Prompt engineering et garde-fous
Améliorez les résultats de l’IA et contrôlez les actions autorisées.
Un prompt efficace ne suffit généralement pas à faire fonctionner durablement une application d’IA. Les consignes, le contexte, les formats de résultat et les contrôles applicatifs doivent être cohérents. Nous développons des prompts versionnés et des vérifications adaptées à votre cas d’usage. Des tests représentatifs montrent les améliorations obtenues, les limites restantes et la manière de traiter les résultats inadaptés.
Vos possibilités
Des services pour faire avancer votre projet
Définir la tâche et le résultat attendu
Nous décrivons l’objectif, l’utilisateur, les informations autorisées et la structure des résultats requise. De bons exemples et des cas d’erreur connus forment la base du développement.
La qualité peut être jugée sur la base d’attentes compréhensibles.
Développer les prompts et le contexte méthodiquement
Les instructions, exemples et contexte sont variés et documentés de manière ciblée. Le modèle, l’application et les données disponibles sont pris en compte ensemble.
Les améliorations sont évaluées selon des critères documentés.
Valider les formats de sortie
Les résultats structurés sont vérifiés par rapport aux schémas et règles métier convenus. Les résultats invalides ou incomplets suivent une gestion des erreurs définie.
Les systèmes en aval peuvent fonctionner avec des entrées vérifiées.
Limiter l’accès et les actions
L’accès aux données, les fonctions de l’outil et les modifications possibles sont contrôlés en dehors du modèle. Les approbations requises et les paramètres autorisés font partie de l’application.
Les autorisations techniques sont appliquées indépendamment de la réponse du modèle.
Tester les tentatives de manipulation et les cas limites
Les saisies directes, documents tiers et combinaisons inattendues sont intégrés au jeu de tests convenu. Les modes de défaillance connus servent à évaluer les contrôles.
Vous recevrez des résultats documentés sur le comportement testé.
Intégrer la gestion des changements et l’exploitation
Les prompts, règles et tests sont versionnés et liés à la mise en production. L’analyse des retours permet d’adapter les contrôles de façon ciblée.
La qualité reste vérifiable même avec d’autres changements de modèle et d’application.
Quand faire appel à nous
Prompt engineering et garde-fous Cas d’usage
Trois exemples de situations illustrent les points de départ possibles.
Une fonction d’IA fournit des formats incohérents
Nous combinons des instructions de tâche plus claires avec la validation du schéma et une gestion définie des erreurs.
Un assistant traite les documents ou résultats de recherche de tiers
Nous testons les limites contextuelles, les contrôles d’accès et le comportement lorsque le contenu tente de manipuler l’assistant.
Des changements de prompt améliorent certains exemples mais dégradent d’autres tâches
Un ensemble de test représentatif et des versions enregistrées rendent ces compromis visibles.
Du besoin au résultat
Une démarche claire avec des étapes vérifiables
Recenser la tâche et les erreurs connues
Nous définissons les résultats attendus, les faiblesses connues et les implications techniques.
Concevoir les prompts et les contrôles
Les instructions, le contexte, les schémas et les limites des permissions sont alignés.
Évaluer les variantes et les cas limites
La solution est testée avec des tâches représentatives et des cas de manipulation convenus.
Transmettre les règles et les tests
Les versions, résultats, limitations restantes et maintenance continue sont documentés.
Votre bénéfice
Vos livrables
- Des prompts versionnés et des choix de conception documentés.
- Des contrôles réalisés pour les formats de résultat et les règles convenus.
- Un ensemble de tests avec des tâches normales, des cas particuliers et des tentatives de manipulation pertinentes.
- Des résultats d’évaluation et des procédures de mise en production, de repli et d’évolution.
Comment travailler avec nous
Choisissez un point de départ adapté à votre situation. Le périmètre et la charge de travail sont précisés ensemble dans une proposition.
Évaluer les prompts et les garde-fous
Pour plus de clarté : tâches, schémas d’erreur, limites techniques et améliorations prioritaires.
Implémenter les prompts et les contrôles
Pour une fonctionnalité définie : validation de la sortie, contrôles d’accès et évaluation.
Améliorer la qualité dans la durée
Pour un usage continu : tests de régression, changements de modèles et ajustements ciblés.
SYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Identités, secrets et politiques
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
La connexion, les secrets techniques et les politiques de plateforme servent à des objectifs différents. Nous les connectons avec des rôles, des autorisations limitées et des exceptions documentées. Les outils sélectionnés font partie d’un modèle d’accès et d’exploitation commun.
Accès contrôlé et politiques de plateforme plus cohérentes.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Vos questions avant de démarrer
Que comprend le prompt engineering dans un projet ?
Il comprend la conception et l’évaluation méthodiques des consignes, exemples et informations de contexte. Un prompt est évalué avec le modèle et l’application. Les changements sont versionnés et comparés selon les mêmes critères.
Que sont les garde-fous ?
Les garde-fous sont des contrôles qui contraignent le comportement d’une application d’IA ou valident ses résultats. Ils peuvent inclure la validation du schéma, les règles d’autorisation, les vérifications de contenu et les approbations. Les contrôles appropriés dépendent de la tâche et de ses conséquences potentielles.
Un prompt système suffit-il à protéger les données confidentielles ?
L’application et l’infrastructure doivent faire respecter les droits d’accès. Un prompt peut décrire le comportement souhaité, mais ne remplace pas les vérifications d’autorisation. Les données sensibles sont fournies uniquement dans le périmètre convenu et contrôlé techniquement.
Peut-on empêcher complètement l’injection de prompt ?
Nous ne supposons pas qu’il soit possible de l’empêcher complètement. Nous limitons ses effets avec des contrôles d’accès, des appels d’outils validés, une gestion adaptée du contexte et des tests. Les limites restantes sont documentées pour l’application concernée.
Un format JSON correct garantit-il un contenu correct ?
Non. Un schéma valide une structure convenue et éventuellement certaines plages de valeurs. L’exactitude des informations et les preuves qui les étayent nécessitent d’autres critères et tests. La validation structurelle et l’évaluation du contenu sont examinées séparément.
Comment les variantes peuvent-elles être comparées équitablement ?
Un ensemble de tests stable, des critères d’évaluation définis et des versions enregistrées du modèle créent des conditions comparables. Des répétitions peuvent aider à évaluer la variabilité. Les améliorations sont prises en compte parallèlement aux coûts, aux temps de réponse et aux erreurs nouvellement introduites.
Les prompts existants peuvent-ils continuer à être utilisés ?
Oui. Les prompts, exemples et retours existants constituent un point de départ important. Nous les vérifions pour leur compréhension, leurs contradictions et leur impact mesuré. Les composantes appropriées sont adoptées et complétées de manière ciblée.
Comment les contrôles resteront-ils à jour après le projet ?
Les prompts, règles et tests sont transmis avec des responsables identifiés et un processus de changement. De nouveaux modes de défaillance ou changements de modèle déclenchent des contrôles adaptés. Un support continu peut être convenu pour un périmètre défini.
Parlons de la prochaine étape
Quels résultats de l’IA nécessitent des contrôles plus précis ?
Décrivez la tâche, le résultat attendu et les erreurs typiques. Nous définissons les contrôles appropriés et un champ d’amélioration spécifique.