Nel mondo dell’intelligenza artificiale (AI), modelli generativi come ChatGPT, DALL-E o MidJourney sono in grado di produrre risposte sorprendenti basate esclusivamente sui segnali che forniamo loro.
Ma cosa succede quando i risultati non sono quelli attesi? È qui che entra in gioco il Prompt Engineering, disciplina fondamentale per ottenere il massimo da questi strumenti.
Qualche mese fa abbiamo parlato di cosa sia un ingegnere pronto. In questo articolo entreremo nel dettaglio su cosa è Prompt Engineering, sulle sue tecniche più utilizzate e su una serie di consigli pratici per perfezionare le proprie competenze.
Cos’è Prompt Engineering?
Il Prompt Engineering (che potrebbe essere tradotto come ingegneria del prompt o dell’istruzione) consiste nel progettare e strutturare istruzioni o domande per interagire in modo efficace con i modelli di intelligenza artificiale.
Poiché questi modelli rispondono in base a ciò che comprendono dei prompt (le istruzioni), la loro qualità e chiarezza sono essenziali per ottenere risposte utili, coerenti e precise.
Un buon prompt non solo comunica una richiesta, ma definisce il contesto, il tono e le aspettative dell’output desiderato.
Ad esempio, chiedendo “Scrivi una poesia sul mare”. può generare risultati molto diversi rispetto a “Scrivi una poesia sul mare come se fossi il capitano di una nave baleniera del 19° secolo che ha visto ogni angolo dell’oceano”.
Tecniche fondamentali di ingegneria rapida
Richiesta di scatto zero
Il suggerimento zero-shot è l’approccio più diretto: all’IA viene chiesto di risolvere un compito senza fornire esempi precedenti. Questo metodo sfrutta la capacità del modello di generalizzare a partire dal vasto set di dati su cui è stato addestrato.
Ad esempio: “Scrivi un saggio sulla primavera”.
Il successo del suggerimento zero-shot risiede nella sua semplicità, essendo ideale per attività comuni come generare definizioni, spiegare concetti o creare testi creativi di base.
Tuttavia, potrebbe non essere sufficiente quando l’attività richiede un contesto molto specifico o formati dettagliati. Se l’output non è adeguato, questo metodo è solitamente il punto di partenza per procedere verso altri approcci più complessi.
Come migliora le risposte? Il vantaggio principale è che consente di ottenere risultati rapidi ed efficaci senza molta configurazione preliminare. È un’ottima opzione per esplorare le capacità del modello prima di approfondire modifiche più dettagliate.
Richiesta di pochi colpi
Il prompt a pochi scatti fa un ulteriore passo avanti includendo esempi nel prompt per guidare il modello verso il tipo di risposta desiderato. Presentando esempi, crei un contesto che aiuta il modello a comprendere meglio l’attività e a rispondere in modo più accurato.
Ad esempio: “Completa questo elenco di sinonimi: Allegro: Felice, Triste: Malinconico, Amichevole:?”
In questo caso, il modello segue lo schema stabilito dagli esempi e adegua di conseguenza le sue risposte. Questo approccio è ideale per attività che coinvolgono formati specifici o richiedono conoscenze specializzate.
Come si migliorano le risposte? Gli esempi fungono da quadro di riferimento, riducendo le ambiguità e aumentando la coerenza del risultato. Inoltre, aiutano il modello a “comprendere” meglio lo scopo dietro la richiesta.
Suggerimenti per la catena di pensiero (CoT).
Questa tecnica si concentra sulla guida del modello attraverso un processo di ragionamento passo dopo passo prima di raggiungere una conclusione. Invece di offrire una risposta diretta, ti viene chiesto di sviluppare il tuo ragionamento come farebbe un essere umano.
Ad esempio: “Risolvi il seguente problema passo dopo passo: se una fabbrica produce 1.200 prodotti in 8 ore e decide di aumentare la sua produzione del 20% lavorando altre 2 ore, quanti prodotti produrrà alla fine delle 10 ore?”
