Articles

Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

,

Découvrez les 5 meilleurs outils pour vous aider à effectuer des tests automatisés du front-end de manière efficace et simple !

Test de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application web

The most important benefit of automated front-end testing is that it allows for the creation of a database of test results. This database can be used to compare different versions of the application and to identify issues that have been fixed since the last version. This helps to ensure that the application is always up to date and that any problems are quickly identified and resolved. 

Le test frontal fait référence à l’évaluation de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application Web. Étant donné qu’il garantit que le programme est convivial et fonctionne comme prévu, cette phase est essentielle dans le processus de développement logiciel.  

Le test frontal automatisé implique l’utilisation d’outils pour automatiser le processus de test. Cette approche permet de gagner du temps et des ressources en permettant aux testeurs d’exécuter des tests efficacement. De plus, elle améliore la qualité des tests en permettant de tester une variété de scénarios, ce qui facilite la découverte de problèmes qui autrement seraient impossibles à trouver. 

Le principal avantage du test frontal automatisé est qu’il permet de créer une base de données de résultats de tests. Cette base de données peut être utilisée pour comparer différentes versions de l’application et pour identifier les problèmes qui ont été résolus depuis la dernière version. Cela permet de s’assurer que l’application est toujours à jour et que tous les problèmes sont rapidement identifiés et résolus. 

Source de l’article sur DZONE

/par
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle SQL ?

Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle SQL ?

,

Une base de données vectorielle SQL est un système de gestion de données qui permet de stocker, gérer et extraire des informations.

## Les modèles de langue larges (LLMs) ont facilité de nombreuses tâches, comme la création de chatbots, la traduction de langues, la résumé de texte et bien d’autres. Autrefois, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement effectuer la plupart des tâches grâce aux LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limites lorsqu’ils sont appliqués à des cas d’utilisation du monde réel. Ils manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui entraîne un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles. Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème d’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les instances de réponses inexactes ou incohérentes.

Coding is an essential part of LLMs. It is used to create the algorithms that are used to train the model. It also helps in creating the architecture of the model, which is the way the model is structured. The code helps the model to understand the data and make predictions. It also helps in optimizing the performance of the model by making sure that it is using the right parameters and hyperparameters.

Les grandes modèles linguistiques (LLMs) ont rendu de nombreuses tâches plus faciles, comme la création de chatbots, la traduction de langue, le résumé de texte et bien d’autres. Dans le passé, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches, et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement faire la plupart des tâches avec l’aide des LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limitations lorsqu’elles sont appliquées à des cas d’utilisation du monde réel. Elles manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui conduit à un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles.

Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème de l’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les cas de réponses inexactes ou incohérentes.

Le codage est une partie essentielle des LLMs. Il est utilisé pour créer les algorithmes qui sont utilisés pour entraîner le modèle. Il aide également à créer l’architecture du modèle, qui est la façon dont le modèle est structuré. Le code aide le modèle à comprendre les données et à faire des prédictions. Il aide également à optimiser les performances du modèle en s’assurant qu’il utilise les bons paramètres et hyperparamètres.

Source de l’article sur DZONE

/par
Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus

Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus

,

Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

  • An AWS Account with access to EC2 and VPC.

  • A Walrus Account.

    • H2 : Walrus, plateforme open-source de gestion d’applications, équipe votre équipe avec des modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

  • An AWS account with permissions to create and manage EC2 instances.

  • A Walrus account with access to the Walrus CLI.

    • Creating the Template

    The first step is to create a template for your GitLab server. This template will define the configuration of the server, such as the instance type, the operating system, and the software packages that will be installed. You can use the Walrus CLI to create a template from scratch, or you can use one of the pre-built templates provided by Walrus.

    Une plateforme de gestion d’applications open source appelée Walrus équipe votre équipe de modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et de déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

    Prérequis

    1. Un dépôt GitHub ou GitLab pour stocker le modèle.

    2. Un compte AWS avec les autorisations nécessaires pour créer et gérer des instances EC2.

    3. Un compte Walrus avec accès à la ligne de commande Walrus.

    Créer le modèle

    La première étape consiste à créer un modèle pour votre serveur GitLab. Ce modèle définira la configuration du serveur, telles que le type d’instance, le système d’exploitation et les logiciels qui seront installés. Vous pouvez utiliser la ligne de commande Walrus pour créer un modèle à partir de zéro ou utiliser l’un des modèles préconstruits fournis par Walrus.

    Une fois que vous avez créé le modèle, vous pouvez le stocker dans votre dépôt GitHub ou GitLab. Vous pouvez ensuite utiliser le logiciel Walrus pour déployer le modèle sur votre instance EC2. Le logiciel Walrus vous permet de définir des paramètres tels que la taille de l’instance, le système d’exploitation et les packages logiciels à installer. Une fois que vous avez configuré tous les paramètres, vous pouvez cliquer sur le bouton « Déployer » pour déployer le modèle sur votre instance EC2.

    Une fois le déploiement terminé, vous pouvez accéder à votre serveur GitLab en utilisant l’adresse IP publique de votre instance EC2. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour surveiller l’état de votre serveur GitLab et mettre à jour le modèle si nécessaire. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour sauvegarder et restaurer votre serveur GitLab en cas de problème.

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Comparaison d'orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

    Comparaison d’orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

    ,

    Comprendre les différences entre Kubernetes et ECS Amazon peut être un défi. Nous allons comparer leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à choisir l’orchestration de conteneurs qui vous convient le mieux.

    Kubernetes vs. Amazon ECS : Comparez les deux mécanismes les plus étendus pour gérer et mettre à l’échelle des microservices

    Kubernetes is an open source platform that can be used to manage containerized applications. It is a powerful tool that can be used to deploy, scale, and manage a wide variety of applications. It is also highly extensible and can be used to deploy applications in a variety of environments. Kubernetes also provides a comprehensive set of APIs and tools for managing and monitoring applications. Additionally, it provides a powerful database for storing and managing application data.

    Amazon ECS est un service de cloud computing qui permet de gérer et de déployer des applications conteneurisées. Il est très facile à utiliser et peut être configuré rapidement. Il est également très flexible et peut être utilisé pour déployer des applications dans un large éventail d’environnements. Amazon ECS offre également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

    Les deux outils Kubernetes et Amazon ECS ont leurs avantages et leurs inconvénients. Kubernetes est open source et très extensible, mais il peut être difficile à configurer et à gérer. Amazon ECS est plus facile à configurer et à gérer, mais il est moins flexible que Kubernetes. De plus, Amazon ECS n’offre pas de base de données intégrée pour stocker et gérer les données des applications, ce qui peut être un problème pour les applications qui nécessitent une gestion des données plus avancée.

    En fin de compte, le choix entre Kubernetes et Amazon ECS dépendra des besoins spécifiques de votre entreprise. Si vous avez besoin d’une solution open source et extensible, alors Kubernetes est le bon choix. Si vous recherchez une solution plus simple à configurer et à gérer, alors Amazon ECS est la meilleure option. Dans tous les cas, une base de données robuste est nécessaire pour stocker et gérer les données des applications. Quelle que soit la solution choisie, elle doit être capable de fournir une base de données fiable et sûre pour stocker les données des applications.

    Comme vous le savez peut-être, de nombreux outils d’orchestration existent pour gérer et mettre à l’échelle les microservices. Mais, dans ce cas, nous allons parler des deux mécanismes les plus étendus : Kubernetes vs Amazon ECS.

    Dans cet article, nous allons examiner chacun d’eux individuellement. Nous allons parler de leurs avantages et de leurs inconvénients. Finalement, en fonction des besoins de votre entreprise, nous déciderons lequel est le bon outil d’orchestration de conteneur pour votre application web.

