Intégrer la recherche au prompt
Répondre avec un contexte étayé et cité
Intégrer la recherche au prompt est une leçon NLP Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. 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 NLP Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours NLP Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Putting the Pieces Together
You can retrieve relevant chunks and call an LLM. Now you connect them: feed the retrieved text into the prompt as context.
The Augmented Prompt
A RAG prompt has three parts: an instruction, the retrieved context, and the user question. The model reads all three together.
Joining the Retrieved Chunks
First stitch your top chunks into one block of text. A blank line between them keeps each passage readable to the model.
context = "\n\n".join(hits)Building the Prompt String
Wrap the context and question in clear labels. A simple template tells the model exactly what to use and what to answer.
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {question}\nAnswer:"Telling the Model to Stay Grounded
Add an instruction to answer only from the context. This curbs hallucination and keeps the response tied to your sources.
Handling Unknown Answers
Tell the model to say it does not know when the context is silent. Allowing I do not know beats a confident wrong guess.
Sending It to the LLM
Pass the assembled prompt to your model call. The LLM now answers using your retrieved context, not just its training.
answer = llm(prompt)Showing the Sources
Return the chunks you used alongside the answer. These citations let users verify the claim and build trust.
Watch the Context Length
Too many chunks overflow the context window. Keep k small and trim long passages so the prompt fits the model budget.
A Minimal RAG Function
The full flow is tiny: embed, search, build prompt, generate. This one function captures an entire RAG pipeline.
def rag(q):
hits = retrieve(q)
return llm(build_prompt(hits, q))Improving Retrieval Quality
If answers are weak, the fix is usually retrieval, not the LLM. Better chunks and re-ranking raise quality more than a bigger model.
Quick Check
Think about what goes into a RAG prompt.
Recap
You join retrieved chunks into context, build an instruction-plus-question prompt, generate a grounded answer, and show sources. ✅
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Intégrer la recherche au prompt » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Intégrer la recherche au prompt » 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 NLP Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours NLP Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Intégrer la recherche au prompt » ?
Répondre avec un contexte étayé et cité Tu pratiques NLP Academy 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 NLP Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. NLP Academy 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 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Intégrer la recherche au prompt » ?
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 NLP Academy ?
Oui. Chaque leçon NLP Academy 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
- Pourquoi les LLM ont besoin de recherche documentaire
- Découper et vectoriser des documents
- Recherche vectorielle avec un magasin de vecteurs
- Intégrer la recherche au prompt