Connaissance Générée

Connaissance Générée est une technique d’incitation où l’on commence par poser une question au LLM pour générer des faits, puis on utilise la réponse générée pour répondre correctement à une question.

• production de connaissances, le LLM est invité à générer un ensemble de faits sur la question.
• intégration de connaissances, le LLM est invité à répondre à une question enrichie par les connaissances générées.

Cette technique peut être réalisée en utilisant runPrompt pour exécuter une requête au LLM et l’utiliser dans l’invite finale.

Exemple

Cet exemple illustre cette technique pour générer un article de blog.

script({
    title: "blog using generated knowledge",
    model: "small",
    group: "mcp",
    description:
        "Using Generated Knowledge technique. More at https://learnprompting.org/docs/intermediate/generated_knowledge",
    tests: {
        files: "src/rag/markdown.md",
        keywords: ["markdown"],
    },
})

// first prompt LLM to generate facts
const { text } = await runPrompt((_) => {
    _.def("FILE", env.files)
    _.$`Generate 5 facts about the content of FILE.`
})

// then use the facts to generate a blog
def("FACTS", text)
$`Use the above facts to write a one paragraph blog post`