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Plan du cours

Meilleures pratiques et outils

Pièges courants et stratégies d'atténuation

Introduction à l'ingénierie des prompts

Raffinement des prompts et conception itérative

Utilisation des prompts pour l'automatisation des tests et la génération de SQL

Résumé et prochaines étapes

Utilisation des prompts pour l'explication et le débogage du code

Rédaction de prompts pour la génération de code

  • Éviter les codes hallucinés ou les vulnérabilités de sécurité
  • Gérer les entrées incomplètes ou ambiguës
  • Créer des prompts de repli sûrs et des garde-fous
  • Créer des cas de test à partir de spécifications ou de code
  • Générer des requêtes SQL structurées à partir du langage naturel
  • Formater les sorties pour l'intégration dans les suites de tests
  • Expliquer un code legacy ou inconnu
  • Demander des parcours de logique ou l'analyse de cas limites
  • Identifier et expliquer les bugs ou les inefficacités
  • Générer du code à partir de descriptions en langage courant
  • Contrôler le format de sortie et le langage de programmation
  • Travailler avec une logique complexe ou plusieurs fonctions
  • Améliorer les résultats grâce à l'enchaînement des prompts et aux boucles de rétroaction
  • Stratégies de récupération d'erreurs et d'ajustement des prompts
  • Études de cas sur le raffinement pour les tâches techniques
  • Bibliothèques de prompts et schémas de réutilisation
  • Utiliser des modèles de prompts dans VS Code ou les flux de travail basés sur une API
  • Évaluer la qualité et la performance des prompts dans un usage en production
  • Comprendre les prompts, le contexte, les jetons et les modèles
  • Types de prompts : zéro-shot, one-shot, few-shot
  • Utilisation des instructions système vs utilisateur dans différentes API

Pré requis

Audience

  • Développeurs utilisant des LLM pour la génération ou l'analyse de code
  • Chefs techniques explorant des outils d'IA dans les flux de travail
  • Professionnels du logiciel expérimentant avec des intégrations LLM
  • Expérience en développement logiciel ou en scriptage
  • Familiarité avec les langages de programmation courants (par ex. Python, JavaScript, SQL)
  • Compréhension de base des grands modèles de langage et des outils d'IA tels que ChatGPT, Claude ou Copilot
 7 Heures

Nombre de participants


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