[Traduction] Stratégies de prompt engineering pour obtenir de meilleurs résultats avec Claude-3 (feat. Anthropic)

Introduction

J’avais déjà traduit et résumé les six stratégies de rédaction de prompts d’OpenAI pour obtenir de meilleures réponses avec les modèles ChatGPT vers le milieu de l’an dernier. Mais en commençant récemment à utiliser sérieusement Claude-3, j’ai remarqué en cherchant un peu que les exemples de prompts avaient une tonalité légèrement différente.

Je me suis donc demandé s’il y avait de vraies différences et, en cherchant des ressources de référence, je suis tombé sur la documentation de prompt engineering publiée par Anthropic. Après l’avoir parcourue rapidement, j’ai trouvé qu’elle recoupait largement les six stratégies de rédaction de prompts présentées par OpenAI. Plutôt que d’en résumer l’intégralité, j’ai donc demandé à son modèle concurrent (...) ChatGPT de m’en faire une synthèse concise.

Jetez-y un œil et, pour ce qui manquerait, consultez aussi la série Bonnes pratiques GPT d’OpenAI : aperçu. Six stratégies de rédaction de prompts pour obtenir de meilleures réponses (Six strategies for getting better results) ainsi que le texte original d’Anthropic. :D

Présentation

Ce document traite des stratégies de prompt engineering pour Claude-3. En les utilisant, vous pouvez améliorer les performances de Claude-3 et affiner ses réponses en fonction de cas d’usage spécifiques. Ces techniques ne sont pas indispensables, mais elles peuvent aider à améliorer les entrées fournies à Claude ainsi que ses sorties.

Le prompt engineering est une science expérimentale, qui consiste à itérer et à tester les prompts afin d’optimiser les performances. Autrement dit, il progresse par développement et évaluation itératifs, depuis l’extraction d’entités, les questions-réponses et le résumé de texte jusqu’à des tâches plus complexes. Ce processus inclut la création de divers cas de test, le développement d’un prompt initial, puis l’évaluation et la révision des réactions du modèle.

Comparé à Claude et à d’autres modèles d’IA, Claude-3 se distingue par le fait qu’il peut améliorer ses performances à l’aide de différentes techniques de prompt engineering, comme l’attribution d’un rôle précis ou l’utilisation de balises XML. Ces techniques aident Claude à fournir des sorties plus précises et plus cohérentes.

Principales techniques

Voici les principales techniques décrites dans le document :

Poser des demandes claires et directes (Be clear & direct

Fournissez à Claude des consignes claires et du contexte afin de lui indiquer la réponse attendue :

1. Fournir un contexte détaillé et des instructions précises : pour que Claude exécute correctement une tâche, il faut lui donner autant de contexte que possible ainsi que des instructions détaillées. Par exemple, dans une demande de suppression d’informations personnelles, cela inclut d’indiquer clairement quelles informations doivent être supprimées et de quelle manière.

Role	Prompt
User	We want to anonymize some text by removing all personally identifiable information (PII).

Please follow these steps:

1. Replace all instances of names, phone numbers, and home and email addresses with 'XXX'.
2. If the text contains no PII, copy it word-for-word without replacing anything.
3. Output only the processed text, without any additional commentary.

Here is the text to process: {{TEXT}}|

2. Utiliser des listes numérotées ou à puces : pour des consignes complexes, distinguer les instructions à l’aide de listes numérotées ou à puces permet à Claude de mieux les comprendre et de mieux les suivre. Par exemple, lorsqu’on lui demande de transformer un chapitre de manuel en plan de cours, il est possible de séparer clairement chaque étape.

Role	Prompt
User	Your task is turn the given textbook chapter into a comprehensive lesson plan. To do this task, you should:

1. Extract and summarize key concepts by section
2. Convert each extracted concept into a 30 minute lesson plan, including a list of questions to check comprehension.
3. Design an accompanying homework assignment that reinforces learnings from this chapter.

