation : adapte les réponses aux utilisateurs ou aux situations individuelles.
- Pertinence : garantit que le LLM se concentre sur les informations qui vous intéressent précisément.
- Réduction des hallucinations : ancre le LLM dans des données réelles, ce qui réduit le risque qu'il invente des informations.
Sources courantes de données
Les données externes peuvent provenir de nombreux endroits. Voici quelques exemples courants :
- Saisie utilisateur : texte saisi par un utilisateur, préférences ou détails de profil.
- Bases de données et interfaces de programmation d'applications : catalogues de produits, fiches clients, données météorologiques, fils d'actualités.
- Fichiers : documents, feuilles de calcul, journaux ou autres informations stockées.
- Capteurs : données en temps réel provenant d'appareils (par exemple, température, position).
Injection élémentaire de données
La manière la plus simple d'inclure des données externes consiste à les insérer directement dans la chaîne de caractères de votre instruction. Cela se fait souvent à l'aide du formatage ou de la concaténation de chaînes.
Étiquetez toujours clairement les données que vous injectez afin d'aider le LLM à comprendre leur rôle.
Essayez d'exécuter cet exemple :
user_name = "Alice"
product_name = "Smartwatch"
prompt = f"User: {user_name}\n" \
f"Product: {product_name}\n" \
f"Please write a short, friendly product review for the {product_name}."
print(prompt)Structurer les données externes
Pour les données plus complexes, il est essentiel de les fournir dans un format structuré. Cela aide le LLM à analyser et à comprendre les informations de manière plus fiable.
Voici quelques méthodes courantes pour structurer les données :
- Séparateurs : utilisez des caractères spéciaux (par exemple,
---,###) pour séparer les sections. - Paires clé-valeur : nommez explicitement les champs de données (par exemple,
"Name": "Alice"). - JSON/XML : utilisez des formats standard d'échange de données pour les objets complexes.
L'essentiel est de faire preuve de cohérence et de clarté.
Personnaliser avec des données
Voyons comment personnaliser un message à l'aide de données utilisateur structurées. Nous utiliserons un simple format de paires clé-valeur dans l'instruction.
Remarquez que le LLM reçoit des données explicites de « profil utilisateur » avec lesquelles il peut travailler.
Essayez d'exécuter cet exemple :
user_profile = {
"name": "Bob",
"membership_level": "Gold",
"last_purchase_date": "2023-10-26"
}
prompt = f"User Profile:\n" \
f"Name: {user_profile['name']}\n" \
f"Membership: {user_profile['membership_level']}\n" \
f"Last Purchase: {user_profile['last_purchase_date']}\n\n" \
f"Write a personalized welcome back message for Bob, " \
f"mentioning his Gold status and recent activity."
print(prompt)Données dynamiques et contexte
Les données externes peuvent également fournir un contexte dynamique, « en direct ». Imaginez que vous récupériez les cours actuels des actions ou des données météorologiques et que vous les intégriez directement à votre instruction.
Les réponses du LLM deviennent ainsi beaucoup plus pertinentes et actuelles.
Essayez d'exécuter cet exemple :
current_stock_price = "$150.25"
company_name = "TechCo"
market_status = "Up 1.5% today"
prompt = f"Current Market Data:\n" \
f"Company: {company_name}\n" \
f"Price: {current_stock_price}\n" \
f"Status: {market_status}\n\n" \
f"Summarize TechCo's current market performance for an investor."
print(prompt)Validation et sécurité des données
Lorsque vous intégrez des données externes, en particulier lorsqu'elles proviennent d'une saisie utilisateur, il est essentiel de prendre en compte leur validation et leur sécurité.
- Nettoyer les données saisies : supprimez ou échappez les caractères potentiellement dangereux afin d'empêcher les attaques par injection d'instructions.
- Valider les types de données : vérifiez que les nombres sont bien des nombres, que les dates sont bien des dates, etc.
- Limiter la taille : empêchez les saisies trop longues de consommer trop de jetons ou de provoquer des erreurs.
- Confidentialité : soyez attentif aux informations sensibles et évitez de les envoyer au LLM si ce n'est pas nécessaire.
Vérification rapide : les données externes
Vous construisez une instruction pour générer une description de produit. Vous disposez d'un dictionnaire contenant les détails du produit : {'name': 'Eco-Friendly Water Bottle', 'material': 'Recycled Plastic', 'capacity_ml': 750}.
Quelle approche intègre le mieux ces données dans une instruction afin que le LLM les comprenne clairement ?
Récapitulatif et prochaines étapes
Excellent travail ! Vous avez appris à intégrer des données externes à vos instructions afin d'améliorer les réponses du LLM.
- Les données externes apportent exactitude, personnalisation et pertinence.
- Elles peuvent provenir de saisies utilisateur, de bases de données, d'interfaces de programmation d'applications et d'autres sources.
- Une structuration claire, comme les paires clé-valeur ou JSON, est essentielle pour les données complexes.
- Prenez toujours en compte la validation et la sécurité des données lorsque vous utilisez des sources externes.
Ensuite, nous étudierons la génération augmentée par récupération (RAG), qui s'appuie sur ces concepts pour récupérer et utiliser des connaissances externes encore plus étendues !
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Invites avec des données externes » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Invites avec des données externes » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Prompt Engineering, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Prompt Engineering comprend 3 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Invites avec des données externes » ?
Découvrez des techniques pour intégrer directement à vos invites des données fournies par l’utilisateur ou récupérées dynamiquement. Tu pratiques AI Prompt Engineering avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Prompt Engineering ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Prompt Engineering sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 3.
Combien de temps prend la leçon « Invites avec des données externes » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Prompt Engineering ?
Oui. Chaque leçon AI Prompt Engineering inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Invites avec des données externes
- Génération augmentée par récupération (RAG)
- Bases de données vectorielles pour les invites