Empêcher ChatGPT de dévier : Utiliser des « post-prompts » pour contrôler le contexte

Le défi de contrôler les modèles d'IA comme ChatGPT pour qu'ils restent dans les limites du contexte fourni est une préoccupation courante pour les développeurs. Cet article explore une solution pratique utilisant une technique de « post-prompt » pour empêcher ChatGPT de répondre à des questions en dehors du champ des informations fournies.

L'un des plus grands obstacles à l'utilisation de ChatGPT pour des tâches spécifiques, telles que le support client ou la recherche d'informations, est sa tendance à répondre à des questions sans rapport avec le contexte fourni. Cela peut entraîner des réponses non pertinentes ou inexactes, sapant l'utilité de l'assistant IA. De plus, ChatGPT peut fournir des informations issues de ses connaissances générales, ce qui pourrait inclure la promotion de produits ou services concurrents, un problème majeur pour les entreprises.

Après de nombreuses expérimentations, un développeur a découvert que l'ajout d'instructions spécifiques après la requête de l'utilisateur, connu sous le nom de « post-prompt », améliore considérablement l'adhérence de ChatGPT au contexte fourni. Cette technique simple mais efficace consiste à ajouter des phrases comme « Ne justifiez pas vos réponses. Ne donnez pas d'informations non mentionnées dans les INFORMATIONS CONTEXTUELLES » à l'invite de l'utilisateur.

Le « post-prompt » agit comme une commande directe à ChatGPT, limitant sa réponse aux seules informations contenues dans le contexte fourni. En instruisant explicitement l'IA de ne pas s'appuyer sur ses connaissances générales ou de fournir des détails superflus, le « post-prompt » contraint efficacement la portée de la réponse, garantissant la pertinence et l'exactitude.

Considérez le scénario où un utilisateur demande à ChatGPT de « Préparer 10 questions à choix multiples et leurs réponses sur la maintenance des machines de confection ». Sans le « post-prompt », ChatGPT pourrait tenter de générer des questions basées sur ses connaissances générales en ingénierie de maintenance. Cependant, avec le « post-prompt » en place, ChatGPT répondra par « Désolé, je crains de ne pas pouvoir répondre à cette demande car les INFORMATIONS CONTEXTUELLES fournies ne concernent pas le sujet de la maintenance des machines de confection », reconnaissant ainsi efficacement le manque de contexte pertinent.

Le « post-prompt » initial peut nécessiter des ajustements pour s'adapter à différents scénarios et contextes. Par exemple, un ordre plus direct comme « Ne me donnez aucune information sur les procédures et les caractéristiques de service qui ne sont pas mentionnées dans le CONTEXTE FOURNI » pourrait être plus efficace dans certains cas. L'expérimentation et l'affinage sont essentiels pour optimiser le « post-prompt » pour des applications spécifiques.

Bien que la technique du « post-prompt » se soit avérée efficace, les développeurs sont encouragés à explorer des approches alternatives et des améliorations. Le partage d'idées et d'expériences au sein de la communauté des développeurs peut conduire à de nouveaux affinements et à des solutions plus robustes pour contrôler les réponses de ChatGPT.

En implémentant un « post-prompt », les développeurs peuvent contrôler efficacement les réponses de ChatGPT, garantissant que l'assistant IA reste dans les limites du contexte fourni. Cette technique est un outil précieux pour construire des applications fiables et précises basées sur l'IA, en particulier dans les scénarios où des informations spécifiques et limitées sont requises.