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Catalogue de cours

Les bases des prompts et des LLM

Rédigez des prompts clairs et obtenez des réponses structurées fiables.

Savoir rédiger un prompt est devenu une compétence de base. Comprendre comment un grand modèle de langage (LLM) lit vos mots et lui faire produire exactement la structure attendue par votre application fait désormais partie du bagage de tout développeur. Ce cours commence par ce que le modèle voit réellement dans un prompt : jetons, fenêtre de contexte, messages système et utilisateur. Vous apprendrez ensuite à rédiger des prompts clairs, précis et illustrés par des exemples. Puis vous maîtriserez les réponses structurées : les limites du simple mode JSON, les schémas et le décodage contraint pour imposer les champs attendus, la validation et les nouvelles tentatives. Enfin, vous traiterez les prompts comme du code : mis en cache, testés et améliorés à partir d’évaluations.

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Programme

  1. Section 1

    Comment un modèle lit votre prompt

    Les jetons, la fenêtre de contexte et les messages que le modèle voit réellement.

    1. Jetons et fenêtre de contexte
    2. Messages système et utilisateur
    3. Température et hasard
    4. Ce que le modèle ne voit pas

  2. Section 2

    Rédiger des prompts efficaces

    Précision, exemples, format et rôles.

    1. Soyez précis
    2. Montrez des exemples (few-shot)
    3. Demandez un format
    4. Rôles et contraintes

  3. Section 3

    Réponses structurées

    Obtenez exactement les champs dont votre application a besoin.

    1. Les limites du simple mode JSON
    2. Schémas : Pydantic et Zod
    3. Décodage contraint
    4. Valider et réessayer

  4. Section 4

    Les prompts en pratique

    Traitez les prompts comme du code : cache, tests, améliorations.

    1. Traitez les prompts comme du code
    2. Mise en cache des prompts
    3. Améliorer avec des évaluations
    4. Pièges courants

Parcours d’apprentissage

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