Here is the chapter: {{CHAPTER}}|

3. Indiquer précisément ce que vous voulez : lorsque vous attendez de Claude une réponse claire ou une prise de position spécifique, il faut l’indiquer explicitement. Par exemple, à la question « Qui est le meilleur basketteur de tous les temps ? », vous pouvez lui demander de choisir explicitement un seul joueur.

Role	Prompt
User	(Mauvais exemple) Who is the best basketball player of all time?
(Bon exemple) Who is the best basketball player of all time? Yes, there are differing opinions, but if you absolutely had to pick one player, who would it be?
Assistant (Claude's response)	There is no definitive answer to who is the best basketball player of all time, as reasonable people can disagree on this. However, if forced to choose just one player, I would say Michael Jordan is most commonly considered the GOAT (Greatest Of All Time) based on his exceptional talent, championships, awards, and cultural impact on the game of basketball. But others like LeBron James, Kareem Abdul-Jabbar, Wilt Chamberlain and Bill Russell are also frequently mentioned in the debate. It's a subjective call without a clear consensus.

4. La règle d’or d’un prompting clair : montrez votre prompt à quelqu’un d’autre et vérifiez s’il peut exécuter les instructions telles quelles. Cela s’applique aussi à Claude et aide à valider la clarté des consignes.

Fournir des exemples (Use examples

Incluez des exemples dans le prompt pour expliquer le format ou le style de sortie souhaité.

1. Pourquoi utiliser des exemples ? : les exemples aident Claude à mieux comprendre les consignes données et à identifier clairement le format de sortie attendu. Cela peut aider le modèle à produire des résultats plus précis et plus cohérents.

2. Créer des exemples efficaces : un exemple efficace doit montrer clairement l’entrée et la sortie attendue. Les exemples doivent refléter des cas d’usage réels et contenir suffisamment d’informations pour que Claude puisse en tirer des apprentissages.

Role	Content
User	Je vais vous donner quelques citations. Veuillez extraire l’auteur du bloc de citation.

Voici un exemple : Citation : "When the reasoning mind is forced to confront the impossible again and again, it has no choice but to adapt." ― N.K. Jemisin, The Fifth Season Auteur : N.K. Jemisin

Citation : "Some humans theorize that intelligent species go extinct before they can expand into outer space. If they're correct, then the hush of the night sky is the silence of the graveyard." ― Ted Chiang, Exhalation Auteur :| |Assistant (réponse de Claude)|Ted Chiang|

3. Mise en forme de la sortie : en utilisant des exemples pour préciser le format de sortie souhaité, vous permettez à Claude de fournir les résultats de manière prévisible et cohérente. C’est particulièrement utile pour des tâches comme l’extraction de données ou la génération de rapports.

Role	Content
User	``
Texte : Sarah Martinez, a dedicated nurse, was known for her compassionate care at the local hospital. David Thompson, an innovative software engineer, worked tirelessly on groundbreaking projects.
Sortie :

1. Sarah Martinez [NURSE]
2. David Thompson [SOFTWARE ENGINEER] ``

`` Texte : Chef Oliver Hamilton has transformed the culinary scene with his farm-to-table restaurant. Just down the street, you'll find the library, where head librarian Elizabeth Chen has worked diligently to create a welcoming space for all. Sortie :

1. Oliver Hamilton [CHEF]
2. Elizabeth Chen [LIBRARIAN] ``

Texte : At the town's bustling farmer's market, you'll find Laura Simmons, a passionate organic farmer known for her delicious produce. In the community center, Kevin Alvarez, a skilled dance instructor, has brought the joy of movement to people of all ages. Sortie :| |Assistant (réponse de Claude)|1. Laura Simmons [ORGANIC FARMER] 2. Kevin Alvarez [DANCE INSTRUCTOR]|

4. Points d’attention : lorsque vous utilisez des exemples, veillez à ne pas trop dépendre d’un ensemble de données trop limité, afin d’éviter que Claude ne s’appuie excessivement sur un seul schéma particulier.

