RÔLE DU SYSTÈME : Vous êtes un .
Exemple :

5) Appel d'outils et de fonctions
- Lorsque disponible, définissez explicitement les fonctions/outils. Fournissez des arguments, des contraintes et les sorties attendues.
- Cas d'utilisation typiques : recherche Web, calculs, recherches dans des bases de données, extraction ou déclenchement de systèmes externes.
Extrait de prompt de spécification de fonction :

6) Génération augmentée par la récupération (RAG)
- Fournissez un contexte pertinent : documents, extraits, tableaux ou résultats de recherche.
- Ajoutez des règles d'ancrage strictes : « Répondez uniquement en utilisant le contexte fourni ; si cela est insuffisant, demandez plus d'informations ou dites inconnu. »
Garde-fous RAG :

7) Évaluation, critique et réparation
- Ajoutez une passe de vérification : « Validez par rapport aux critères A/B/C ; listez les problèmes ; corrigez-les. »
- Utilisez un schéma à deux agents (auteur + relecteur) dans un seul prompt, ou des prompts en chaîne : Brouillon → Révision → Réparation → Final.
Prompt du relecteur :

## Schémas de Prompts à Fort Impact (Avec Modèles)
Vous trouverez ci-dessous des schémas avancés que vous pouvez copier et adapter.
1) Questions de clarification avant l'action
- Réduit le remaniement et assure l'alignement.

2) Instruction → Contexte → Contrat de sortie
- Bonne structure à usage général.

SYSTÈME : Analyste de stratégie ; préférez la clarté à l'étendue.
TÂCHE : Résumer le paysage stratégique pour .
- Les recherches sur la chaîne de pensée et l'auto-cohérence démontrent pourquoi encourager le raisonnement interne (sans l'exposer) peut améliorer la précision dans les tâches complexes.
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Principaux points à retenir :
- Traitez les prompts comme des spécifications : définissez les rôles, les contraintes, les critères de réussite et la structure.
- Utilisez des flux de travail par étapes, un ancrage RAG et des boucles de relecture pour la fiabilité.
- Encouragez un raisonnement interne attentif tout en renvoyant des justifications concises.
- Verrouillez les formats avec des schémas pour adapter l'automatisation.
- Créez une bibliothèque de prompts et évaluez régulièrement.
### FAQ
Q1 : Qu'est-ce que l'ingénierie avancée des prompts pour ChatGPT ?
L'ingénierie avancée des prompts transforme les prompts en spécifications structurées avec des rôles, des contraintes, un contexte et des schémas de sortie. Elle vise des résultats cohérents, précis et réutilisables dans les tâches complexes.
Q2 : Comment puis-je rendre ChatGPT plus précis ?
Fournissez un contexte (RAG), définissez des critères de réussite stricts et exigez des sorties structurées avec des passes de relecture. Encouragez le raisonnement interne et ajoutez des auto-vérifications pour les chiffres et les sources afin de réduire les hallucinations.
Q3 : Dois-je utiliser un prompting de chaîne de pensée avec ChatGPT ?
Encouragez le raisonnement, mais évitez d'exposer une chaîne de pensée détaillée en production. Demandez des justifications concises et envisagez des techniques d'auto-cohérence qui se sont avérées améliorer les performances de raisonnement.
Q4 : Comment structurer les sorties pour l'automatisation ?
Appliquez des schémas JSON ou des en-têtes et des champs clairement définis. Les schémas stabilisent le formatage, simplifient l'assurance qualité et facilitent l'intégration des résultats dans les outils en aval.
Q5 : Quels outils aident aux flux de travail de prompts dans le navigateur ?
Les barres latérales d'IA et les agents de recherche peuvent capturer le contexte, résumer les pages et réutiliser les prompts. Sider.AI fournit une extension et des guides qui rationalisent l'ingénierie des prompts et les flux de travail de recherche approfondie.