Quelle est la principale idée concernant la méthodologie d'un workflow d'évaluation de prompt ?	Il n'existe pas de méthodologie unique ou standard imposée dans l'industrie.
Pourquoi commencer un workflow d'évaluation de prompt par un petit projet dans un Jupyter notebook ?	Pour comprendre le fonctionnement de base sans nécessiter une solution lourde (heavyweight).
Quelle est la première étape d'un workflow typique d'évaluation de prompt ?	Rédiger un brouillon initial du prompt (initial prompt draft).
Quel est l'objectif de la deuxième étape du workflow ?	Créer un ensemble de données d'évaluation (evaluation data set) contenant les entrées possibles.
Que fait-on après avoir créé l'ensemble de données d'évaluation ?	On alimente chaque entrée du jeu de données dans le modèle cloud pour obtenir une réponse.
Quel rôle joue le "grader" dans le processus d'évaluation ?	Il prend les questions et les réponses obtenues pour attribuer un score de qualité (ex: 1 à 10).
Comment obtient-on une mesure objective de la performance du prompt ?	En moyennant tous les scores attribués par le grader.
Que fait-on avec le score obtenu pour améliorer le prompt ?	On itère en modifiant le prompt et en répétant l'intégralité du pipeline.