Variables (Slots)
Les variables de prompt (slots) vous permettent de personnaliser la façon dont les informations sont transmises à votre assistant IA. Certains sont inclus automatiquement, d'autres doivent être définis manuellement pour vous donner un contrôle total. Vous pouvez les spécifier dans l'éditeur de prompt.
{{question}}
Sera rempli avec l'entrée fournie par l'utilisateur via la barre de recherche.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{question}} :
Répondez à la question suivante :
{{question}}
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si l'utilisateur tape Quels sont les symptômes de la grippe ? :
Répondez à la question suivante :
Quels sont les symptômes de la grippe ?
Si des données ont été téléversées dans la section de données, le slot {{question}} sera ajouté automatiquement au prompt. Un avertissement sera affiché dans l'éditeur de prompt s'il n'est pas visible.
Si vous souhaitez l'insérer à un emplacement précis du prompt, vous pouvez le faire en tapant /question et l'avertissement disparaîtra.
{{input_data}}
Sera rempli avec les données extraites de la section de données spécifiée ou des données téléversées via le clip.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{input_data}} :
Considérez le contenu suivant :
{{input_data}}
Prompt rempli
S'il y a un document intitulé Flu qui est découpé en 2 parties :
Découpage 1 : La grippe, ou influenza, est une maladie respiratoire contagieuse causée par les virus de la grippe. Les symptômes comprennent de la fièvre, de la toux, des maux de gorge, des courbatures et de la fatigue.
Découpage 2 : La grippe peut entraîner des complications graves, en particulier chez les jeunes enfants, les personnes âgées et les personnes dont le système immunitaire est affaibli. La vaccination est le meilleur moyen de prévenir la grippe.
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage :
Prenez le contenu suivant :
# Documents
[1]:
TITLE: Grippe
CONTENT: La grippe, ou influenza, est une maladie respiratoire contagieuse causée par les virus de la grippe. Les symptômes incluent de la fièvre, de la toux, des maux de gorge, des courbatures et de la fatigue.
[2]:
TITLE: Grippe
CONTENT: Elle peut entraîner des complications graves, en particulier chez les jeunes enfants, les personnes âgées et les personnes dont le système immunitaire est affaibli. La vaccination est le meilleur moyen de prévenir la grippe.
Si les données téléversées tiennent dans la fenêtre de contexte du LLM, l'intégralité du contenu sera envoyée au LLM dans un seul prompt. Si le contenu est trop volumineux, il sera découpé en plusieurs parties (chunks) et seuls les n premiers chunks seront envoyés au LLM. Le nombre de chunks est configuré dans les paramètres du récupérateur.
Si des données ont été téléversées dans la section de données, le slot {{input_data}} sera automatiquement ajouté au prompt. Un avertissement sera affiché dans l'éditeur de prompt s'il n'est pas visible.
Si vous souhaitez l'insérer à un emplacement précis du prompt, vous pouvez le faire en tapant /input_data et l'avertissement disparaîtra.
La seule exception est lorsque vous utilisez le slot {{loop_through_documents}}.
{{chat_history}}
Sera rempli avec l'historique de conversation entre l'utilisateur et l'assistant.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{input_data}} :
Consider the following conversation when replying:
{{chat_history}}
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si l'historique de conversation est :Utilisateur: Qu'est-ce que Python ?
Assistant: Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété, connu pour sa simplicité et sa lisibilité.
Utilisateur: En quoi est-il différent de Java ?
Assistant: Python est typé dynamiquement et généralement plus facile pour les débutants.
Consider the following conversation when replying:
Utilisateur: Qu'est-ce que Python ?
Assistant: Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété, connu pour sa simplicité et sa lisibilité.
Utilisateur: En quoi est-il différent de Java ?
Assistant: Python est typé dynamiquement et généralement plus facile pour les débutants.
Si des données ont été téléversées dans la section de données, le slot {{chat_history}} sera automatiquement ajouté au prompt. Un avertissement sera affiché dans l'éditeur de prompt s'il n'est pas visible.
Si vous souhaitez l'insérer à un emplacement précis du prompt, vous pouvez le faire en tapant /chat_history et l'avertissement disparaîtra.
{{bot_name}} / {{bot_description}}
Sera rempli avec le nom de l'assistant (défini au début de la création de la tâche) ou avec la description de l'assistant.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{bot_name}} et {{bot_description}} :
Salut, je suis {{bot_name}}, votre assistant personnel. Mon objectif est de {{bot_description}}. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si le nom de l'assistant est défini surQAnswer et la description de l'assistant est définie sur un assistant amical et concis spécialisé dans le support technique :
Salut, je suis QAnswer, votre assistant personnel. Mon objectif est de être un assistant amical et concis spécialisé dans le support technique. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?
{{bot_answer_length}}
Sera rempli avec la longueur spécifiée dans les Paramètres LLM.
Contrôle la verbosité de la réponse de l'assistant (par exemple, Court, Bref, Long).
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{bot_answer_length}} :
Donne une explication de {{bot_answer_length}} de la façon dont fonctionne Internet.
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si la longueur de la réponse est définie surBref :
Donne une explication de Bref de la façon dont fonctionne Internet.
{{language}}
Sera rempli avec la langue spécifiée lors de la création de l'assistant.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{language}} :
Répondez à la question suivante en {{language}} :
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si la langue est définie surFrançais :
Répondez à la question suivante en Français :
{{date}} / {{time}}
Sera rempli avec la date et l'heure actuelles lorsque le prompt est envoyé à l'IA. Cela est utile pour les tâches qui nécessitent un contexte temporel.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec les slots {{date}} et {{time}} :
Aujourd'hui, nous sommes le {{date}} et l'heure actuelle est {{time}}.
