Ce billet de blog démontre des implémentations pratiques de techniques d'ingénierie de prompte utilisant Spring AI. Les exemples et les modèles de ce article sont basés sur le guide d'ingénierie de prompte exhaustif qui couvre la théorie, les principes et les modèles d'ingénierie de prompte efficace. Le blog montre comment traduire ces concepts en code Java fonctionnel utilisant l'API fluide ChatClient de Spring AI. La section de configuration explique comment configurer et ajuster votre modèle de langage grand (LLM) avec Spring AI, notamment en sélectionnant le fournisseur de LLM approprié pour votre cas d'utilisation et en configurant les paramètres de génération importants qui contrôlent la qualité, le style et le format des sorties du modèle. Le blog couvre également la configuration des sorties LLM, notamment la température, la longueur de sortie, les contrôles d'échantillonnage et le format de réponse structuré. Le blog démontre ensuite diverses techniques d'ingénierie de prompte, notamment la prompte à zéro coup, la prompte à un coup et la prompte à quelques coups, ainsi que la prompte système, contextuelle et de rôle. La prompte à zéro coup consiste à demander à une IA de réaliser une tâche sans fournir d'exemples, tandis que la prompte à un coup et la prompte à quelques coups fournissent au modèle un ou plusieurs exemples pour guider ses réponses. La prompte système définit le contexte global et le but pour le modèle de langage, définissant le "grand tableau" de ce que le modèle devrait faire. Le blog fournit des exemples de la façon dont implémenter ces techniques dans des applications Java de production utilisant l'API ChatClient de Spring AI. Les exemples du blog sont structurés pour suivre les mêmes modèles et techniques que ceux décrits dans le guide original, et le code source de démonstration utilisé dans cet article est disponible sur GitHub. Le blog fournit également des références à des articles de recherche et des documentations pour une lecture supplémentaire. Dans l'ensemble, ce billet de blog fournit un guide exhaustif pour l'implémentation de techniques d'ingénierie de prompte utilisant Spring AI, et est une ressource précieuse pour les développeurs cherchant à améliorer les performances et l'efficacité de leurs modèles de langage.