5. Itération et révision : si les premiers exemples fournis ne produisent pas le résultat souhaité, modifiez-les ou ajoutez-en de nouveaux afin d’améliorer progressivement les résultats. Ce processus permet d’améliorer en continu les sorties du modèle.

   • Analyse des résultats : recherchez dans les réponses de Claude les schémas qui diffèrent de ce que vous attendiez. Cela peut vous aider à repérer les parties où les exemples sont flous ou trompeurs, ou encore les cas où davantage d’exemples pourraient être utiles.

   • Ajout d’exemples : si Claude a des difficultés avec un certain type d’entrée, fournissez des exemples supplémentaires qui traitent explicitement ce scénario.

   • Modification des exemples existants : parfois, de légères modifications dans un exemple peuvent faire une grande différence. Expérimentez avec différentes formulations, mises en forme ou structures pour découvrir ce qui fonctionne le mieux.

   • Se faire aider par Claude : rédiger de bons exemples est difficile ! Vous pouvez demander à Claude d’évaluer la diversité ou la pertinence des exemples pour la tâche donnée, ou encore d’utiliser un ensemble d’exemples existants comme référence pour en créer de nouveaux.

Attribuer un rôle à Claude (Give Claude a role)

Pour améliorer les performances selon chaque cas d’usage, attribuez à Claude un rôle spécifique, comme celui d’un expert :

1. Comment fonctionne le role prompting : en attribuant un rôle précis à Claude, vous lui permettez de mieux comprendre une situation ou un problème donné et d’y répondre plus précisément. Par exemple, si vous lui attribuez le rôle d’« expert en mathématiques » pour résoudre un problème de maths, il pourra obtenir de meilleurs résultats.

2. Quand utiliser le role prompting : le role prompting est particulièrement utile pour les tâches techniques ou complexes, ou lorsque vous avez besoin d’un style de communication spécifique. Cette méthode peut également aider à améliorer les performances de base de Claude.

Par exemple, si vous devez résoudre un problème comme There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there?, vous pouvez essayer une approche comme celle-ci :

Role	Content
User	You are a master logic bot designed to answer complex logic problems. Solve this logic puzzle. There are two ducks in front of a duck, two ducks behind a duck and a duck in the middle. How many ducks are there?
Assistant (réponse de Claude)	[Automatically outputting thinking step by step as part of its training...] Without additional clarification or assumptions, the logic puzzle does not provide enough information to determine the exact number of ducks. The answer could range from a minimum of 3 ducks to a maximum of 5 ducks, depending on the interpretation of the given information.

3. Exemples de role prompting : il existe des exemples où l’on attribue à Claude différents rôles (instituteur de maternelle, professeur d’université) pour expliquer à des publics variés « pourquoi le ciel est bleu ». Le style d’explication de Claude varie selon le rôle attribué.

Role	Content
User	Vous êtes enseignant·e en maternelle. Expliquez succinctement à vos élèves pourquoi le ciel est bleu.
Assistant (réponse de Claude)	Tu t’es déjà demandé pourquoi le ciel est si joli et bleu ? C’est à cause de la lumière du soleil ! Quand les rayons du soleil traversent l’atmosphère terrestre, ils rencontrent plein de toutes petites molécules de gaz dans l’air. Les couleurs bleues de la lumière du soleil sont dispersées et renvoyées dans toutes les directions par ces molécules. Et c’est ce qui fait que le ciel nous paraît bleu ! C’est fascinant, non ? Le grand ciel bleu lumineux, c’est comme une immense peinture colorée de la nature, rien que pour nous.

Role	Content
User	Vous êtes professeur de physique en master. Expliquez succinctement à vos étudiants pourquoi le ciel est bleu.
Assistant (réponse de Claude)	Le ciel paraît bleu en raison du phénomène de diffusion Rayleigh de la lumière solaire par les molécules de l’atmosphère terrestre. La lumière du soleil, composée d’un spectre de longueurs d’onde, interagit avec les molécules gazeuses présentes dans l’atmosphère. Les longueurs d’onde les plus courtes de la lumière visible, correspondant aux couleurs bleue et violette, sont diffusées plus efficacement par ces molécules que les longueurs d’onde plus longues.

