Existe-t-il une méthodologie unique et standard pour les workflows d'évaluation de prompts ?	Non, il n'y a pas de méthode unique imposée par l'industrie.
Quel est l'avantage de commencer par un workflow personnalisé dans un Jupyter notebook ?	Comprendre le comportement des workflows sans nécessiter une solution lourde au départ.
Quelle est la première étape d'une évaluation de prompt typique ?	Rédiger un brouillon de prompt initial.
Quel est le rôle du jeu de données d'évaluation (evaluation dataset) ?	Contenir une liste de multiples entrées (inputs) possibles pour le prompt.
Que se passe-t-il après avoir alimenté le prompt avec les données d'évaluation ?	On obtient une réponse réelle du modèle (output).
Quel est le rôle du "grader" dans le processus d'évaluation ?	Attribuer un score (ex: 1 à 10) basé sur la qualité de la réponse du modèle.
Comment obtient-on une mesure objective de la performance du prompt ?	En moyennant tous les scores obtenus par le "grader".
Quel est l'objectif de l'itération dans le workflow d'évaluation ?	Modifier le prompt pour l'améliorer en fonction des scores obtenus.