Utilizzando questa tecnica, il modello scompone i problemi complessi in passaggi più piccoli e più gestibili, riducendo il rischio di errori. Inoltre, facilita l’identificazione dei problemi di interpretazione dei dati.
Come puoi migliorare le risposte? Questo approccio incoraggia il ragionamento logico e strutturato. È particolarmente utile per compiti che richiedono calcoli, analisi critiche o risoluzioni dettagliate, evitando risposte imprecise o “casuali”.
Generazione aumentata di recupero (RAG)
Il Retrieval Augmented Generation (RAG) combina la potenza dei modelli linguistici con informazioni esterne specifiche. Invece di fare affidamento esclusivamente sulla conoscenza interna del modello, ti viene fornito l’accesso a dati aggiuntivi, come database, documenti o API.
Per esempio. “Utilizzando le informazioni del database allegato, genera un’analisi dettagliata delle tendenze delle vendite annuali.”
Ciò è essenziale in settori come la medicina o il diritto, dove l’accuratezza e l’aggiornamento sono fondamentali.
Come migliora le risposte? Fornisce al modello un quadro informativo aggiornato e pertinente, riducendo il rischio di allucinazioni e migliorando l’affidabilità in aree specializzate.
Perfezionamento iterativo
Invece di fare affidamento su un singolo tentativo, questa tecnica utilizza un processo iterativo. Inizia con una risposta iniziale e viene adattata attraverso ulteriori suggerimenti per migliorare la qualità o adattarla a esigenze specifiche.
Ad esempio:
- Primo suggerimento: «Scrivi una breve descrizione di un parco nazionale.»
- Secondo suggerimento: «Rendere la descrizione più attraente per i turisti.»
- Terzo suggerimento: “Aggiungi dettagli sui sentieri escursionistici e sulla fauna locale nella descrizione.”
Come si migliorano le risposte? L’iterazione consente di perfezionare gradualmente i risultati, il che è ideale per attività creative o strategiche. Inoltre, offre flessibilità per adattarsi ai cambiamenti di approccio senza partire da zero.
Meta-prompt
I meta-suggerimenti sono ponderati; cioè, chiedono al modello di valutare il proprio output. Ciò include il controllo degli errori, il miglioramento dei contenuti o il suggerimento di alternative.
Ad esempio: “Rivedi la tua risposta precedente e correggi eventuali errori. Quindi, presenta una versione ottimizzata.”
Come migliora le risposte? Introduce un ulteriore livello di analisi e autocorrezione, aumentando la precisione e promuovendo la chiarezza nei risultati generati.
Suggerimenti per scrivere prompt migliori
- Definisci chiaramente il contesto e l’obiettivo: Specifica esattamente ciò di cui hai bisogno. Ad esempio, se desideri un testo tecnico, indica il livello di dettaglio previsto.
- Utilizza esempi concreti: in compiti complessi, fornire un esempio guida può fare una grande differenza.
- Evita istruzioni ambigue: l’intelligenza artificiale può interpretare le parole in molti modi. Sii diretto ed evita frasi aperte come “fallo bene”.
- Test con domande aperte e chiuse: Se cerchi creatività, opta per le domande aperte. Per compiti specifici, utilizzare domande chiuse o direttive chiare.
- Includi ciò che non desideri: specifica cosa deve essere escluso per evitare risultati indesiderati. Ad esempio: “Scrivi una recensione del film, ma non includere spoiler”.
- Itera e sperimenta: se un prompt non genera il risultato previsto, prova una variazione o aggiungi ulteriori dettagli.
- Sii chiaro e specifico: quanti più dettagli fornirai nella richiesta, tanto più precisa sarà la risposta.
Il Prompt Engineering è una competenza essenziale per massimizzare il potenziale dei modelli di intelligenza artificiale.
Comprendendo e applicando tecniche come zero-shot, little-shot o Chain of Thought, e seguendo le buone pratiche, è possibile ottenere risposte più utili, coerenti e pertinenti. **
Non dimenticare che interagire con l’intelligenza artificiale è sia un’arte che una scienza. Sperimenta, adatta e perfeziona finché non padroneggi l’arte di creare suggerimenti efficaci
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