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Présentation

Ce notebook aborde les principes de base du prompt engineering (ingénierie des requêtes), y compris quelques bonnes pratiques.

Apprenez-en plus sur la conception des requêtes dans la documentation officielle.

Dans cet atelier, vous allez découvrir les bonnes pratiques pour le prompt engineering, soit comment concevoir des requêtes pour améliorer la qualité des réponses.

Ce notebook traite des bonnes pratiques suivantes pour le prompt engineering :

• Être concis
• Utiliser une requête spécifique et bien définie
• Demander une tâche à la fois
• Convertir les tâches génératives en tâches de classification
• Améliorer la qualité des réponses en incluant des exemples

Prérequis

Avant de commencer cet atelier, vous devez :

• avoir des connaissances de base en programmation Python ;
• disposer de connaissances générales sur le fonctionnement des API ;
• savoir exécuter du code Python dans un notebook Jupyter dans Vertex AI Workbench.

Objectifs :

Dans cet atelier :

• Vous allez découvrir le prompt engineering avec le SDK Vertex AI :
• Bonnes pratiques

Vous allez vous familiariser avec quelques cas d'utilisation du SDK Vertex AI pour générer du texte :

• Idéation
• Questions/Réponses
• Classification de texte
• Extraction de texte
• Synthèse de texte

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

• vous disposez d'un temps limité ; une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais gratuits.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour afficher un menu contenant la liste des produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.

Tâche 1 : Ouvrir le notebook dans Vertex AI Workbench

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation et cliquez sur Vertex AI > Workbench.

2. Recherchez l'instance , puis cliquez sur le bouton Ouvrir JupyterLab.

L'interface JupyterLab de votre instance Workbench s'ouvre dans un nouvel onglet de navigateur.

Tâche 2 : Configurer le notebook

1. Cliquez sur le fichier .

2. Parcourez la section Prompt engineering best practices (Bonnes pratiques pour le prompt engineering) du notebook.

   • Pour Project ID (ID du projet), utilisez et pour Location (Emplacement), utilisez .

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Installer les packages et importer les bibliothèques

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Être concis

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Utiliser une requête spécifique et bien définie

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Demander une tâche à la fois

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Repérer les hallucinations

Tâche 3 : Réduire la variabilité du résultat

Parcourez la section Turn generative tasks into classification tasks to reduce output variability (Transformer les tâches génératives en tâches de classification pour réduire la variabilité du résultat) du notebook.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Les tâches génératives augmentent la variabilité du résultat

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Les tâches de classification augmentent la variabilité du résultat

Tâche 4 : Améliorer la qualité des réponses en incluant des exemples

Parcourez la section Improve response quality by including examples (Améliorer la qualité des réponses en incluant des exemples) du notebook.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Améliorer la qualité des réponses en incluant des exemples

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez découvert les bonnes pratiques pour le prompt engineering à l'aide de l'IA générative avec Google Gemini. Vous avez exploré des cas d'utilisation qui suivent les bonnes pratiques, à savoir être concis, utiliser une requête spécifique et bien définie, fournir des exemples et demander une tâche à la fois lors de l'utilisation de LLM pour générer des réponses.

Étapes suivantes

• Consultez la documentation sur l'IA générative sur Vertex AI.
• Découvrez l'IA générative sur la chaîne YouTube Google Cloud Tech.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 18 octobre 2024

Dernier test de l'atelier : 18 octobre 2024

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