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si la date actuelle est28 juillet 2025 et l'heure est 10:42 :
Aujourd'hui, nous sommes le 28 juillet 2025 et l'heure actuelle est 10:42.
{{user_name}}, {{user_username}}, {{user_email}}
Ces slots sont automatiquement remplis avec le nom, le nom d'utilisateur et l'adresse e-mail de l'utilisateur à partir de son profil. Ils sont utiles pour personnaliser les réponses ou lorsque l'IA doit faire référence directement à l'utilisateur.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec les slots {{user_name}}, {{user_username}}, et {{user_email}} :
Composez un court e-mail pour demander l'accès au compte identifié par le nom d'utilisateur {{user_username}}.
Signez le message avec le nom complet et l'e-mail de l'utilisateur : {{user_name}}, {{user_email}}
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si le nom de l'utilisateur estJhon Doe, le nom d'utilisateur est jhon_doe, et l'e-mail est jhon_doe@example.com :
Composez un court e-mail pour demander l'accès au compte identifié par le nom d'utilisateur jhon_doe.
Signez le message avec le nom complet et l'e-mail de l'utilisateur : Jhon Doe, jhon_doe@example.com.
{{loop_through_documents}}
Peut être utilisé pour itérer sur une liste de documents, permettant à l'IA de traiter chaque document individuellement avec la même logique de prompt.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{loop_through_documents}} :
Document: {{loop_through_documents}}
Répondez à la question suivante : {{question}}
Prompt rempli
Ceci est le prompt complet après la résolution des variables, envoyé au modèle de langage si les documents sontCV1.pdf, CV2.pdf, et CV3.pdf et la question est Ce candidat a-t-il de l'expérience en JavaScript ? :
Prompt 1:
[1]:
Titre: CV1.pdf
Contenu: `CV1.pdf's content`
Répondez à la question suivante : Ce candidat a-t-il de l'expérience en JavaScript ?
Prompt 2:
[2]:
Titre: CV2.pdf
Contenu: `CV2.pdf's content`
Répondez à la question suivante : Ce candidat a-t-il de l'expérience en JavaScript ?
Prompt 3:
[3]:
Titre: CV3.pdf
Contenu: `CV3.pdf's content`
Répondez à la question suivante : Ce candidat a-t-il de l'expérience en JavaScript ?
Si les données téléchargées s'inscrivent dans la fenêtre de contexte du LLM, l'intégralité du contenu sera envoyée au LLM dans chaque invite. Si le contenu est trop volumineux, il sera divisé en parties plus petites et seules les n premières parties seront envoyées au LLM pour chaque invite. Le nombre de parties est configuré dans les paramètres du récupérateur.
{{loop_through_values}}
Rempli avec une liste de valeurs à itérer. Chaque valeur de la liste est passée individuellement à l'invite, générant plusieurs invites — une pour chaque élément.
Modèle de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{loop_through_values}} :
Quelle est la capitale de {{loop_through_values = ["France", "Germany", "Italy"]}}?
Invites remplies
Voici les invites complètes après la résolution des slots, envoyées au modèle de langage si les valeurs sontFrance, Germany, et Italy :
Prompt 1:
Quelle est la capitale de France?
Prompt 2:
Quelle est la capitale de l'Allemagne?
Prompt 3:
Quelle est la capitale de l'Italie?
{{synonyms}}
Rempli avec une liste de synonymes ou de termes connexes qui peuvent être utilisés pour améliorer la compréhension de la question par l'IA. Cela est particulièrement utile pour améliorer la récupération et la correspondance sémantique.
Vous définissez des groupes de synonymes dans les paramètres du récupérateur. Chaque groupe est injecté dans l'invite à l'aide du slot {{synonyms}}.
Modèles de prompt
Exemple de modèle de prompt avec le slot {{synonyms}} slot:
Question principale: {{question}}
Considérez ces termes connexes: {{synonyms}}
Prompt remplies
Voici les invites complètes après la résolution des slots, envoyées au modèle de langage si la question estQuels sont les symptômes de la grippe ? et les synonymes sont ["symptômes", "signes", "phénotypes"]:
Question principale: Quels sont les symptômes de la grippe ?
Considérez ces termes connexes: symptômes, signes, phénotypes
{{feedback_examples}}
Rempli avec une liste d'exemples de rétroaction qui aident l'assistant IA à apprendre des interactions passées. Ces exemples sont utilisés pour guider le comportement de l'assistant à travers une liste de paires question-réponse. Les exemples de rétroaction sont collectés via des retours positifs/négatifs sur les réponses de l'IA. Si un retour positif est donné, la réponse peut être ajoutée en tant qu'exemple de rétroaction en cliquant sur le bouton « Entraîner » dans l'interface. Le slot sera rempli avec les 5 exemples de rétroaction les plus similaires en fonction de la question posée par l'utilisateur.
Modèle de prompt
Utilisez les exemples suivants pour guider votre réponse :
{{feedback_examples}}
répondez à la question :
{{question}}
Prompt remplies
Voici les invites complètes après la résolution des slots, envoyées au modèle de langage si les exemples de rétroaction incluentQuestion: Qu'est-ce que le machine learning?
Réponse: Le machine learning est un domaine de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données et de s'améliorer au fil du temps sans être explicitement programmés.
et la question est Qu'est-ce que le deep learning ?:
Utilisez les exemples suivants pour guider votre réponse :
Question: Qu'est-ce que le machine learning ?
Réponse: Le machine learning est un domaine de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données et de s'améliorer au fil du temps sans être explicitement programmés.
répondez à la question :
Qu'est-ce que le deep learning ?
À utiliser principalement pour les données structurées, comme les paires question-réponse détaillant la génération d'une requête SPARQL.