Prenez contact avec nous
 Durée 7 heures

Plan du cours

Meilleures pratiques et outils

Pièges courants et stratégies d'atténuation

Introduction au Prompt Engineering

Affinement des prompts et conception itérative

Prompting pour l'automatisation des tests et la génération SQL

Résumé et prochaines étapes

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

Rédaction de prompts pour la génération de code

  • Éviter le code halluciné ou les vulnérabilités de sécurité
  • Gérer les entrées incomplètes ou ambiguës
  • Créer des prompts de secours sûrs et des garde-fous
  • Création de cas de test à partir de exigences ou de code
  • Génération de requêtes SQL structurées à partir du langage naturel
  • Formatage des sorties pour l'intégration dans des suites de tests
  • Explication de code legacy ou peu familier
  • Prompting pour des explications de logique ou l'analyse de cas limites
  • Identification et explication des bogues ou des inefficacités
  • Génération de code à partir de descriptions en langage clair
  • Contrôle du format de sortie et du langage de programmation
  • Travail avec des logiques complexes ou plusieurs fonctions
  • Amélioration des résultats par l'enchaînement de prompts et les boucles de rétroaction
  • Récupération d'erreurs et stratégies de réglage des prompts
  • Études de cas sur l'affinement pour les tâches techniques
  • Bibliothèques de prompts et motifs de réutilisation
  • Utilisation de modèles de prompts dans VS Code ou des flux de travail basés sur API
  • Évaluation de la qualité et des performances des prompts en usage en production
  • Compréhension des prompts, du contexte, des jetons et des modèles
  • Types de prompts : zéro-jeu, un-jeu, peu-jeu
  • Utilisation des instructions système vs utilisateur dans différentes API

Pré requis

Public cible

  • Développeurs utilisant des LLM pour la génération ou l'analyse de code
  • Responsables techniques explorant les outils d'IA dans leurs flux de travail
  • Professionnels du logiciel expérimentant les intégrations de LLM
  • Expérience en développement logiciel ou en scripts
  • 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

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires