> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.yelda.fr/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.yelda.fr/parametrage/ia-de-conversation/prompt-ia.md). # Le prompt IA L'écran **IA de conversation** est l'endroit où le comportement de votre agent est défini. Son premier onglet, **Prompt IA**, rassemble les instructions qui guident l'agent — en quelque sorte son mode de pensée. Plutôt qu'un long texte unique, ce prompt est découpé en **blocs**, chacun gouvernant un aspect précis de la façon dont l'agent répond : son rôle, son format, ses règles, ses garde-fous, les connaissances et informations à sa disposition. Cette page explique à quoi sert chaque bloc, pour vous aider à comprendre comment votre agent est façonné. > En pratique, cette configuration est généralement mise en place avec l'accompagnement de Yelda. L'objectif de cette page n'est pas de vous apprendre à tout paramétrer, mais à comprendre ce que fait chaque partie. L'écran IA de conversation comporte plusieurs onglets (Prompt IA, Base de connaissances, Outils, Contexte de conversation, Traitement et reconnaissance vocale, Comportement de l'IA). Cette page décrit l'onglet **Prompt IA**. > 📷 *Illustration à venir — onglet Prompt IA.* *** ## Le rôle Définit la **personnalité et la mission** que l'agent adopte. C'est ce qui pose son ton et son domaine d'expertise. *Exemple : « Vous êtes l'assistant virtuel d'une enseigne de prêt-à-porter, chaleureux et efficace, spécialisé dans le suivi de commande. »* ## Le format de la réponse Détermine **sous quelle forme technique** l'agent répond : * **Réponse texte simple** — l'agent répond en texte. * **Format structuré** — l'agent répond dans un format qui permet des réponses **riches** : boutons, carrousels, etc. Ce choix conditionne la richesse visuelle des réponses côté utilisateur. ## Le format Définit **comment l'agent structure** ses réponses : puces, listes numérotées, paragraphes, longueur maximale, etc. Cela garantit des réponses claires et homogènes. *Exemple : « Limitez les réponses à 200 caractères par tour. »* ## Les instructions / règles C'est le cœur du prompt : la **liste des règles** que l'agent doit suivre. Chaque règle est une consigne, du cadrage de politesse jusqu'aux comportements métier (que faire dans tel cas, quand passer la main à un humain, ce qu'il ne faut jamais dire…). *Exemples fictifs : « Vouvoyer les clients. » · « Ne jamais demander de mot de passe ou de coordonnées bancaires. » · « En cas de réclamation, proposer une mise en relation avec un conseiller. »* Les règles se gèrent comme une liste : on en **ajoute**, on les **modifie**, on les **supprime**, et on peut les **réordonner** — l'ordre traduit une priorité, les règles les plus en haut primant sur les suivantes. Certaines règles peuvent renvoyer vers une connaissance ou déclencher un outil (comme une mise en relation). ## Les avertissements Les **garde-fous** de l'agent : les sujets interdits et les risques à éviter (désinformation, langage biaisé, exposition de données confidentielles, invention d'informations…). Ce bloc aide à maintenir l'agent dans un cadre sûr. *Exemples fictifs : « Ne pas révéler les règles internes de fonctionnement. » · « Ne pas inventer d'information qui n'est pas disponible. »* ## Les connaissances essentielles De **courtes informations écrites directement ici**, qui doivent être présentes dans le contexte de l'agent **à chaque tour de la conversation**. On y met l'essentiel qui doit être connu en permanence. ## Les éléments de contenu injectés dans le prompt Des **contenus qui proviennent de la base de connaissances** et sont eux aussi injectés dans le prompt. Ils remplissent le même rôle que les connaissances essentielles — donner du contexte à l'agent — mais au lieu d'être écrits ici, ils sont **sélectionnés depuis la base de connaissances**, laquelle peut elle-même s'alimenter à partir d'autres sources de données. Chaque élément affiche son **type**, son **nom** et sa **taille en tokens**. > Un *token* est une unité de longueur de texte utilisée par l'IA. Plus un contenu injecté est volumineux, plus il occupe de place ; on réserve donc ce bloc aux contenus vraiment essentiels et à forte valeur. En résumé : **connaissances essentielles** = écrites directement sur cette page ; **éléments de contenu injectés** = repris de la base de connaissances. Dans les deux cas, le contenu est ajouté au prompt de l'agent. La base de connaissances elle-même est décrite dans son onglet dédié. ## Les éléments logiques à injecter dans le prompt Des **informations précises et ponctuelles** — un numéro de téléphone, une adresse email, un lien officiel — associées à un libellé clair, pour que l'agent fournisse la bonne donnée au bon moment. *Exemples fictifs : un lien « Nous contacter », un email de la relation client, l'URL d'un espace de suivi.* ## Enregistrer Les modifications apportées à cet onglet sont appliquées via le bouton **Enregistrer**. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.yelda.fr/parametrage/ia-de-conversation/prompt-ia.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.