L'art du prompting avec Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock

Après avoir intégré Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock dans plusieurs projets, dont le chapitrage automatisé pour Wooskill, j'ai acquis une expertise significative dans l'art du prompting - cette compétence essentielle mais souvent sous-estimée qui consiste à communiquer efficacement avec les modèles d'IA générative.

Dans cet article, je partage les techniques que j'ai affinées au fil du temps pour structurer des prompts optimaux, en me concentrant particulièrement sur l'utilisation de formats structurés comme XML et JSON. Ces approches m'ont permis d'obtenir des résultats remarquablement précis et exploitables directement dans mes applications professionnelles.

Avant d'entrer dans le vif du sujet sur les techniques de prompting, il est important de comprendre pourquoi j'ai choisi d'utiliser Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock pour mes projets professionnels.

Claude 3.7 Sonnet, développé par Anthropic, se distingue par plusieurs caractéristiques qui en font un excellent choix pour les applications d'entreprise :

1. Performances élevées : Il offre un équilibre optimal entre coût et performance, avec des capacités de compréhension contextuelle exceptionnelles

2. Traitement de documents longs : Sa capacité à traiter des contextes étendus (jusqu'à 200K tokens) est parfaite pour analyser des transcriptions, documents techniques ou juridiques complets

3. Structuration naturelle des données : Claude excelle particulièrement dans la génération de contenus structurés selon des formats spécifiques comme XML et JSON

4. Fiabilité et robustesse : Il évite généralement les hallucinations et sait reconnaître ses limites

Quant à AWS Bedrock, cette plateforme offre plusieurs avantages décisifs :

• Intégration transparente dans l'écosystème AWS
• Respect des contraintes de sécurité et de conformité
• Facturation transparente et contrôlable
• Infrastructure hautement disponible
• Faible latence, essentielle pour les applications en temps réel

Avant d'aborder les techniques avancées de structuration, commençons par les principes fondamentaux qui s'appliquent à tout prompting efficace avec Claude 3.7 Sonnet :

En appliquant ces principes fondamentaux, vous établissez déjà une base solide pour communiquer efficacement avec Claude. Cependant, pour des applications professionnelles nécessitant des sorties structurées et exploitables programmatiquement, nous devons aller plus loin.

Au fil de mes expérimentations, j'ai développé une structure de prompt en quatre parties qui s'est révélée particulièrement efficace pour les tâches complexes :

La première partie de votre prompt doit établir clairement le contexte général et votre objectif. Cette section aide Claude à comprendre le cadre global de la tâche :

Par exemple, pour mon projet de chapitrage automatisé :

La deuxième partie détaille précisément ce que Claude doit faire et comment il doit procéder. C'est ici que vous précisez la méthodologie à suivre :

Pour mon projet de chapitrage :

La troisième partie contient les données que Claude doit analyser ou traiter. Pour les applications professionnelles, j'encapsule systématiquement ces données dans une structure XML clairement délimitée :

Pour mon projet de chapitrage :

Cette structure permet à Claude de distinguer clairement les données d'entrée des instructions.

La dernière partie, cruciale pour les applications professionnelles, spécifie précisément le format dans lequel vous souhaitez obtenir la réponse. C'est ici que l'utilisation de XML ou JSON devient particulièrement pertinente :

Pour mon projet de chapitrage en XML :

Ou pour un format JSON :

Dans mes projets avec Claude 3.7 Sonnet, j'ai expérimenté extensivement avec les formats XML et JSON. Voici mes observations sur leurs forces respectives :

Le XML présente plusieurs avantages significatifs lorsqu'on travaille avec Claude :

1. Délimitation claire : Les balises d'ouverture et de fermeture rendent la structure hiérarchique immédiatement apparente

2. Respect rigoureux de la structure : Claude a tendance à respecter très fidèlement la structure XML demandée

3. Gestion supérieure du texte formaté : Le XML excelle pour préserver la mise en forme, les sauts de ligne et les caractères spéciaux

4. Flexibilité des attributs : La possibilité d'utiliser des attributs offre une couche supplémentaire de structuration

5. Commentaires intégrés : Les commentaires XML permettent d'inclure des informations supplémentaires sans perturber la structure

Je privilégie généralement le XML pour :

• Les données textuelles complexes avec formatage
• Les structures hiérarchiques profondément imbriquées
• Les sorties destinées à être analysées par des parseurs XML robustes

Par exemple, pour mon projet de chapitrage, le XML était idéal car il permettait de préserver facilement la structure hiérarchique des chapitres et sous-chapitres potentiels.

