Enchaînement de prompts

Le chaînage d'invites est une technique puissante utilisée pour gérer des tâches complexes en les décomposant en une série d'invites plus petites et interconnectées pour un modèle d'intelligence artificielle (IA). Au lieu de s'appuyer sur une seule invite massive pour résoudre un problème en plusieurs étapes, une chaîne est créée où la sortie d'une invite devient l'entrée de la suivante. Cette approche modulaire améliore la fiabilité, la transparence et les performances globales des systèmes d'IA, en particulier les grands modèles linguistiques (LLM). Elle permet la construction de flux de travail sophistiqués qui peuvent impliquer de la logique, des outils externes et même plusieurs modèles d'IA différents.

Comment fonctionne l’enchaînement d’invites

À la base, l'enchaînement d'invites orchestre une séquence d'appels à un ou plusieurs modèles d'IA. Le processus suit un flux logique : une invite initiale est envoyée au modèle, sa réponse est traitée, et les informations clés de cette réponse sont extraites et utilisées pour construire l'invite suivante dans la séquence. Ce cycle se poursuit jusqu'à ce que l'objectif final soit atteint. Cette méthodologie est essentielle pour construire des agents d'IA capables de raisonner et d'agir.

Cette approche permet la décomposition des tâches, où chaque étape de la chaîne est optimisée pour une sous-tâche spécifique. Par exemple, une invite peut être conçue pour l'extraction d'informations, la suivante pour la synthèse de données et une dernière pour la génération de texte créatif. Les frameworks comme LangChain sont spécialement conçus pour simplifier le développement de ces chaînes en gérant l'état, les invites et l'intégration d'outils externes.

Applications concrètes

Le chaînage d'invites est polyvalent et possède de nombreuses applications pratiques dans l'apprentissage automatique (ML) et l'automatisation des flux de travail.

1. Agent de support client automatisé : Un utilisateur soumet un ticket de support complexe.

   • Prompt 1 (Classification) : Un LLM analyse le message de l'utilisateur pour classer le problème (par exemple, « facturation », « technique », « accès au compte »).
   • Prompt 2 (Récupération de données) : Sur la base de la classification « technique », le système exécute une étape de génération augmentée par récupération (RAG). Un nouveau prompt demande à l'IA de rechercher des documents pertinents dans une base de connaissances techniques.
   • Prompt 3 (Génération de réponses) : Les documents extraits sont intégrés à un prompt final qui demande au LLM de synthétiser les informations et de générer une solution claire, étape par étape, pour l'utilisateur. Pour en savoir plus sur le fonctionnement des systèmes RAG.

2. Création de contenu multimodal : Un marketeur souhaite créer une campagne sur les médias sociaux pour un nouveau produit.

   • Prompt 1 (Génération de texte) : Le marketeur fournit les détails du produit, et un prompt demande à un LLM de générer cinq slogans marketing accrocheurs.
   • Prompt 2 (Génération d'image) : Le slogan choisi est ensuite utilisé comme base pour un nouveau prompt adressé à un modèle texte-image comme Stable Diffusion afin de créer un visuel correspondant.
   • Prompt 3 (Analyse de la vision) : Un modèle de vision artificielle, tel qu'un modèle Ultralytics YOLO entraîné sur mesure, pourrait ensuite être utilisé lors d'une étape ultérieure pour s'assurer que l'image générée respecte les directives de la marque (par exemple, en confirmant que le logo correct est présent). Ces modèles peuvent être gérés et déployés via des plateformes comme Ultralytics HUB.

Chaînage d'invites : comparaison avec les concepts connexes

Il est utile de distinguer le chaînage des prompts des techniques similaires :

• Ingénierie des invites (Prompt Engineering) : Il s'agit de la pratique générale de la conception d'invites efficaces. Le chaînage d'invites est une technique spécifique au sein de l'ingénierie des invites qui se concentre sur la structuration séquentielle de plusieurs invites.

• Invite de type chaîne de pensée (CoT) : La CoT vise à améliorer le raisonnement d'un LLM dans une seule invite en lui demandant de « penser étape par étape ». En revanche, l'enchaînement d'invites divise la tâche en plusieurs étapes d'invite distinctes, qui peuvent impliquer différents modèles ou outils à chaque étape.

• Génération Augmentée par Récupération (RAG) : La RAG est une technique où une IA récupère des informations à partir d'une source externe avant de générer une réponse. La RAG est souvent utilisée comme une étape spécifique au sein d'une chaîne d'invites plus large, et non comme le mécanisme d'enchaînement lui-même.

• Enrichissement d'invite (Prompt Enrichment) : Cela implique d'ajouter automatiquement du contexte à l'invite initiale d'un utilisateur avant qu'elle ne soit envoyée à l'IA. Il améliore une seule invite plutôt que d'orchestrer le traitement séquentiel de plusieurs invites interconnectées.

• Réglage d'invite (Prompt Tuning) : Une méthode d'ajustement fin à faible nombre de paramètres (PEFT) qui apprend les « invites logicielles » (intégrations) pendant l'apprentissage du modèle. Il s'agit d'une technique de personnalisation du modèle, distincte de la structure d'exécution d'exécution du chaînage d'invites.

Le chaînage d'invites est une méthode puissante pour structurer les interactions avec des modèles d'IA avancés tels que les LLM et même les intégrer à d'autres systèmes d'IA, y compris ceux utilisés pour la classification d'images ou la segmentation d'instances. Cela rend les tâches complexes plus gérables et améliore la fiabilité des résultats dans diverses applications d'apprentissage automatique, de l'analyse de données de base aux systèmes d'IA multimodaux sophistiqués. Le déploiement de modèles spécialisés qui peuvent former des composants de telles chaînes est facilité par des plateformes de bout en bout. Vous pouvez explorer une variété de tâches de vision par ordinateur qui peuvent être intégrées à ces flux de travail avancés.