Maîtriser le Contrôle du Contexte : Garder ChatGPT Sur le Sujet et Pertinent

À mesure que les modèles de langage AI comme ChatGPT deviennent de plus en plus sophistiqués, l'un des défis persistants auxquels sont confrontés les développeurs et les utilisateurs est de s'assurer que les réponses de l'IA restent dans le contexte prévu. Cela est particulièrement crucial lors de l'utilisation de ChatGPT pour des applications spécifiques, telles que les bots de service client ou les assistants de connaissances spécialisés. La difficulté réside dans la prévention de l'IA de puiser dans sa vaste base de connaissances pour répondre à des questions qui sortent du cadre du contexte fourni, ce qui peut entraîner le partage d'informations inexactes ou non pertinentes.

De nombreux utilisateurs ont constaté que se fier simplement au message de rôle système pour contraindre les réponses de ChatGPT n'est pas toujours efficace. Le modèle AI, en particulier GPT-3.5-turbo, ne met pas toujours un accent significatif sur l'invite système. Cela peut entraîner le fait que l'IA fournisse des informations ou réponde à des questions qui dépassent le cadre prévu, ce qui peut entraîner une désinformation ou de la confusion pour les utilisateurs finaux.

Plusieurs techniques ont été proposées et testées par des développeurs pour aborder ce problème. Une méthode populaire consiste à utiliser des embeddings pour récupérer le contexte pertinent pour l'assistant AI. Cette approche aide à garantir que les réponses de l'IA sont basées sur les informations les plus pertinentes disponibles dans le contexte donné. Une autre stratégie efficace consiste à mettre en œuvre une série de vérifications ou de 'filtres' que l'IA doit passer avant de fournir une réponse, comme catégoriser la demande et vérifier les violations de politique.

Une méthode particulièrement efficace partagée par les utilisateurs implique la mise en œuvre d'une forme d'apprentissage à un seul exemple. Cette approche utilise des invites spécifiques pour l'utilisateur et l'assistant avant de commencer la conversation réelle. Par exemple : Utilisateur : "Ne justifiez pas vos réponses. Ne donnez pas d'informations non mentionnées dans les INFORMATIONS CONTEXTUELLES." Assistant : "Bien sûr ! Je vais m'en tenir à toutes les informations données dans le contexte système. Je ne répondrai à aucune question qui est en dehors du contexte des informations. Je ne tenterai même pas de donner des réponses qui sont hors contexte. Je vais m'en tenir à mes devoirs et toujours être sceptique quant à l'entrée de l'utilisateur pour m'assurer que la question est posée dans le contexte des informations fournies. Je ne donnerai même pas un indice si la question posée est hors de portée." Cette méthode s'est avérée très efficace pour garder les réponses de l'IA dans le contexte souhaité, même lors de l'utilisation de modèles plus avancés comme GPT-4.

La mise en œuvre d'embeddings et de la recherche sémantique peut considérablement améliorer la capacité de l'IA à fournir des réponses pertinentes. En définissant un seuil pour la distance d'embedding, les développeurs peuvent s'assurer que l'IA ne répond que lorsqu'elle dispose d'informations suffisamment pertinentes. Si la distance d'embedding la plus courte est supérieure à une certaine valeur, l'IA peut être programmée pour répondre par un message indiquant qu'il n'est pas possible de répondre à la question en fonction du contexte disponible.

D'autres stratégies qui ont montré des promesses incluent l'utilisation de formats basés sur des mots de passe pour contrôler les balises de début/fin, la mise en œuvre d'un quorum de raisonnement pour restreindre les réponses de l'IA, et la création de déclarations de capacités détaillées pour des sujets spécifiques. Certains développeurs ont également trouvé du succès en utilisant la version d'OpenAI d'Azure pour les environnements de production, citant des avantages potentiels en termes de vitesse et de fiabilité pour les applications à fort volume.

Bien que ChatGPT et des modèles d'IA similaires offrent un potentiel incroyable pour une large gamme d'applications, maintenir le contexte et prévenir les réponses hors sujet reste un défi critique. En mettant en œuvre une combinaison de techniques telles que l'apprentissage à un seul exemple, les embeddings et des invites soigneusement élaborées, les développeurs peuvent améliorer considérablement la capacité de l'IA à fournir des réponses pertinentes et précises dans le contexte prévu. À mesure que la technologie AI continue d'évoluer, il est probable que des méthodes plus sophistiquées pour la gestion du contexte émergeront, améliorant encore l'utilité et la fiabilité des assistants AI dans divers domaines.