Prompt Engineering avec Claude

25% de l'examen

System prompts, balises XML, few-shot, raisonnement explicite et prompt caching.

Structurer le prompt

System prompt pour le rôle/ton/règles persistantes ; messages user pour la tâche.
Claude répond très bien aux balises XML (<document>, <instructions>, <example>) — recommandation Anthropic clé.
Être explicite : décrire le résultat voulu, le format de sortie et les contraintes.

Few-shot : 2-5 exemples représentatifs encadrent fortement le comportement.
Chain-of-thought : « réfléchis étape par étape » (ou balises <thinking>) améliore le raisonnement.
Préremplir le tour assistant pour forcer un format (ex. commencer par « { » pour du JSON).
Donner une porte de sortie (« si tu ne sais pas, dis-le ») réduit les hallucinations.

Met en cache un préfixe stable (instructions longues, documents) → moins de coût/latence sur appels répétés.
Placer le contenu stable au début, le variable à la fin.

0/10 répondue

1. Pratique recommandée par Anthropic pour délimiter un document à analyser dans un prompt ?
2. Pour fiabiliser un raisonnement multi-étapes, quelle technique ?
3. Forcer une sortie strictement JSON, approche la plus robuste ?
4. Réduire les hallucinations sur des questions hors du contexte fourni ?
5. Un assistant réutilise 30K tokens d'instructions/documents à chaque appel. Quel levier réduit coût/latence ?
6. Pour une extraction déterministe et reproductible, quelle température ?
7. Quelle formulation d'instruction est la plus efficace ?
8. Combien d'exemples few-shot sont généralement utiles pour cadrer une tâche ?
9. Comment obtenir un raisonnement séparé de la réponse finale ?
10. Pour le prompt caching, quel ordre de contenu adopter ?