Modèle de Prompt
Structures de prompt réutilisables avec des espaces réservés pour le contenu dynamique. Permettent des sorties cohérentes à travers différentes entrées. Bonnes pratiques : Définition de rôle claire, formats de sortie structurés, exemples few-shot. LangChain, Guidance et LMQL offrent des moteurs de templates. Différence avec les prompts ad-hoc : Versionnables, testables, optimisables.
Deep Dive: Modèle de Prompt
Structures de prompt réutilisables avec des espaces réservés pour le contenu dynamique. Permettent des sorties cohérentes à travers différentes entrées. Bonnes pratiques : Définition de rôle claire, formats de sortie structurés, exemples few-shot. LangChain, Guidance et LMQL offrent des moteurs de templates. Différence avec les prompts ad-hoc : Versionnables, testables, optimisables.
Business Value & ROI
Why it matters for 2026
Standardise vos interactions IA pour une qualité cohérente. Permet les tests A/B et l'optimisation continue.
Context Take
"Les modèles de prompts sont le fondement de toute application IA évolutive. Nous créons des bibliothèques de templates que votre équipe peut réutiliser et améliorer."
Implementation Details
- Tech Stacklangchainpython
- Production-Ready Guardrails