Cette diffusion sélective des courtes longueurs d’onde bleues dans toutes les directions par les molécules atmosphériques est ce qui fait apparaître le ciel bleu lorsqu’on l’observe depuis la surface de la Terre. Les longueurs d’onde plus longues, comme le rouge et l’orange, étant moins diffusées, tendent à traverser l’atmosphère plus directement, ce qui explique les teintes rougeâtres observées au lever et au coucher du soleil, lorsque la lumière solaire doit parcourir une plus grande épaisseur d’atmosphère.|

4. Conseils pour un role prompting efficace : lorsque vous assignez un rôle à Claude, il est important de fournir un contexte précis et des informations claires sur ce rôle. Il faut tester différents rôles et prompts afin de trouver l’approche optimale.

Utiliser des balises XML (Use XML tags)

Vous pouvez utiliser des balises XML pour structurer le prompt et la réponse afin d’améliorer la clarté :

1. Que sont les balises XML ? : les balises XML servent à encadrer du contenu avec des balises entre chevrons, comme contenu. Elles permettent de distinguer des instructions, des exemples ou des données d’entrée, afin d’aider Claude à mieux comprendre le contexte et à générer une sortie plus précise. Concernant le nom des balises, il n’existe pas de balises XML standard avec lesquelles Claude fonctionnerait particulièrement mieux. Par exemple, fonctionne aussi bien que. En revanche, lorsque vous utilisez la fonction d’appel d’outils, vous devez employer des noms de balises spécifiques.

2. Pourquoi utiliser des balises XML ? : les balises XML permettent de distinguer clairement les différentes parties du prompt et d’obtenir des réponses plus précises. Elles sont particulièrement utiles pour les prompts complexes ou lorsqu’il faut gérer plusieurs entrées.

3. Comment utiliser des balises XML ? : vous pouvez utiliser des balises XML pour séparer les instructions, le contenu et les exemples. Elles peuvent aussi servir à traiter des modèles de prompts contenant des variables, en indiquant l’endroit où insérer le contenu :

Role	Content
User	Veuillez analyser ce document et rédiger un mémo de synthèse détaillé conformément aux instructions ci-dessous, en respectant le format donné dans l’exemple :
``
{{DOCUMENT}}
``

{{DETAILED_INSTRUCTIONS}}

{{EXAMPLE}}|

Voici un exemple d’entrée de variable spécifique :

Role	Content
User	Je vais vous donner le nom d’un animal. Veuillez répondre avec le cri que fait cet animal.
{{ANIMAL}}

Cela s’utilise également pour demander une sortie structurée :

Role	Content
User	Veuillez extraire les informations clés de l’e-mail suivant et les renvoyer dans des balises XML :

• Nom de l’expéditeur dans les balises ``
• Sujet principal dans les balises ``
• Toute échéance ou date mentionnée dans les balises ``

`` From: John Smith To: Jane Doe Subject: Project X Update

Hi Jane,

I wanted to give you a quick update on Project X. We've made good progress this week and are on track to meet the initial milestones. However, we may need some additional resources to complete the final phase by the August 15th deadline.

Can we schedule a meeting next week to discuss the budget and timeline in more detail?

Thanks, John ``|

Vous pourriez recevoir une réponse comme celle-ci :

Role	Content
Assistant (réponse de Claude)	John Smith
Project X Update
``August 15th
`

4. Bonnes pratiques d’utilisation de XML : pour tirer le meilleur parti des balises XML, gardez à l’esprit les conseils suivants :

   • Utilisez des noms de balises descriptifs qui reflètent le contenu qu’elles contiennent, comme , ou ``.

   • Conservez des noms de balises cohérents dans l’ensemble du prompt, et utilisez toujours les balises par paires, avec une balise ouvrante et une balise fermante.

