In un’epoca caratterizzata dal boom dell’intelligenza artificiale generativa, il modo in cui interagiamo con i modelli di linguaggio ha un impatto significativo sulla qualità delle risposte che otteniamo. Il prompt design è diventato una competenza cruciale, poiché definisce la chiarezza e la precisione delle nostre richieste verso i modelli di AI come ChatGPT, Claude e Gemini.
In questo articolo esploreremo alcune tecniche essenziali per scrivere prompt per l’intelligenza artificiale che massimizzino l’efficacia delle risposte generate.
Ci concentreremo su cinque tecniche fondamentali per il prompt design:
- Seguire dei pattern o framework
- Ask before answer (chiedere prima di rispondere)
- Prompt chaining (catena di prompt)
- Chain of thought (catena di pensiero)
- Comunicare al modello cosa non fare
Ogni tecnica verrà analizzata in dettaglio per fornire una guida pratica su come applicarle. Che tu sia un principiante o un esperto nel campo dell’AI generativa, queste strategie ti aiuteranno a ottenere risposte più pertinenti e di alta qualità dai modelli di linguaggio. Scopriamo insieme come creare prompt efficaci e migliorare le tue interazioni con l’intelligenza artificiale.
Cos’è il prompt e perché importante
I prompt sono la chiave per interagire efficacemente con i modelli di intelligenza artificiale, poiché determinano la qualità delle risposte generate. Creare prompt chiari e specifici aiuta infatti l’AI a comprendere meglio l’intento dell’utente, migliorando la precisione e la pertinenza dell’output. Prompt ben progettati non solo aumentano la produttività, ma migliorano anche l’esperienza utente e facilitano decisioni più informate. Tuttavia, è essenziale considerare le sfide etiche e tecniche per evitare output distorti o ambigui. In sintesi, scrivere buoni prompt è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Questo si rivela cruciale in molte applicazioni, dalla generazione di testo alla traduzione linguistica, fino alla generazione di immagini con AI, dove essere descrittivi gioca un ruolo centrare per ottenere risultati degni di nota.
Cos’è il prompt design
Il prompt design si riferisce al processo di creazione di istruzioni o domande destinate a un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs). Questo processo è fondamentale per ottenere risposte accurate e pertinenti da parte delle AI, poiché la qualità del prompt, ad esempio per ChatGPT (lo stesso vale per tutte le altre AI), influisce direttamente sulla qualità dell’output. Quando si crea un prompt, è essenziale infatti considerare diversi aspetti:
- Chiarezza: utilizzare un linguaggio semplice e diretto, evitando ambiguità.
- Contesto: fornire informazioni sufficienti per aiutare il modello a comprendere meglio la richiesta.
- Specificità: essere specifici riguardo a ciò che si vuole ottenere, evitando richieste troppo generiche.
- Unicità: prediligere richieste uniche e che non mescolino diversi argomenti all’interno della stessa finestra di contesto
Questi principi base si traducono poi in tecniche e strategie concrete, dove pratica ed esperienza la fanno da padrone. Conoscere però queste tecniche ci dà una solida base per sperimentare, variare e trovare l’approccio migliore per i nostri scopi d’uso ed esigenze.
Differenze fra prompt design e prompt engineering
Prompt Design: l’arte di formulare richieste
Il prompt design è il processo creativo di formulare istruzioni o domande per un modello di intelligenza artificiale (AI). L’obiettivo è creare richieste chiare ed efficaci che comunichino bene ciò che vogliamo ottenere dall’AI. Pensate al prompt design come al modo in cui formulate una domanda a un esperto umano: volete essere chiari, precisi e fornire il contesto necessario.
Esempio: Invece di chiedere semplicemente “Parlami di Roma”, un buon prompt design potrebbe essere: “Descrivi i 3 principali monumenti storici di Roma, la loro importanza culturale e il periodo in cui sono stati costruiti.”
