Quel est l'objectif principal de l'exercice de prompt engineering décrit ?	Améliorer un prompt existant pour extraire tous les sujets d'un passage d'article savant.
Quel format de sortie spécifique le prompt doit-il produire ?	Un tableau JSON de chaînes de caractères (JSON array of strings).
Quelle technique a été utilisée en premier pour améliorer le prompt initial ?	Être simple et direct dans la formulation de la demande.
Pourquoi est-il crucial d'être simple et direct avec le modèle ?	Pour spécifier exactement le format de sortie souhaité (par exemple, un JSON).
Quelle technique de structuration a été ajoutée pour améliorer la clarté du prompt ?	L'utilisation de balises XML (par exemple, `<text>`).
Quel est l'avantage d'utiliser des balises XML dans un prompt ?	Créer une connexion plus claire entre la référence au texte et le texte fourni.
Quelle approche a été utilisée pour augmenter la spécificité des instructions ?	Fournir au modèle une série d'étapes claires à suivre.
Citez une étape typique que l'on pourrait demander au modèle dans un prompt amélioré.	Examiner attentivement le texte, identifier chaque sujet, ajouter le sujet à un tableau JSON, puis répondre avec le JSON.
Quel outil permet d'évaluer la performance et le raisonnement du prompt ?	Le fichier `output.html` généré par l'exécution de l'évaluation.
Quelles techniques avancées peuvent être ajoutées à un prompt pour l'améliorer ?	Le prompting à un coup (one-shot) ou multi-coup (multi-shot).