Le JSON offre également des avantages distincts :

1. Intégration simplifiée : Conversion directe en objets JavaScript/TypeScript

2. Syntaxe plus concise : Moins verbeux que le XML, particulièrement pour les structures plates

3. Prise en charge native des types : Distinction claire entre chaînes, nombres, booléens, tableaux et objets

4. Popularité dans les API modernes : Compatible avec la plupart des frameworks et bibliothèques web

5. Parsing plus léger : Généralement plus rapide à traiter que le XML

Je privilégie le JSON pour :

• Les données destinées à être consommées directement par des applications web
• Les structures de données relativement plates
• Les cas nécessitant différents types de données (nombres, booléens, chaînes)
• Les intégrations avec des API REST

Pour déterminer le format le plus adapté à votre cas d'usage, posez-vous ces questions :

1. Consommation finale : Comment les données seront-elles utilisées ? Si c'est principalement dans un environnement JavaScript/web, penchez vers JSON

2. Complexité structurelle : Pour des structures profondément imbriquées avec des attributs, le XML est souvent plus adapté

3. Types de données : Si vous avez besoin de distinguer clairement les types (nombres vs chaînes), le JSON est préférable

4. Taille des données : Pour de très grandes structures, le XML peut offrir une meilleure lisibilité grâce à sa structure explicite

5. Facilité de parsing : Considérez les outils disponibles dans votre stack technologique pour traiter chaque format

Dans la pratique, j'ai observé que Claude 3.7 Sonnet produit généralement des résultats légèrement plus fiables avec XML qu'avec JSON, particulièrement pour les structures complexes. Cependant, cette différence s'estompe avec des prompts bien conçus.

Au-delà de la structure de base du prompt, j'ai développé plusieurs techniques avancées qui améliorent significativement la qualité et la consistance des résultats avec Claude 3.7 Sonnet.

Une technique particulièrement efficace consiste à inclure explicitement des contraintes de validation dans votre prompt, similaires à un schéma JSON ou XSD :

Cette approche agit comme un guide pour Claude et améliore considérablement la cohérence des résultats. Dans mes projets, j'ai constaté une réduction de plus de 90% des erreurs de format lorsque j'emploie cette technique.

Pour les tâches particulièrement complexes, j'ai développé une technique de prompting en plusieurs étapes, où je demande à Claude de décomposer son raisonnement :

Cette approche "penser étape par étape" améliore considérablement la qualité des résultats pour les tâches nécessitant une analyse approfondie ou un raisonnement complexe.

Le "few-shot prompting" consiste à fournir à Claude des exemples concrets de ce que vous attendez. C'est particulièrement efficace pour garantir la qualité et la cohérence stylistique des résultats :

Dans mes projets, j'intègre généralement 2 à 3 exemples représentatifs qui illustrent la qualité, le style et la structure que j'attends dans la réponse finale.

Avec AWS Bedrock, nous pouvons contrôler le paramètre de "température" qui régule la créativité vs déterminisme du modèle. Mes recommandations basées sur l'expérience :

• Température basse (0.1-0.3) : Idéale pour les tâches nécessitant une précision maximale, comme l'extraction structurée de données ou l'analyse factuelle. J'utilise systématiquement cette plage pour les applications d'entreprise nécessitant des résultats prévisibles.

• Température moyenne (0.4-0.7) : Équilibre entre créativité et précision, adaptée pour la génération de contenu qui doit rester factuel mais permet une certaine latitude stylistique.

• Température élevée (0.8-1.0) : Réservée aux cas nécessitant une créativité maximale, comme la génération d'idées innovantes ou de contenus créatifs. À éviter pour les applications nécessitant une structure rigoureuse.

Pour mon projet de chapitrage automatisé, j'ai utilisé une température de 0.2 pour maximiser la cohérence et la précision structurelle.

Pour illustrer concrètement les principes abordés dans cet article, voici un exemple complet de prompt optimisé pour une tâche d'analyse de données de ventes et de génération de rapport structuré :

Au cours de mes nombreuses expérimentations avec Claude 3.7 Sonnet, j'ai identifié plusieurs erreurs récurrentes qui peuvent compromettre la qualité des résultats :

J'ai constaté que la cinquième erreur est particulièrement problématique dans les environnements de production : obtenir des données structurées qui ne respectent pas vos attentes peut nécessiter un post-traitement complexe ou des retours en arrière coûteux.

Pour faciliter la création de vos propres prompts optimisés, voici un guide méthodique en 7 étapes que j'ai affiné au fil de mes projets :

Avant même de commencer à rédiger votre prompt, prenez le temps de définir précisément :

• Quel est le problème spécifique que vous cherchez à résoudre ?
• Quelles sont les données d'entrée disponibles ?
• Quel format de sortie sera le plus exploitable par votre système ?
• Quelles sont les contraintes techniques ou métier à respecter ?

Cette réflexion préalable vous permettra d'orienter efficacement la conception de votre prompt.

