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sourceDocument: Australie : activer l’IA
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    - Australie : activer l’IA

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    - platai

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    - Platform


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# Développement de l'invite

# Développement de l'invite {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
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* Mis à jour 31 juil. 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 minute de lecture

Utilisez les directives pour vous aider à créer une invite pour votre compétence. Une invite spécifique, claire et contextuelle donne de meilleurs résultats.

## Vue d'ensemble du développement d'invite {#developing-the-prompt__section_lyr_xrh_ccc}

En tant qu'ingénieur prompt, vous devez prendre des décisions de développement en examinant les sorties de modèle générées en réponse à une invite appliquée à de nombreuses entrées différentes. Cependant, il existe encore certaines directives qui peuvent aider les utilisateurs à se lancer dans la conception d'invites.

1. Soyez précisDéfinissez clairement le résultat souhaité. Soyez précis sur la tâche que vous souhaitez que le modèle remplisse. Identifiez clairement les entrées que vous fournissez au modèle et spécifiez la sortie que vous attendez du modèle (y compris la mise en forme).

2. Inclure le bon contexteFournir des informations générales et un contexte pertinents pour l'accomplissement de la tâche. Ces informations peuvent générer une réponse plus ciblée.

3. Utilisez un langage clairUtilisez un langage précis et sans ambiguïté lors de la rédaction de l'invite.

4. Inclure les démonstrationsSi possible, essayez de fournir des exemples complets, ou des démonstrations, dans l'invite après les instructions pour illustrer ce que vous voulez que le modèle produise. Les démonstrations sont un moyen puissant d'augmenter la probabilité de générer un résultat souhaitable. Cependant, les performances changent en fonction des démonstrations sélectionnées.

5. Commencez simplement et testez les variantesDécomposez les tâches complexes en instructions plus petites et plus claires. Avoir une approche contrôlée et itérative. Expérimentez différentes structures.

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## Autres considérations {#developing-the-prompt__section_swf_gsh_ccc}

* Des différences subtiles dans la formulation peuvent entraîner des différences substantielles dans les performances. Essayer de raisonner sur la façon dont un grand modèle de langage (LLM) peut \<\< interpréter \>\> les instructions d'une invite ne vous mène pas loin. Le choix spécifique de formulation de l'invite qui fonctionne le mieux dépend du modèle sous-jacent et devrait idéalement être choisi en fonction de preuves (c'est-à-dire en examinant de nombreux résultats).
* Dans des contextes de données contraintes, vous devez développer de manière itérative plusieurs invites candidates à l'aide des données de développement, puis mesurer les performances de chaque invite candidate sur le jeu de tests, en choisissant la meilleure.