   • Vous pouvez imbriquer des balises si nécessaire, mais selon la complexité, les performances peuvent se dégrader au-delà de 5 niveaux d’imbrication.

Chaîner les prompts (Chain prompts)

Obtenez de meilleurs résultats en divisant les tâches complexes en étapes plus petites et plus faciles à gérer :

1. Qu’est-ce que le chaînage de prompts ? (What is prompt chaining?) : le chaînage de prompts est une méthode qui traite une tâche de manière séquentielle en utilisant une sortie comme entrée suivante afin d’atteindre un objectif complexe. Cette approche aide à améliorer la précision et la cohérence.

2. Quand utiliser le chaînage de prompts (When to use prompt chaining) : pour les tâches qui demandent plusieurs étapes ou comportent des instructions complexes, le chaînage de prompts peut améliorer les performances à chaque étape.

3. Conseils pour utiliser efficacement le chaînage de prompts (Tips for effective prompt chaining) : il est important de garder chaque sous-tâche simple et claire, et d’utiliser des balises XML pour structurer les données.

4. Exemples (Examples) : cela montre comment effectuer avec le chaînage de prompts des tâches comme générer une réponse à partir d’un document et d’une question, ou identifier des erreurs grammaticales puis les vérifier :

Exemple : répondre à une question à l’aide d’un document et de citations (quotes)

• Avec une question fournie avec le document, on demande à Claude de générer une réponse en s’appuyant sur des citations du document.

Prompt 1. Extraire des citations (quotes)

Role	Content
User	Here is a document, in `` XML tags:

{{DOCUMENT}}

Please extract, word-for-word, any quotes relevant to the question {{QUESTION}}. Please enclose the full list of quotes in `` XML tags. If there are no quotes in this document that seem relevant to this question, please say "I can't find any relevant quotes".|

Prompt 2. (Répondre en utilisant la sortie {{QUOTES}} du prompt 1)

Role	Content
User	I want you to use a document and relevant quotes from the document to answer a question.
Here is the document:
``
{{DOCUMENT}}
``

Here are direct quotes from the document that are most relevant to the question: {{QUOTES}}

Please use these to construct an answer to the question " {{QUESTION}}"

Ensure that your answer is accurate and doesn't contain any information not directly supported by the quotes.|

Laisser Claude réfléchir (Let Claude think)

Vous pouvez améliorer la qualité des résultats de Claude en l’encourageant à raisonner étape par étape :

1. Répondre à des questions complexes : lorsque Claude est confronté à un problème complexe, l’aborder en le décomposant étape par étape lui permet de fournir des réponses plus fines et plus précises. Cela est particulièrement utile pour les problèmes nécessitant un raisonnement logique ou analytique.

Role	Content
User	Use the following clues to answer the multiple-choice question below, using this procedure:

1. Go through the clues one by one and consider whether each is potentially relevant
2. Combine the relevant clues to reason out the answer to the question
3. Map the answer to one of the multiple choice options: (a), (b), or (c)

Clues:

1. Miss Scarlett was the only person in the lounge.
2. The person with the pipe was in the kitchen.
3. Colonel Mustard was the only person in the observatory.
4. Professor Plum was not in the library nor the billiard room.
5. The person with the candlestick was in the observatory.

Question: Was Colonel Mustard in the observatory with the candlestick? (a) Yes; Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick (b) No; Colonel Mustard was not in the observatory with the candlestick (c) Unknown; there is not enough information to determine whether Colonel Mustard was in the observatory with the candlestick |

2. Comment l’amener à réfléchir étape par étape : l’utilisateur peut inclure dans le prompt une instruction du type « réfléchis étape par étape » afin d’amener Claude à aborder le problème de façon analytique. Claude peut alors parvenir à sa conclusion finale en expliquant chaque étape.