Prompt Engineering: la scienza dietro le quinte
Il prompt engineering va oltre la semplice formulazione di domande. È un approccio più tecnico e strategico per ottimizzare l’interazione con i modelli AI. Ecco alcuni aspetti chiave:
- Manipolazione del contesto: fornire all’AI informazioni di base o “istruzioni nascoste” per influenzare il suo comportamento. Esempio: “Sei un esperto di storia romana. Rispondi come se stessi tenendo una lezione universitaria.”
- Prompt condizionali: usare istruzioni IF-THEN per gestire scenari diversi. Esempio: “Se la domanda riguarda l’antica Roma, fornisci dettagli storici. Se riguarda la Roma moderna, concentrati sugli aspetti culturali contemporanei.”
- Controllo dello stile e del tono: guidare l’AI a rispondere in un modo specifico. Esempio: “Rispondi come se stessi spiegando a un bambino di 10 anni.”
- Prompt a catena: usare una serie di prompt collegati per ottenere risultati più complessi. Esempio:
- “Elenca 5 piatti tipici romani.”
- “Per ogni piatto, descrivi brevemente la sua storia.”
- “Ora, suggerisci un itinerario gastronomico a Roma per assaggiare questi piatti.”
- Ottimizzazione iterativa: affinare i prompt basandosi sui risultati ottenuti, migliorandoli progressivamente.
Differenze chiave
- Il prompt design si concentra sulla creazione di singole richieste efficaci.
- Il prompt engineering si occupa di strategie più ampie per controllare e ottimizzare le risposte dell’AI.
Importanza
Entrambe le pratiche sono cruciali per sfruttare al meglio i modelli AI. Un buon prompt design assicura che le richieste siano comprese correttamente, mentre il prompt engineering vi permette di ottenere risultati più precisi, creativi o personalizzati.
Dunque promppt design e prompt engineering sono due concetti complementari e che risultano essere uno indispensabile all’altro. Le tecniche in cui ci concentreremo sotto partono spesso da ricerche condotte da ricercatori (vedi la Catena di Pensiero ed il Prompt Chaining), che poi possono essere adattate ad un contesto applicativo d’uso comune. L’approccio sarà proprio questo: consigli di e trucchi di prompt design subito applicabili, che affondano le proprie radici nel prompt engineering.
Tecniche e consigli di prompt design
Tecnica 1: Usare blocchi e framework
In tanti si dilettano nell’utilizzo dell’ intelligenza artificiale, spesso però capita che non vengano sfruttate al massimo le potenzialità di questi strumenti, come ChatGPT, Claude e Gemini. Per questo motivo, è fondamentale conoscere le strategie per interagire efficacemente con i modelli di AI.
Un aspetto cruciale è comprendere l’importanza di strutturare i prompt in blocchi chiari e definiti. Ogni prompt può essere considerato come una serie di blocchi che si susseguono e che contengono istruzioni e contesto. Le istruzioni indicano al modello cosa deve fare, mentre il contesto fornisce tutte le informazioni necessarie per migliorare la pertinenza e la qualità della risposta. Ad esempio, nel caso della scrittura di un articolo di blog, è essenziale includere dettagli sull’audience, la tipologia di blog e il tipo di business. Seguendo questo approccio modulare, possiamo comporre il prompt partendo dai blocchi principali e aggiungendo gradualmente elementi specifici per ottenere risposte sempre più rilevanti e di alta qualità.
Framework per prompt efficaci
L’adozione di framework consolidati come RTF (Ruolo, Task, Formato) e RISEN (Ruolo, Istruzioni, Step, End goal, Narrowing) ci permette di costruire prompt strutturati e completi, migliorando significativamente l’efficacia delle nostre interazioni con l’intelligenza artificiale. Questi concetti, testati da noi quotidianamente, rappresentano le fondamenta per ottenere risultati ottimali dai modelli di AI.
