Hai mai sentito parlare di prompt engineering? Sai di cosa si tratta? In questa guida, ti spieghiamo tecniche, alcuni esempi e template concreti.
Se sei un minimo interessato all’intelligenza artificiale, avrai sicuramente già sentito parlare almeno una volta di prompt engineering.
Si tratta di una vera e propria scienza per formulare istruzioni in grado di guidare i modelli linguistici, per produrre risultati precisi e pertinenti. Non serve quindi solo per fare domande, ma per strutturare una vera e propria conversazione affinché l’AI possa comprendere il contesto e l’obiettivo finale.
Vediamo insieme quali sono le tecniche fondamentali d’uso, alcune regole non scritte, esempi e template concreti da utilizzare.
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Cos’è il prompt engineering
Il prompt engineering è un processo che comprende la progettazione e l’ottimizzazione delle query da fornire ai chatbot di intelligenza artificiale.
Serve in sostanza per poter guidare i modelli di linguaggio, così che possano generare risposte il più possibile affini a ciò che stai cercando. Una sorta di lingua da tradurre, per poter comunicare in modo efficace con l’AI.
Col passare degli anni, sono nati studi e campi di ricerca focalizzati proprio su questo campo, con l’obiettivo di affinare le tecniche e di fornire consigli concreti su come guidare i modelli verso risposte ottimizzate.
Quali sono le tecniche fondamentali di prompt engineering
Per prima cosa, vediamo insieme quali sono le tecniche fondamentali da mettere in campo nel prompt engineering per formulare una query corretta.
Partiamo dal Zero-Shot Prompting, che prevede la richiesta diretta di un compito senza fornire esempi concreti. Ad esempio, scrivere “Consigliami un ristorante per mangiare stasera”.
Una seconda via è il Few-Shot Prompting, che prevede l’inserimento di alcuni esempi nel prompt, così da fornire all’AI lo stile o il formato che cerchi. Ad esempio “Consigliami un ristorante per mangiare stasera simile a quello dell’ultima volta, un locale giapponese come [nome ristorante] ma con prezzi più economici”.
La terza alternativa è il Chain-of-Thought, ossia chiedere all’AI di pensare passo dopo passo prima di dare la risposta finale. Questa scelta è utile soprattutto per compiti logici o matematici. Dunque puoi scrivere per esempio “Spiega il ragionamento logico dietro a questo problema di fisica, procedendo per gradi”.
Infine il Role Prompting, dove assegni un’identità specifica all’AI per poter influenzarne il tono e le competenze. Per esempio “Agisci come se fossi un giornalista esperto e forniscimi una recensione di questo film appena uscito al cinema”.
Come strutturare un prompt efficace
L’obiettivo finale del prompt engineering è chiaramente quello di aiutare l’utente nella formulazione di una query efficace, che possa guidare l’intelligenza artificiale verso una risposta incline a ciò che ti serve.
Per poter ottenere un prompt ottimizzato, ci sono 4 elementi chiave da tenere a mente. A partire dalla Persona, chi deve essere l’AI? Specificalo, dicendo di impersonificare un esperto, un matematico, un critico e via dicendo.
Poi c’è il Task, in cui spiegare cosa deve fare nel concreto. Es. scrivere una lettera, tradurre un testo, risolvere un compito. Per il Contesto, fornisci informazioni di background che possono aiutare. Ad esempio “Serve per un software di gestione task destinato a freelance”.
Infinie c’è il Formato, in cui spieghi come vuoi che appaia l’output. Es. “deve essere di almeno 200 parole, non deve contenere elenchi puntati, voglio collegamenti ipertestuali ecc”.
Alcuni consigli pratici di prompt engineering
Per un buon prompt di comandi da fornire all’intelligenza artificiale, oltre alle tecniche di base, ci sono alcuni consigli pratici da tenere sempre a mente.
Per prima cosa, è fondamentale essere specifici. Cerca di separare le istruzioni dal testo di input, usando tag come
Evita istruzioni generiche, maggiori sono i dettagli forniti più pertinente sarà il risultato finale. E ricorda che, se la prima risposta ricevuta non è quella che cercavi, puoi chiedere all’AI di definirla meglio o di correggere alcuni punti specifici.
