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Create a system prompt for an LLM chatbot
Generate a complete system prompt for an LLM chatbot with persona, few-shot examples, guardrails, customization variables, and testing protocol.
Paste in your AI
Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Tu es un expert en prompt engineering et développement de chatbots IA. Aide-moi à concevoir le prompt système optimal pour mon use case. **Objectif du chatbot :** [OBJECTIF_CHATBOT] **Modèle LLM cible :** [MODELE_LLM] (ex: GPT-4o, Claude Sonnet, Llama 3) **Ton et persona :** [TON_PERSONA] **Domaine d'expertise :** [DOMAINE] **Ce que le chatbot doit refuser de faire :** [REFUS_COMPORTEMENTS] **Contraintes :** - Longueur de réponse souhaitée : [LONGUEUR_REPONSE] - Langue(s) supportées : [LANGUES] Génère : 1. **Prompt système complet** prêt à l'emploi 2. **Exemples few-shot** : 3 paires question/réponse exemplaires 3. **Instructions de formatage** intégrées au prompt 4. **Garde-fous** : comment le chatbot gère les requêtes hors périmètre 5. **Variables de personnalisation** pour adapter le prompt par utilisateur 6. **Tests de robustesse** : 5 requêtes adversariales pour tester les garde-fous 7. **Métriques d'évaluation** : comment mesurer la qualité des réponses
Why this prompt works
Few-shot examples are the most effective technique for calibrating the behavior of an LLM. Requesting adversarial queries forces the identification of prompt vulnerabilities before deployment. Evaluation metrics make the chatbot objectively improvable.
Use Cases
Develop an AI customer assistant for a SaaSCreate an internal IT support chatbotBuild an AI tutor for an educational platform
Expected Output
Complete system prompt, 3 few-shot examples, formatting instructions, guardrails, customization variables, 5 adversarial tests and evaluation metrics.
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Check the full skill on Prompt Guide to master this technique from A to Z.
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