    Kubernetes est une plateforme open source qui peut être utilisée pour gérer les applications conteneurisées. C’est un outil puissant qui peut être utilisé pour déployer, mettre à l’échelle et gérer une large variété d’applications. Il est également très extensible et peut être utilisé pour déployer des applications dans une variété d’environnements. Kubernetes fournit également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

    Les avantages et

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

    Faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

    ,

    L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

    Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

    Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

    Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

    Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

    Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

    Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

    Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

    En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Les piliers de la sécurité des API

    Les piliers de la sécurité des API

    ,

    La sécurité des API est un sujet important. Pour assurer une sécurité optimale, il est important de comprendre les piliers qui la sous-tendent.

    Les API sont rapidement devenues un élément fondamental de la programmation moderne. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées et d’innovations technologiques dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

    The architecture of an API is based on the concept of client-server. The client is the application that makes the request, and the server is the application that responds to the request. The client sends a request to the server, which then processes the request and returns a response. The response is usually in the form of data, such as a web page or an image. APIs are typically designed to be lightweight and efficient, so they can be used in a wide variety of applications.

    Les API sont devenues rapidement un élément fondamental de la modernisation du développement logiciel. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées technologiques et d’innovations dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des Objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et à bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

    Les API, ou interfaces de programmation d’application, sont des règles et des protocoles qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Ils définissent les méthodes et les structures de données que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à des fonctionnalités ou à des données spécifiques à partir d’un service ou d’une plateforme. Les API permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent tirer parti des fonctionnalités d’autres systèmes logiciels sans avoir à comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes.

    L’architecture d’une API est basée sur le concept de client-serveur. Le client est l’application qui fait la demande et le serveur est l’application qui répond à la demande. Le client envoie une demande au serveur, qui traite alors la demande et renvoie une réponse. La réponse est généralement sous forme de données, telles qu’une page Web ou une image. Les API sont généralement conçues pour être légères et efficaces, de sorte qu’elles puissent être utilisées dans une large gamme d’applications.

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Exploration approfondie d'Amazon EC2 : optimiser les charges de travail avec les données matérielles

    Exploration approfondie d’Amazon EC2 : optimiser les charges de travail avec les données matérielles

    ,

    .

    Explorer Amazon EC2 en profondeur pour optimiser les charges de travail avec les données matérielles. Découvrez comment tirer le meilleur parti de votre infrastructure cloud !

    Comprendre le matériel sous-jacent aux instances EC2 d’Amazon

    EC2 Instance Types and Hardware

    Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités. Les principaux types d’instances EC2 sont les suivants :

    • Instances à mémoire haute performance (HIMEM) : Ces instances sont conçues pour offrir une mémoire et une puissance de calcul élevées. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
    • Instances à processeur haute performance (HIPROC) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
    • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
    • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.

    Chaque type d’instance est alimenté par un matériel spécifique qui lui est propre. Par exemple, les instances à mémoire haute performance (HIMEM) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute performance (HIPROC) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521. Enfin, les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521.

    Conclusion

    Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités, et est alimenté par un matériel spécifique. Comprendre le matériel qui se trouve sous le capot des instances EC2 est essentiel pour prendre les bonnes décisions lors du choix du type d’instance le plus adapté à votre cas d’utilisation. En ayant une compréhension fondamentale du matériel qui se trouve derrière les instances EC2, vous serez en mesure d’optimiser les performances et les coûts, ainsi que d’assurer le bon fonctionnement de vos applications.

    Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) est l’un des principaux services du cloud AWS, offrant une plateforme polyvalente pour le calcul sur demande. La vraie
    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Vues PostgreSQL avec paramètres d'exécution

    Vues PostgreSQL avec paramètres d’exécution

    ,

    Les vues PostgreSQL sont une fonctionnalité puissante qui permettent aux utilisateurs de créer des vues avec des paramètres d’exécution spécifiques. Découvrez comment les utiliser!

