Avec la multiplication des outils d’IA générative, maîtriser l’art de rédiger des prompts s’avère plus qu’indispensable. Mais à la vitesse où évoluent les solutions d’intelligence artificielle, nombre d’utilisateurs se sentent perdus. C’est à cet instant que Dust est né.
Cet outil de prompt engineering aide les utilisateurs à rédiger des messages guidés pertinents, mais aussi à les enchaîner. Découvrez Dust pour le prompt engineering et ses fonctionnalités.
C’est quoi Dust ?
Dust est né d’un constat : l’IA modifie notre façon de travailler. Désormais, il est possible de gagner un temps précieux sur de multiples tâches grâce aux assistants IA. Mais encore faut-il savoir leur communiquer efficacement nos demandes.
C’est là qu’intervient Dust, l’assistant IA personnalisé et sécurisé. Dust se montre particulièrement innovant pour le prompt engineering. Cet outil fournit une interface web aux entreprises pour les aider à écrire des prompts et les enchaîner les uns aux autres.
Dust n’est certes pas le seul outil de prompt engineering, mais sa courbe d’apprentissage est exponentielle. Ce qui permet aux utilisateurs de personnaliser encore plus leurs résultats.
Quelles sont les fonctionnalités de Dust pour le Prompt engineering ?
Un assistant personnalisé
Dust se présente d’abord comme un assistant personnalisé à destination des entreprises. L’idée étant de répondre parfaitement aux besoins des collaborateurs.
Pour personnaliser votre assistant, vous pouvez déployer des applications LLM (large language models) construites dans Dust. Pour cela, vous avez accès à plusieurs fonctionnalités comme les extraits de code, les recherches sur Internet ou les ensembles de données.
Les ensembles de données
Pour entraîner et personnaliser vos modèles de machine learning, il convient d’intégrer à Dust des ensembles de données. Et grâce aux API, il est possible de connecter les données provenant d’un stack technologique complet, telles que Notion, Google Drive, GitHub, etc. En connectant toutes leurs données à Dust, les entreprises éliminent les silos de connaissances. Et surtout, cela permet d’utiliser des assistants conscients du contexte global, capables de s’adapter aux besoins précis des organisations.
Et comme il s’agit d’une solution sécurisée, les entreprises peuvent contrôler l’accès aux données de manière granulaire.
Bon à savoir : Dust prend en charge plusieurs fournisseurs de modèles open source, comme OpenAI, Anthropic, Mistral.
Dust et le prompt engineering
Au-delà de ces fonctionnalités basées sur le machine learning, Dust se focalise principalement sur le prompt engineering. Ainsi, les utilisateurs peuvent lui demander une multitude de requêtes. Par exemple :
- Peux-tu me résumer les rapports d’équipes journalier ? Pour ce faire, il pourra alors récupérer les informations sur Slack.
- Peux-tu me créer une formule VLOOKUP pour faire correspondre les noms des employés avec leur identifiant ? Dust utilisera les données disponibles sur Excel ou tout autre document pour répondre à la requête.
- Peux-tu me trouver la checklist d’onboarding pour les nouvelles recrues ? Si les infos sont dispo sur Notion ou autres outils, Dust pourra les trouver facilement.
Pour optimiser les résultats, Dust vous aide à rédiger des messages guidés percutant, notamment en utilisant les techniques de l’advanced prompt engineering (comme ReAct ou Chain of Thought).
Mais surtout, il est capable d’enchaîner les prompts les uns à la suite des autres, tout en fournissant aux utilisateurs des résultats cohérents.
Maîtrisez Dust et le prompt engineering avec DataScientest
Avec toutes ces fonctionnalités de Dust de prompt engineering, Dust se révèle un outil incontournable. Mais pour être capable de l’utiliser correctement, il convient de maîtriser le machine learning dans son ensemble. C’est justement l’objectif de DataScientest. Grâce à nos formations, l’intelligence artificielle, ses évolutions et ses outils n’auront plus de secrets pour vous. Découvrez notre programme !
Pour améliorer les performances du système d’IA grâce au Fine-Tuning, il convient de prêter une attention particulière à deux paramètres :
- La qualité des données : pour répondre à des tâches spécifiques, les jeux de données présentés doivent aussi être spécifiques.
- Les étapes d’entraînement : il ne s’agit pas seulement d’entraîner le modèle à contextualiser les données, mais à le guider vers les meilleurs résultats. Pour cela, il est nécessaire de mettre en place un système de retour d’information à travers des évaluations humaines.