3. Capturer le processus de réflexion : pour visualiser le raisonnement, vous pouvez utiliser des balises XML afin de distinguer clairement le processus de réflexion de Claude de sa réponse finale. Cela aide l’utilisateur à mieux comprendre son cheminement de raisonnement.

Role	Content
User	[Rest of prompt] Before answering the question, please think about it step-by-step within tags. Then, provide your final answer within tags.
Assistant (prefill)	``

(Cette technique utilise le préremplissage de réponse, que nous verrons plus bas.)

Role	Contenu
Assistant (réponse de Claude)	[Raisonnement sur le problème étape par étape]
``

[Réponse finale]|

4. Points à considérer : lorsque vous utilisez cette technique, la sortie de Claude peut devenir plus longue, ce qui peut augmenter le temps de réponse. Il faut donc tenir compte de cette caractéristique avant de l’utiliser, et la réserver aux situations appropriées.

Préremplir la réponse de Claude (Prefill Claude's response)

Pour orienter la sortie dans la direction souhaitée, vous pouvez préremplir le début de la réponse de Claude :

1. Pourquoi préremplir la réponse de Claude ? : cette technique est utile lorsque l’on souhaite obtenir une réponse dans un format ou avec un contenu précis. Par exemple, elle permet d’organiser les informations selon un format prédéfini, ou de faire commencer la réponse par un mot ou une expression spécifique afin d’en préserver la cohérence. Dans le cas ci-dessous, le fait de préremplir une réponse commençant par { peut inciter Claude à répondre au format JSON.

ole	Bon prompt
User	Please extract the name, size, price, and color from this product description and output it within a JSON object.

The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only $49.99. At just 5 inches wide, it lets you control lights, thermostats, and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home. This affordable little hub brings convenient hands-free control to your smart devices.| |Assistant (prefill)|{|

La réponse de Claude est la suivante.

Role	Response
Assistant (réponse de Claude)	"name": "SmartHome Mini",
"size": "5 inches wide",
"price": "$49.99",
"colors": [
"black",
"white"
]
}

2. Comment préremplir la réponse de Claude ? : l’utilisateur peut orienter la réponse en fournissant à Claude le texte par lequel commencer. Cette méthode est particulièrement utile dans les systèmes automatisés via API, où elle peut aider Claude à fournir précisément les informations requises dans un format de données structuré.

Contrôler le format de sortie (Control output format)

Vous pouvez spécifier le format de sortie souhaité afin de garantir la cohérence et la lisibilité :

1. Spécifier le format souhaité : en indiquant à Claude un format de sortie précis, l’utilisateur peut améliorer la cohérence et la précision du résultat. C’est un élément particulièrement essentiel pour le traitement de données ou la rédaction de rapports, où des consignes de format claires sont importantes. Par exemple, vous pouvez demander une réponse en JSON, XML, HTML, Markdown ou dans d’autres formats. En donnant à Claude des instructions de format explicites, vous garantissez ainsi un format de sortie cohérent.

Role	Content
User	Please write a haiku about a cat. Use JSON format with the keys "first_line", "second_line", and "third_line".
Assistant (réponse de Claude)	{
"first_line": "Soft furry feline",
"second_line": "Napping in the warm sunlight",
"third_line": "Purring contentedly"
}

2. Préremplir la réponse : en préremplissant le début de la réponse, vous pouvez inciter Claude à générer le contenu dans le format spécifié. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous utilisez des formats de données structurés.