    Il y a de nombreuses situations où les applications sont demandées pour être assez agiles et polyvalentes afin qu’elles puissent exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

    Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

    The idea is to create a database table that will contain the parameters that will be used by the application. The application will be responsible for populating this table with the required parameters before running the report. The report query can then use the parameters from this table to filter the data.

    Il y a de nombreuses situations où des applications doivent être suffisamment agiles et polyvalentes pour pouvoir exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

    Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

    L’idée est de créer une table de base de données qui contiendra les paramètres qui seront utilisés par l’application. L’application sera responsable du remplissage de cette table avec les paramètres nécessaires avant de lancer le rapport. La requête du rapport peut alors utiliser les paramètres de cette table pour filtrer les données.

    Les bases de données PostgreSQL offrent un moyen pratique de gérer ces paramètres temporaires. La fonctionnalité de configuration temporaire permet aux développeurs d’utiliser des variables pour stocker des valeurs qui peuvent être modifiées à la volée. Ces variables peuvent être utilisées dans les requêtes SQL pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

    Les variables de configuration temporaire peuvent être définies à l’aide de la commande SET ou de la fonction spéciale SET_CONFIG. Les variables peuvent être récupérées à l’aide de la fonction GET_CONFIG et peuvent être supprimées à l’aide de la commande RESET ou de la fonction spéciale RESET_CONFIG.

    Les développeurs peuvent créer une table de base de données qui contiendra les paramètres nécessaires à l’exécution du rapport. L’application peut alors remplir cette table avec les paramètres nécessaires avant l’exécution du rapport. La requête du rapport peut alors utiliser ces paramètres pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

    La fonctionnalité de configuration temporaire est très utile pour les applications qui doivent générer des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution. Elle permet aux développeurs de créer des rapports flexibles et dynamiques sans avoir à modifier le code source. En outre, elle offre une solution simple et efficace pour gérer les paramètres d’une application.

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Amélioration des performances des applications modernes

    Amélioration des performances des applications modernes

    ,

    Les applications modernes sont de plus en plus complexes et nécessitent une amélioration des performances pour répondre aux exigences des utilisateurs. Cet article explorera les moyens d’améliorer les performances des applications modernes.

    Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

    La télémétrie est un processus qui consiste à recueillir des données sur l’état et les performances des applications et des systèmes. Ces données sont ensuite analysées pour comprendre le comportement des applications et identifier les problèmes. La télémétrie est essentielle pour surveiller et gérer les performances des applications. Elle fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. Les données recueillies par la télémétrie peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et l’efficacité des applications.

    L’observabilité est une notion plus large qui s’intéresse à la façon dont les systèmes et les applications sont conçus et comment ils sont surveillés. L’observabilité est une partie importante de l’architecture logicielle. Elle permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. L’observabilité permet aux développeurs de mieux comprendre leur architecture logicielle, de déboguer plus rapidement et de résoudre plus facilement les problèmes. Elle permet également aux administrateurs de systèmes de surveiller et de gérer les performances des applications.

    En résumé, la télémétrie et l’observabilité sont des outils essentiels pour surveiller et gérer les performances des applications. La télémétrie fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. L’observabilité permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. La bonne combinaison de ces outils peut aider les entreprises à améliorer leur architecture logicielle, à déboguer plus rapidement et à résoudre plus facilement les problèmes.

    Source de l’article sur DZONE

    /par
    Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

    Maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI.

    ,

    La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

    Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

    2. Testing

    Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

    3. Iterative Process

    Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

    Limitations of Prompt Engineering

    Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

    Potential Applications of Prompt Engineering

    Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

    Principes de l’ingénierie de prompt

    1. Écrire des instructions claires et spécifiques

    Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

    2. Test

    Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

    3. Processus itératif

    L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

    Limites de l’ingénierie de prompt

    L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

    Applications
    Source de l’article sur DZONE

    /par