Créer un prompt système pour un chatbot LLM
Génère un prompt système complet pour un chatbot LLM avec persona, exemples few-shot, garde-fous, variables de personnalisation et protocole de test.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
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
Pourquoi ce prompt fonctionne
Les exemples few-shot sont la technique la plus efficace pour calibrer le comportement d'un LLM. La demande de requêtes adversariales force l'identification des failles du prompt avant le déploiement. Les métriques d'évaluation rendent le chatbot améliorable de façon objective.
Cas d'usage
Résultat attendu
Prompt système complet, 3 exemples few-shot, instructions de formatage, garde-fous, variables de personnalisation, 5 tests adversariaux et métriques d'évaluation.
Formez-vous en profondeur
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