Infine, può tornarti utile il Negative Prompting: devi specificare esplicitamente all’AI ciò che non deve fare. Per esempio evitare di usare gergo tecnico, non dare del tu e via discorrendo.
Ricorda che, per ogni modello di intelligenza artificiale, le specifiche di prompt engineering potrebbero cambiare. Ecco perché possono tornarti utili le guide ufficiali fornite da fonti come OpenAI o Google.
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Esempi utili di prompt engineering
Vediamo adesso alcuni esempi pratici di prompt engineering, per capire come può cambiare il risultato in base alle istruzioni che fornisci all’AI.
Il primo esempio riguarda il cambio di prospettiva. Se non applichi tecniche di engineering, chiedi per esempio “Come posso migliorare questo progetto?” Col prompt engineering, diventa “Analizza questo progetto dal punto di vista di un avvocato e trova ogni possibile falla logica, rischio finanziario e debolezza strutturale”.
Un altro esempio è il caso della scomposizione logica. Senza engineering puoi chiedere “Quanto costa produrre 500 pezzi se...” invece con l’engineering diventa. “Calcola il costo di produzione. Prima di darmi il totale, elenca singolarmente i costi dei materiali, della manodopera e delle spese fisse, spiegando il calcolo per ogni voce”.
Passiamo poi alla stilizzazione dell’output, in cui ti soffermi più sul come ti risponde piuttosto che sul contenuto. In questo caso, senza engineering il prompt è “Riassumi questo testo”. Con l’engineering diventa “Riassumi questo testo in una tabella comparativa che metta in colonna i pro, i contro e le risorse necessarie. Usa un linguaggio adatto a un consiglio di amministrazione”.
Infine, ci sono i classici esempi usati per l’estrazione e la trasformazione. Alcuni esempi? Senza engineering una query può essere “Cosa dicono i clienti in queste recensioni?” Con l’engineering diventa “Leggi queste 50 recensioni. Estrai 3 motivi principali di insoddisfazione e presentali come punti d’azione prioritari per team di sviluppo”.
Template pronti di prompt engineering
A questo punto, ti forniamo una selezione di template pronti all’uso, strutturati in base al framework Persona- Task-Contesto-Formato.
Puoi copiarle ed utilizzarle subito, oppure modificarle in base a ciò che ti serve.
Creazione di contenuti
Per il content creation per blog o social network, ecco un template efficace:
- Persona: Agisci come un esperto di [argomento] e copywriter professionista;
- Task: Scrivi un [tipo di contenuto] su [argomento]
- Contesto: Il target sono persone che [descrizione]. L’obiettivo è [generare curiosità].
- Vincoli: Usa un tono [tipo di tono]. Includi una call to action finale.
- Formato: dividi il testo in paragrafi brevi e usa emoji pertinenti. Massimo [numero parole].
Problem solving
Ora vediamo un template pronto per il problem solving e l’analisi strategica:
- Persona: Sei un consulente strategico senior specializzato in [Settore];
- Task: Analizza la seguente situazione: [Descrivi il problema];
- Procedura: Identifica prima 3 cause principali, poi proponi 3 soluzioni pratiche a breve termine e una visione a lungo termine;
- Formato: Presenta le soluzioni in una tabella con le colonne: Soluzione, Costo stimato e Impatto atteso
Apprendimento rapido
Ti serve un aiuto dall’AI per l’apprendimento rapido? Ecco un template:
- Persona: Sei un tutor accademico capace di semplificare concetti complessi;
- Task: Spiegami [Concetto difficile];
- Contesto: Non ho alcuna base tecnica sull’argomento;
- Formato: Una spiegazione come se avessi 10 anni (usa un’analogia).
Revisione testi
Infine, ti forniamo un template pronto per la revisione dei testi:
- Persona: Agisci come un editor senior con un occhio spietato per i dettagli;
- Task: Revisiona il testo seguente [Incolla il tuo testo];
- Obiettivo: Rendi il testo più (es. Persuasivo/Conciso/Professionale);
- Istruzioni: Correggi bozze, suggerisci sinonimi più eleganti e riscrivi le frasi che risultano troppo passive o lunghe;
- Formato: Fornisci prima la versione corretta e poi un breve elenco delle principali modifiche apportate.
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