Utilisez notre améliorateur de prompts pour optimiser vos prompts

L’améliorateur de prompts vous aide à itérer et améliorer rapidement vos prompts grâce à une analyse et une amélioration automatisées. Il excelle dans la création de prompts plus robustes pour les tâches complexes nécessitant une grande précision.

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Avant de commencer

Vous aurez besoin de :

• Un modèle de prompt à améliorer
• Des retours sur les problèmes actuels avec les sorties de Claude (optionnel mais recommandé)
• Des exemples d’entrées et de sorties idéales (optionnel mais recommandé)

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Comment fonctionne l’améliorateur de prompts

L’améliorateur de prompts améliore vos prompts en 4 étapes :

1. Identification des exemples : Localise et extrait les exemples de votre modèle de prompt
2. Premier brouillon : Crée un modèle structuré avec des sections claires et des balises XML
3. Affinement de la chaîne de raisonnement : Ajoute et affine les instructions de raisonnement détaillées
4. Amélioration des exemples : Met à jour les exemples pour démontrer le nouveau processus de raisonnement

Vous pouvez observer ces étapes en temps réel dans la fenêtre modale d’amélioration.

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Ce que vous obtenez

L’améliorateur de prompts génère des modèles avec :

• Des instructions détaillées de chaîne de raisonnement qui guident le processus de réflexion de Claude et améliorent généralement ses performances
• Une organisation claire utilisant des balises XML pour séparer différents composants
• Un formatage standardisé des exemples qui démontre le raisonnement étape par étape de l’entrée à la sortie
• Des pré-remplissages stratégiques qui guident les réponses initiales de Claude

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Comment utiliser l’améliorateur de prompts

1. Soumettez votre modèle de prompt
2. Ajoutez des commentaires sur les problèmes avec les sorties actuelles de Claude (par exemple, “les résumés sont trop basiques pour un public expert”)
3. Incluez des exemples d’entrées et de sorties idéales
4. Examinez le prompt amélioré

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Générer des exemples de test

Vous n’avez pas encore d’exemples ? Utilisez notre Générateur de cas de test pour :

1. Générer des exemples d’entrées
2. Obtenir les réponses de Claude
3. Modifier les réponses pour correspondre à vos sorties idéales
4. Ajouter les exemples peaufinés à votre prompt

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Quand utiliser l’améliorateur de prompts

L’améliorateur de prompts fonctionne mieux pour :

• Les tâches complexes nécessitant un raisonnement détaillé
• Les situations où la précision est plus importante que la vitesse
• Les problèmes où les sorties actuelles de Claude nécessitent une amélioration significative

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Exemple d’amélioration

Voici comment l’améliorateur de prompts améliore un prompt de classification basique :

À partir de la liste suivante de titres d'articles Wikipédia, identifiez de quel article provient cette phrase.
Répondez uniquement avec le titre de l'article et rien d'autre.

Titres d'articles :
{{titles}}

Phrase à classifier :
{{sentence}}

Vous êtes un système intelligent de classification de texte spécialisé dans l'association de phrases à des titres d'articles Wikipédia. Votre tâche est d'identifier à quel article Wikipédia une phrase donnée appartient le plus probablement, sur la base d'une liste de titres d'articles fournie.

Tout d'abord, examinez la liste suivante de titres d'articles Wikipédia :
<article_titles>
{{titles}}
</article_titles>

Maintenant, considérez cette phrase qui doit être classifiée :
<sentence_to_classify>
{{sentence}}
</sentence_to_classify>

Votre objectif est de déterminer quel titre d'article de la liste fournie correspond le mieux à la phrase donnée. Suivez ces étapes :

1. Listez les concepts clés de la phrase
2. Comparez chaque concept clé avec les titres d'articles
3. Classez les 3 titres les plus pertinents et expliquez pourquoi ils sont pertinents
4. Sélectionnez le titre d'article le plus approprié qui englobe ou se rapporte le mieux au contenu de la phrase

Encadrez votre analyse avec des balises <analysis>. Incluez les éléments suivants :
- Liste des concepts clés de la phrase
- Comparaison de chaque concept clé avec les titres d'articles
- Classement des 3 titres les plus pertinents avec explications
- Votre choix final et raisonnement

Après votre analyse, fournissez votre réponse finale : le titre d'article Wikipédia unique le plus approprié de la liste.

Produisez uniquement le titre d'article choisi, sans texte ou explication supplémentaire.

Remarquez comment le prompt amélioré :

• Ajoute des instructions de raisonnement claires étape par étape
• Utilise des balises XML pour organiser le contenu
• Fournit des exigences explicites de formatage de sortie
• Guide Claude à travers le processus d’analyse

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Dépannage

Problèmes courants et solutions :

• Les exemples n’apparaissent pas dans la sortie : Vérifiez que les exemples sont correctement formatés avec des balises XML et apparaissent au début du premier message utilisateur
• Chaîne de raisonnement trop verbeuse : Ajoutez des instructions spécifiques concernant la longueur de sortie souhaitée et le niveau de détail
• Les étapes de raisonnement ne correspondent pas à vos besoins : Modifiez la section des étapes pour correspondre à votre cas d’utilisation spécifique

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Prochaines étapes