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Écrire des invites effectives pour Azure Copilot

L’ingénierie des requêtes consiste à concevoir des requêtes qui permettent d’obtenir les réponses les meilleures et les plus précises à partir de grands modèles de langage (LLM) tels qu’Azure Copilot. À mesure que ces modèles deviennent plus sophistiqués, il devient encore plus essentiel de comprendre comment créer des prompts efficaces.

Cet article explique comment utiliser l’ingénierie des invites pour créer des invites efficaces pour Azure Copilot.

Qu’est-ce que l’ingénierie d’invite ?

L’ingénierie rapide implique l’élaboration stratégique d’entrées pour les modèles IA comme Azure Copilot, ce qui améliore leur capacité à fournir des résultats précis, pertinents et précieux. Ces modèles s’appuient sur la reconnaissance de schémas (patterns) dans leurs données d’entraînement, sans compréhension ni connaissance réelles des objectifs de l’utilisateur. En incorporant des contextes, des exemples, des contraintes et des directives spécifiques dans les prompts, vous pouvez accroître considérablement la qualité des réponses.

Les bonnes pratiques de conception de prompts vous aident à exploiter pleinement le potentiel d'Azure Copilot pour la génération de code, les recommandations, la recherche de documentation et la navigation. En créant vos prompts de manière réfléchie, vous pouvez réduire le risque de voir des suggestions non pertinentes.

Le prompt engineering est une technique cruciale pour pouvoir améliorer les réponses et réaliser des tâches avec plus d’efficacité. Prenez le temps d’écrire de très bons prompts pour favoriser le développement efficace de code, baisser les coûts et réduire les erreurs en fournissant des directives et des attentes claires.

Conseils pour écrire de meilleurs prompts

Azure Copilot ne peut pas lire votre avis. Pour obtenir une aide significative, guidez-le : demandez des réponses plus courtes si ses réponses sont trop longues, demandez des détails complexes si les réponses sont trop simples et spécifiez le format que vous avez en tête. Prendre le temps d’écrire des instructions détaillées et d’affiner vos prompts vous aide à obtenir ce que vous recherchez.

Les conseils suivants peuvent être utiles lorsque vous envisagez d’écrire des prompts efficaces.

Être clair et précis

Commencer avec une intention claire. Par exemple, si vous dites « Vérifier les performances », Azure Copilot ne saura pas ce à quoi vous faites référence. Soyez plus précis avec des prompts comme « Vérifie les performances d’Azure SQL Database des dernières 24 heures ».

Pour la génération de code, spécifiez le langage et le résultat souhaité. Par exemple :

  • Crée un fichier YAML qui représente ...
  • Génère un script CLI sur ...
  • Donne-moi une requête Kusto pour récupérer ...
  • Aide-moi à déployer ma charge de travail en générant du code Terraform qui ...

Définir des attentes

Les mots que vous utilisez permettent de mettre en forme les réponses d’Azure Copilot. Des verbes légèrement différents peuvent retourner des résultats différents, donc réfléchissez à la meilleure manière de formuler vos demandes. Par exemple :

  • Pour des informations générales, utilisez des expressions telles que Comment faire pour ou Crée un guide.
  • Pour des réponses actionnables, utilisez des mots tels que Génère, Déploie ou Arrête.
  • Pour extraire des informations et les afficher dans votre conversation, utilisez des termes comme Extrais, Liste ou Récupère.
  • Pour changer d’affichage ou accéder à une nouvelle page, essayez des expressions telles que Montre-moi, Dirige-moi vers ou Accède à.

Vous pouvez également mentionner votre niveau d’expertise pour adapter les conseils à votre compréhension, que vous soyez débutant ou expert.

Ajouter du contexte à votre scénario

Détaillez vos objectifs et les raisons pour lesquelles vous réalisez une tâche afin d’obtenir une assistance plus précise, ou spécifiez les technologies qui vous intéressent. Par exemple, au lieu de dire Déploie une fonction Azure, décrivez en détail votre objectif final tel que Déploie une fonction Azure pour traiter les données des appareils IoT avec une nouvelle ressource.

Décomposer vos demandes

Pour les problèmes ou tâches complexes, décomposez votre question en parties gérables plus petites. Par exemple : Commence par identifier les machines virtuelles en cours d’exécution. Une fois que tu as une requête opérationnelle, arrête-les. Vous pouvez également essayer d’utiliser des prompts distincts pour différentes parties d’un scénario plus vaste.

Personnaliser votre code

Pour une génération de code à la demande, spécifiez des paramètres, des noms de ressource et des emplacements connus. Lorsque vous le faites, Azure Copilot génère du code avec ces valeurs, afin que vous n’ayez pas à les mettre à jour vous-même. Par exemple, au lieu de dire Donne-moi un script CLI pour créer un compte de stockage, vous pouvez dire Donne-moi un script CLI pour créer un compte de stockage nommé Storage1234 dans le groupe de ressources TestRG dans la région EastUS.

Utiliser la terminologie Azure

Si possible, utilisez des termes propres à Azure pour les ressources, les services et les tâches. Azure Copilot peut ne pas saisir votre intention s’il ne sait pas quelles parties d’Azure vous faites référence. Si vous ne savez pas quel terme utiliser, vous pouvez demander des informations générales sur votre scénario, puis utiliser les termes qu’il fournit dans votre demande.

Utiliser la boucle de retour d’expérience

Si vous n’obtenez pas la réponse que vous recherchez, réessayez en utilisant la réponse précédente pour affiner vos prompts. Par exemple, vous pouvez demander à Azure Copilot d’en savoir plus sur une réponse précédente ou d’en expliquer plus sur un aspect. Pour le code généré, vous pouvez demander de modifier une ligne ou d’ajouter une autre étape. N’ayez pas peur de faire des essais pour voir ce qui fonctionne le mieux.

Pour laisser des commentaires sur toute réponse que fournit Azure Copilot, utilisez le contrôle de pouces haut/bas. Ces commentaires nous aident à comprendre vos attentes afin que nous puissions améliorer l’expérience Azure Copilot au fil du temps.

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