En suivant le modèle en quatre parties présenté précédemment :

1. Rédigez une introduction claire qui établit le contexte
2. Détaillez les instructions précises et les étapes à suivre
3. Préparez vos données d'entrée dans un format structuré (XML ou JSON)
4. Définissez rigoureusement le format de sortie attendu

Identifiez et explicitez toutes les contraintes que le résultat doit respecter :

• Formats spécifiques (dates, nombres, etc.)
• Longueurs minimales et maximales
• Types de données attendus
• Relations entre les différents éléments de la réponse

Plus ces contraintes sont explicites, plus le résultat sera conforme à vos attentes.

Si la tâche est complexe ou si vous avez besoin d'un format très spécifique :

1. Créez 2-3 exemples représentatifs de ce que vous attendez
2. Assurez-vous que ces exemples couvrent différents cas de figure
3. Vérifiez que vos exemples sont cohérents entre eux et avec vos instructions

Ces exemples serviront de guides concrets pour Claude.

Une fois votre prompt initial créé :

1. Testez-le avec les données réelles
2. Analysez attentivement les résultats obtenus
3. Identifiez les points d'amélioration potentiels
4. Affinez votre prompt en conséquence

L'itération est une étape fondamentale - rarement un prompt complexe est parfait du premier coup.

Expérimentez avec les paramètres disponibles dans AWS Bedrock :

• Testez différentes valeurs de température en fonction de votre besoin de créativité vs précision
• Ajustez éventuellement le top_p ou le max_tokens si nécessaire
• Documentez les combinaisons de paramètres qui produisent les meilleurs résultats pour votre cas d'usage

Une fois votre prompt optimisé :

1. Documenter soigneusement votre prompt et les paramètres optimaux
2. Mettre en place un système de validation des résultats (parser XML/JSON)
3. Prévoir une gestion des cas d'erreur ou de résultats non conformes
4. Implémenter des mécanismes de retry avec variations de prompt si nécessaire

Cette dernière étape est cruciale pour une intégration robuste en environnement de production.

Pour conclure cet article, je souhaite partager quelques cas d'usage professionnels où les techniques de prompting structuré avec Claude 3.7 Sonnet se sont révélées particulièrement efficaces :

En utilisant XML en entrée et JSON en sortie, j'ai développé un système capable d'extraire des informations structurées à partir de documents variés (contrats, factures, rapports) avec une précision supérieure à 95%. Le prompt incluait un système de validation précisant les types de données attendus pour chaque champ, réduisant considérablement les erreurs d'extraction.

Pour un projet de gestion de base de connaissances, j'ai conçu un prompt permettant de catégoriser automatiquement les articles techniques et d'en extraire les tags pertinents. L'utilisation du few-shot prompting avec 5 exemples représentatifs a permis d'atteindre une cohérence remarquable dans la catégorisation, même pour des sujets techniques complexes.

Pour un outil d'analyse de données commerciales, j'ai développé un prompt qui transforme des données brutes de ventes en rapports d'analyse structurés incluant des tendances identifiées et des recommandations actionnables. Le format JSON de sortie permet une intégration directe dans le dashboard de l'application.

Comme détaillé dans mon précédent article, j'ai utilisé un prompt structuré en XML pour transformer des transcriptions de sessions vidéo en chapitres cohérents et navigables. La structure XML a permis une intégration fluide avec le lecteur vidéo de la plateforme Wooskill.

À mesure que les modèles d'IA générative comme Claude 3.7 Sonnet s'intègrent dans nos solutions professionnelles, la maîtrise du prompting devient une compétence stratégique pour les développeurs et les architectes de solutions.

L'art du prompting structuré que j'ai partagé dans cet article représente bien plus qu'une simple technique - c'est une approche méthodique pour transformer des modèles génériques en outils précis répondant à des besoins métiers spécifiques. En combinant une structure claire, des formats comme XML et JSON, et des techniques avancées comme le few-shot prompting, nous pouvons exploiter pleinement le potentiel de ces modèles.

Dans mes projets avec AWS Bedrock, j'ai constaté que le temps investi dans l'optimisation des prompts est largement compensé par la qualité et la consistance des résultats obtenus, ainsi que par la réduction des traitements post-génération.

Alors que nous continuons à explorer les frontières de cette technologie passionnante, je vous encourage à expérimenter ces techniques et à les adapter à vos propres cas d'usage. La véritable puissance de l'IA générative ne réside pas seulement dans les modèles eux-mêmes, mais dans notre capacité à les guider efficacement vers les résultats dont nous avons besoin.

Si vous souhaitez approfondir ce sujet ou explorer d'autres aspects de l'IA générative et des technologies AWS, n'hésitez pas à consulter les ressources ci-dessous ou à me contacter directement.