Role	Contenu
User	Please generate a recipe for chocolate chip cookies in JSON format.
Assistant (prefill)	{
Assistant (Claude's response)	"title": "Chocolate Chip Cookies",
"ingredients": [
"2 1/4 cups all-purpose flour",
"1 tsp baking soda",
"1 tsp salt",
"1 cup unsalted butter, softened",
"3/4 cup granulated sugar",
"3/4 cup brown sugar",
"1 tsp vanilla extract",
"2 large eggs",
"2 cups semisweet chocolate chips"
],
"instructions": [
"Preheat the oven to 375°F (190°C) and line baking sheets with parchment paper.",
"In a medium bowl, whisk together the flour, baking soda, and salt. Set aside.",
"In a large bowl, beat the butter and sugars with an electric mixer until light and fluffy, about 2-3 minutes.",
"Beat in the vanilla and eggs one at a time until well combined.",
"Gradually stir the flour mixture into the butter mixture until just combined.",
"Fold in the chocolate chips.",
"Drop rounded tablespoons of the dough onto the prepared baking sheets, about 2 inches apart.",
"Bake for 9-11 minutes, until the edges are golden brown.",
"Allow the cookies to cool on the baking sheets for 5 minutes before transferring to a wire rack to cool completely."
],
"yield": "About 3 dozen cookies"
}

3. Fournir des exemples : vous pouvez proposer des exemples pour communiquer plus clairement le format de sortie attendu. Cela aide Claude à mieux comprendre les exigences et à générer une réponse dans le format approprié, ce qui est particulièrement utile pour les tâches nécessitant un format complexe.

Role	Contenu
User	Your task is to write a poem. Here are some examples of ideal formatting for the poem:

`` Title: "Autumn Leaves" Verse 1: Crisp autumn leaves dance In the gentle, chilly breeze A colorful sight

Verse 2: Red, orange, and gold Painting the world with beauty Before winter comes ``

`` Title: "Moonlit Night" Verse 1: Moonlight casts shadows Across the tranquil garden A peaceful retreat

Verse 2: Stars twinkle above As crickets sing their nightsong Nature's lullaby ``

Now, please write a poem about a sunset, following the formatting of the examples above.| |Assistant (prefill)|``| |Assistant (Claude's response)|Title: "Sunset Symphony" Verse 1: Fiery sun descends Painting the sky with wonder A masterpiece forms

Verse 2: Pinks, purples, and reds Blending in pure harmony Day bids night hello ``|

4. Conseils pour contrôler la sortie : pour un contrôle efficace de la sortie, il faut fournir divers exemples et des instructions claires. Il est important de proposer plusieurs types d’exemples lorsque c’est possible, de mettre en avant le format souhaité et de trouver la meilleure approche par l’expérimentation. Grâce à ce processus, vous pouvez combiner différentes techniques pour obtenir les meilleurs résultats et améliorer continuellement les performances de Claude.

Demander à Claude de réécrire (Ask Claude for rewrites)

Indiquez, avec un rubric, les parties à corriger afin que Claude itère sur la sortie et l’améliore :

1. Pourquoi demander une réécriture : lorsque la réponse initiale de Claude manque de précision ou ne répond pas aux attentes, vous pouvez demander une réécriture pour améliorer la sortie. L’utilisateur peut préciser certains détails de format, de style ou de contenu afin d’orienter Claude vers une réponse plus exacte.

2. Comment demander une réécriture : via l’API, incluez le texte précédemment généré et ajoutez des consignes précises pour la réécriture. Par exemple, vous pouvez demander de réécrire un paragraphe en se concentrant sur un sujet particulier.

Role	Prompt
User	Here's a paragraph:
``
{{PARAGRAPH}}
``

I'd like you to rewrite it using the following instructions: {{INSTRUCTIONS}}

Please put your rewrite in tags.| |Assistant (prefill)||

3. Rédiger des consignes de réécriture efficaces : les consignes de réécriture doivent être claires et précises. Elles doivent inclure le format, le ton, le style ou les informations supplémentaires souhaités afin que Claude comprenne exactement ce qui est attendu.

Role	Prompt
User	Tell me about all the ways I can get fitter.
Assistant (réponse de Claude)	Here are some ways you can get fitter: [list-style response]
User	Rewrite this as a single paragraph of text, focusing on the most effective strategies.
Assistant (réponse de Claude)	If you're looking to get fitter, some of the most effective strategies include: [brief paragraph-style response]

4. Processus de réécriture itérative : parfois, une seule réécriture ne suffit pas à obtenir un résultat parfait. Dans ce cas, vous pouvez améliorer progressivement le résultat à travers plusieurs réécritures et fournir un retour à chaque étape afin que Claude apprenne les préférences de l’utilisateur.

