Context Engineering — Section 13 : Playbooks
Assembler les briques : des recettes architecturales éprouvées pour des cas d'usage réels.
13. Playbooks : Mettre la Théorie en Pratique
- A. Panorama
- B. RAG de Q&A
- C. Copilote d'Application
- D. Agent de Recherche
- E. Chatbot Personnalisé
- F. Choisir son Playbook
- G. Méta-Playbook
Panorama : Des Concepts aux Architectures
Un playbook est une **recette architecturale** pour un cas d'usage LLM spécifique. Il combine les différentes briques de Context Engineering (Retrieval, Structuration, Mémoire, Agents, etc.) en un pipeline cohérent et éprouvé. L'objectif est de fournir un point de départ solide pour accélérer le développement et éviter les erreurs communes.
Playbook 1 : RAG de Q&A sur Documents
Le cas d'usage le plus fondamental : permettre à un utilisateur de converser avec une base de connaissances.
- Compression Extractive (pour le coût et la performance)
- Structuration (pour la robustesse)
- Évaluation (mesurer la Faithfulness est critique)
Playbook 2 : Copilote d'Application
Transformer le langage naturel en actions dans une application existante (CRM, ERP, etc.).
- Structuration (définition des outils et parsing des appels)
- Sécurité (validation des actions avant exécution)
Playbook 3 : Agent de Recherche & Synthèse
Pour les questions complexes qui nécessitent de croiser des informations de plusieurs sources pour former une nouvelle connaissance.
- Compression & Distillation (pour extraire les faits)
- Traçabilité (pour conserver les sources)
Playbook 4 : Chatbot Personnalisé
Un assistant conversationnel qui apprend de ses interactions pour offrir une expérience sur mesure.
- Caching (pour la performance)
- Sécurité & Gouvernance (pour la gestion des données personnelles)
Comment Choisir son Playbook ?
Utilisez ce tableau pour vous orienter vers le playbook de départ le plus adapté à votre besoin.
| Si votre objectif principal est de... | Alors votre point de départ est le Playbook... |
|---|---|
| ... répondre à des questions sur des documents existants (PDFs, Confluence, etc.). | RAG de Q&A |
| ... permettre aux utilisateurs d'agir dans votre logiciel via le langage. | Copilote d'Application |
| ... répondre à des questions qui n'ont pas de réponse directe dans vos documents. | Agent de Recherche |
| ... créer un assistant qui se souvient des préférences et de l'historique de l'utilisateur. | Chatbot Personnalisé |
| ... aider les développeurs à travailler sur une base de code. | Assistant de Code (une variante du RAG de Q&A) |
Méta-Playbook : Comment Implémenter un Playbook
Suivez cette approche itérative pour construire votre application de manière robuste.
- 1. Choisir le Playbook le plus simple. Identifiez le playbook qui correspond au cœur de votre besoin et commencez par celui-ci.
- 2. Construire les composants de base. Mettez en place chaque brique du pipeline de manière isolée (ex: construisez et testez d'abord uniquement votre retriever).
- 3. Évaluer chaque composant. Créez des évaluations spécifiques pour chaque brique. Mesurez la `Context Precision` de votre retriever avant de vous soucier de la `Faithfulness` de la réponse finale.
- 4. Assembler le pipeline de bout en bout. Connectez les composants. Mettez en place une télémétrie complète (tracing) pour pouvoir suivre une requête à travers tout le pipeline.
- 5. Évaluer le système complet. Déployez votre pipeline d'évaluation (sur votre "golden set") pour mesurer la performance de bout en bout.
- 6. Itérer en se basant sur les données. Analysez les échecs révélés par votre évaluation. Est-ce un problème de retrieval ? De prompt ? De modèle ? Améliorez le composant défaillant et recommencez le cycle.
