Prompting Large Language Models en Python

L'intégration de l'IA générative dans les scripts Python permet l'analyse de texte automatisée, des flux de travail dynamiques et des agents conversationnels intelligents, mais l'obtention de résultats fiables et cohérents nécessite une ingénierie de prompt disciplinée. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du travail avec les grands modèles linguistiques par programme, vous montrant comment créer des prompts robustes et gérer les flux de travail des API en toute confiance. Vous commencerez par la terminologie essentielle, en apprenant comment les modèles traitent les tokens, comment des paramètres comme la température influencent la sortie, et comment fonctionnent les points de terminaison modernes de complétion de chat. Ensuite, vous explorerez les techniques de prompting structuré, la gestion de la mémoire de conversation et les stratégies d'analyse de sortie. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'architecture LLM, les limites de contexte et la mécanique des tokens - Construire des prompts système et utilisateur structurés en utilisant des techniques few-shot - Gérer l'historique des conversations multi-tours et l'état des messages par programme - Imposer des sorties structurées telles que JSON pour une extraction de données fiable - Implémenter la gestion des erreurs, les nouvelles tentatives et l'optimisation des tokens dans les scripts Python - Appliquer les concepts modernes d'appel d'outils et de génération augmentée par récupération Le matériel écrit commence par des définitions fondamentales avant de vous guider à travers des extraits de code Python clairs et des modèles de développement de prompts pratiques. Ce cours est conçu pour les programmeurs Python débutants et les développeurs qui souhaitent intégrer des capacités d'IA dans leurs projets sans avoir besoin d'une expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez à lire pour commencer à construire des applications Python fiables pilotées par l'IA.