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Version : Stable (v4.x)

Art du Prompting

Traduction Bêta Non Officielle

Cette page a été traduite par PageTurner AI (bêta). Non approuvée officiellement par le projet. Vous avez trouvé une erreur ? Signaler un problème →

Maîtrisez l'art du prompting pour obtenir les meilleurs résultats avec Ask AI. Ce guide explique le fonctionnement des prompts dans DocSearch v4, partage des techniques éprouvées de fournisseurs d'IA leaders, et propose des exemples pratiques pour créer des réponses IA efficaces et conformes à votre documentation.

Vous apprendrez :

  • Comment Ask AI utilise les prompts avec votre contenu

  • Techniques et modèles de prompting éprouvés

  • Pièges courants et comment les éviter

  • Bonnes pratiques de sécurité et conformité

1. Fonctionnement du prompting dans Ask AI​

  1. Prompt système de base (masqué) - Chaque requête Ask AI démarre avec un prompt système propriétaire qui applique sécurité, récupération et ton.

  2. Votre prompt système complémentaire - Instructions supplémentaires que vous fournissez (ex: "Répondez comme un SRE Kubernetes. Privilégiez les listes à puces concises.").

  3. Question utilisateur - Ce que vos visiteurs saisissent dans le chat.

  4. Passages contextuels - Extraits pertinents de votre index Algolia, insérés automatiquement.

Seule l'étape 2 est sous votre contrôle ; le reste est géré par Ask AI. Voyez votre prompt comme un calque de politique plutôt qu'une réécriture complète.

2. Principes des prompts efficaces​

GoalWhat to doWhy it helps
Be explicitState role, style and constraints in the first sentence.LLMs obey the earliest, clearest instruction.
Ground in contextAdd product names, audience level, or domain jargon.Reduces hallucinations and keeps answers on-brand.
Set format"Answer in Markdown with H2 headings and a summary table." (we handled this for you)Ensures consistent rendering in your site theme.
Show, don't tellGive one or two short exemplars of the desired output.Few-shot examples outperform general adjectives.
Limit scope"If you're unsure, say I don't know."Encourages honesty over speculation.
Iterate & testLook at the feedback, tweak, re-run.Prompting is an empirical craft - small wording changes matter.

Conseil - soyez concis Les prompts trop longs repoussent les extraits pertinents hors de la fenêtre contextuelle et ralentissent les réponses.

3. Modèles de prompts performants​

Transfert de style​

You are a senior React maintainer. Explain concepts in the style of React docs: concise intro ➜ "Example" ➜ "Gotchas".

Persona + public cible​

Act as a cloud-native Solutions Architect.
Audience: junior DevOps engineers migrating to Kubernetes.
Goal: explain trade-offs in plain English, no jargon.

Raisonnement en plusieurs étapes​

FIRST think step-by-step about possible causes.
THEN output only the final answer in bullet points.

4. Pièges courants​

Anti-patternWhat happensFix
Vagueness - "Explain this."Generic or rambling answers.Specify role, topic, length.
Prompt stuffing - 1 000-word instructions.Context window overflow; higher cost.Trim to the essentials.
Conflicting rulesModel picks one at random.Merge rules or order them by priority.

5. Sécurité & conformité​

  • Ne collez jamais de secrets, données personnelles (PII) ou URLs internes dans vos prompts.

  • N'utilisez pas de politiques d'entreprise ou informations sensibles dans vos prompts.

  • Vérifiez la conformité de quelques réponses générées lors des tests.

6. Pour aller plus loin​

Ces ressources incluent des modèles concrets, des bibliothèques d'exemples et des techniques avancées comme le prompting en chaîne de raisonnement (chain-of-thought).

Checklist rapide​

  • Rôle et public définis

  • Format souhaité spécifié

  • Exemples inclus (≤ 2)

  • Limites de périmètre et langage de repli ajoutés

  • Testé avec des questions utilisateurs réelles

Bonne création de prompts — et souvenez-vous : itérez, observez, affinez !