Conseils pour les longues fenêtres de contexte (Long context window tips)

Vous pouvez optimiser vos prompts pour tirer parti de la longue fenêtre de contexte de Claude :

Voici une explication détaillée de chaque section du document « Conseils pour les longues fenêtres de contexte (Long Context Window Tips) » :

1. Gestion des documents longs (Handling Long Documents) : lorsque vous traitez de longs documents, il faut placer les informations importantes au début du document et mettre la question à la fin. Cela permet à Claude de traiter efficacement les informations nécessaires sur l’ensemble du document et de fournir une réponse appropriée.

Here are some documents for you to reference for your task:

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

(a unique identifying source for this item - could be a URL, file name, hash, etc)

(the text  content of the document - could be a passage, web page, article, etc)

...

[Rest of prompt]

2. Placement document-question (Document-query Placement) : les questions liées aux documents doivent être placées après la fourniture des données documentaires. Cette structure permet à Claude de s’appuyer sur l’ensemble du document pour produire une réponse plus précise.

3. Conseils pour créer un Q&R sur documents (Tips for Document Q&A) : dans les tâches de questions-réponses basées sur des documents, placez la question à la fin du document et demandez de trouver les citations pertinentes pour les intégrer à la réponse. Cela contribue à améliorer la précision du résultat.

Role	Content
User	I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: {{TEXT}}

First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order in `` tags. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead.

Then, answer the question in `` tags. Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote [1]" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences.

Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the `` tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly.

[Examples of question + answer pairs, with answers written exactly like how Claude's output should be structured]

If the question cannot be answered by the document, say so.

Here is the first question: {{QUESTION}}|

4. Génération de questions à choix multiples (Multiple Choice Question Generation) : lorsque vous créez des questions à choix multiples à partir d’un document, fournissez des exemples de questions et de réponses fondés sur le contenu du document. Cela aide Claude à conserver un format et un contenu cohérents lors de la génération des questions.

Rôle	Contenu
Utilisateur	Votre tâche consiste à générer des questions à choix multiples à partir du contenu du document suivant :
``
{{DOCUMENT}}
``

Voici quelques exemples de questions à choix multiples et de réponses basées sur d'autres parties du texte : `` Q1 : [Exemple de question 1, créée à partir d'informations contenues dans le document] A. [Option de réponse A] B. [Option de réponse B] C. [Option de réponse C] D. [Option de réponse D] Réponse : [Lettre de la bonne réponse]

Q2 : [Exemple de question 2, créée à partir d'informations contenues dans le document] A. [Option de réponse A] B. [Option de réponse B] C. [Option de réponse C] D. [Option de réponse D] Réponse : [Lettre de la bonne réponse] ``

Instructions :

1. Générez 5 questions à choix multiples à partir du texte fourni.
2. Chaque question doit comporter 4 options de réponse (A, B, C, D).
3. Indiquez la bonne réponse pour chaque question.
4. Assurez-vous que les questions sont pertinentes par rapport au texte et que toutes les options de réponse sont plausibles.|

Pour aller plus loin

https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-engineering

---

Cet article est basé sur un texte synthétisé à l'aide d'un modèle GPT ; il est donc possible que certains éléments aient été reformulés d'une manière différente du contenu ou de l'intention du texte original. Si le sujet vous intéresse, veuillez également consulter le texte source ! Si vous remarquez en lisant des passages maladroits ou des erreurs, merci de nous le signaler en commentaire. 🤗

⚠️Publicité⚠️ : cet article rédigé par le groupe d'utilisateurs coréens de PyTorch🇰🇷 vous a été utile ? Inscrivez-vous comme membre et nous vous enverrons les principaux articles par e-mail💌 ! (Par défaut, l'envoi est hebdomadaire, mais il est aussi possible de passer en mode Daily.)