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Fiche concept

SAP Prompt Registry

SAP Prompt Registry — illustration de section Analytics Legends pour la base de connaissances SAP Analytics (concepts, études, Academy)

À jour au 2026-09-27

Qu'est-ce que SAP Prompt Registry ?

Le prompt registry de SAP AI Core (generative AI hub) stocke modèles de prompts et configurations d'orchestration comme actifs nommés et versionnés en SemVer, soit de façon impérative par API CRUD, soit de façon déclarative depuis Git. Il apporte historique, réutilisation et référencement à l'exécution — mais aucun circuit d'approbation intégré : les portes de revue viennent de votre processus Git.

Ce que c'est

Le prompt registry est un composant du generative AI hub de SAP AI Core qui « intègre les modèles de prompts dans SAP AI Core et les rend découvrables par vos applications et par l'orchestration ». Il gère le cycle de vie de deux types d'actifs : les modèles de prompts et, depuis février 2026, les configurations d'orchestration — la description complète d'un appel d'orchestration (modèle, paramètres, filtres, masquage, grounding). Les deux se consomment directement par l'API ou se référencent depuis des requêtes d'orchestration. On y accède par l'AI API (/v2/lm/promptTemplates et points d'accès associés), par AI Launchpad et par le SAP Cloud SDK for AI en JavaScript, Java et Python.

Pourquoi c'est important

  • Sans registry, les prompts vivent dans le code et les variables d'environnement, là où personne ne peut reconstituer ce qu'on a demandé au système à une date donnée.
  • Le registry n'a pas de circuit d'approbation propre — les équipes qui en supposent un livrent des prompts non relus ; c'est le mode déclaratif sur Git qui rend la revue applicable.
  • L'historique des modèles ne suffit pas comme preuve : la version utilisée par chaque inférence doit être journalisée par l'application ou par l'inference observability.

Points clés

  • Composant du generative AI hub : gère modèles de prompts et (depuis février 2026) configurations d'orchestration comme actifs réutilisables et découvrables.
  • Modèle = nom + version (SemVer) + scénario + spec (messages avec {{?variables}}, valeurs par défaut, additional_fields).
  • Version de tête marquée isVersionHead: true ; le point d'accès d'historique liste chaque itération.
  • Portée : tenant par défaut ; portée resource group via les en-têtes AI-Resource-Group-Scope: true + AI-Resource-Group.
  • API impérative (CRUD, conception) ou déclarative (fichiers Git *.prompttemplate.ai.sap.yaml, synchronisés, managedBy: declarative, CI/CD).
  • Usage à l'exécution : substitution par identifiant ou scénario/nom/version, ou template_ref dans un appel d'orchestration.
  • Pas de rôle de relecteur ni de porte d'approbation intégrés : imposer la revue par branches protégées et pull requests en mode déclaratif.
  • L'optimisation de prompts réécrit les prompts améliorés dans le registry ; les évaluations comparent modèles de prompts et modèles de langage sur votre jeu de données.

Termes employés sur cette page

Modèle de prompt
Définition de prompt versionnée et réutilisable, avec messages par rôle, variables, valeurs par défaut et métadonnées, stockée dans le prompt registry.
Version de tête
Dernière itération d'un modèle, marquée isVersionHead: true.
API impérative
Interface CRUD du registry, recommandée pour l'itération en conception ; les modifications sont tracées dans l'historique.
API déclarative
Gestion des modèles et configurations depuis Git, synchronisée par AI Core ; recommandée pour l'exécution et la CI/CD.
template_ref
Référence à un modèle stocké dans une requête d'orchestration, par identifiant ou par nom, scénario et version.
Substitution
Point d'accès qui remplit les variables d'un modèle avec des valeurs d'entrée et renvoie les messages obtenus.
Configuration d'orchestration stockée
Description versionnée d'un appel d'orchestration conservée dans le registry et référencée depuis les requêtes.
Optimisation de prompts
Fonction du hub qui améliore un modèle du registry selon un jeu de données et une métrique et réenregistre le résultat.

Sources

  1. SAP AI Core — Prompt Registry (SAP-docs)
  2. SAP AI Core — Prompt Template Management (SAP-docs)
  3. SAP AI Core — Create a Prompt Template (Imperative) (SAP-docs)
  4. SAP AI Core — Create a Prompt Template (Declarative) (SAP-docs)
  5. SAP AI Core — Orchestration Config Management (SAP-docs)
  6. SAP AI Core — Prompt Optimization (SAP-docs)
  7. SAP Cloud SDK for AI — prompt registry references in orchestration (JS)
  8. EU AI Act — Article 18 (documentation keeping)
  9. EU AI Act — Article 26 (obligations of deployers)
  10. European Commission — AI Omnibus enters into force (27 Jul 2026)
  11. SAP Help — Prompt Registry (generative AI hub)
  12. SAP Developers — Tutorial: generative AI hub prompt registry
  13. SAP Help — Orchestration service (generative AI hub) overview

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