Un modo efficace per creare prompt di alta qualità è seguire dei pattern o framework predefiniti.
Due dei framework più utilizzati sono RTF e RISEN.
Framework RTF
- Ruolo (Role): definisce il ruolo del modello, ad esempio “Sei un articolista esperto di SEO con 10 anni di esperienza.” In particolare, assegnare un ruolo al modello di AI è una delle migliori tecniche per migliorare il livello di contesto e definire il campo di applicazione del modello stesso.
- Task: descrive il compito da svolgere, ad esempio “Scrivi un articolo di blog di 800 parole.”
- Formato (Format): specifica il formato dell’output, ad esempio “L’articolo deve includere un’introduzione, sottotitoli H2 e H3, e una conclusione.”
Esempio pratico:
"Sei un articolista esperto di **SEO** con 10 anni di esperienza. Scrivi un articolo di blog di 800 parole sull'importanza del content marketing, includendo un'introduzione, sottotitoli H2 e H3, e una conclusione."
Framework RISEN
- Ruolo (Role): assegna un ruolo al modello.
- Istruzioni (Instructions): dettaglia le istruzioni specifiche.
- Step: definisce i passaggi da seguire.
- End goal: indica l’obiettivo finale.
- Narrowing: restringe il campo d’azione.
Esempio pratico:
"Sei un esperto di marketing. Crea un piano di marketing dettagliato per il lancio di una nuova linea di prodotti ecologici seguendo questi passaggi: analisi di mercato, target audience, proposta di valore unica, strategia promozionale, budget, KPI. L'obiettivo è avere un piano completo da presentare al team di direzione. Focalizzati su strategie sostenibili con un budget massimo di €100.000."
Utilizzare questi framework aiuta a strutturare i prompt in modo chiaro e coerente, aumentando la probabilità di ottenere risposte di alta qualità.
Tecnica 2: Ask before answer (chiedere prima di rispondere)
Come detto sopra, fornire il giusto livello di contesto all’interno di un prompt è essenziale per ottenere risultati rilevanti. Una delle tecniche più efficaci in questo senso è quella di chiedere loro di fare delle domande prima di fornire una risposta completa. Questa strategia, nota come “Ask before answer“, consente al modello di raccogliere ulteriori informazioni che possono risultare cruciali per produrre un output più accurato e rilevante.
Quando si utilizza questa tecnica, si aggiunge una frase al prompt che invita il modello a fare delle domande per chiarire il contesto o raccogliere ulteriori dettagli prima di rispondere. Questo permette al modello di ottenere una migliore comprensione della richiesta e di fornire una risposta più pertinente.
Vantaggi
- Migliore comprensione del contesto: il modello può raccogliere informazioni aggiuntive che potrebbero non essere state incluse nel prompt iniziale.
- Risposte più accurate: con un contesto più ricco, il modello è in grado di generare risposte più precise e utili.
- Maggiore rilevanza: le domande preliminari aiutano a garantire che la risposta sia strettamente correlata all’intento dell’utente.
Esempio pratico Supponiamo che tu voglia creare un piano di marketing per un nuovo prodotto. Un prompt tradizionale potrebbe essere:
"Sei un esperto di marketing. Crea un piano di marketing dettagliato per il lancio di una nuova linea di prodotti ecologici seguendo questi passaggi: analisi di mercato, target audience, proposta di valore unica, strategia promozionale, budget, KPI. L'obiettivo è avere un piano completo da presentare al team di direzione. Focalizzati su strategie sostenibili con un budget massimo di €100.000."
Utilizzando la tecnica “Ask before answer”, il prompt diventerebbe:
"Sei un esperto di marketing. Crea un piano di marketing dettagliato per il lancio di una nuova linea di prodotti ecologici seguendo questi passaggi: analisi di mercato, target audience, proposta di valore unica, strategia promozionale, budget, KPI. L'obiettivo è avere un piano completo da presentare al team di direzione. Focalizzati su strategie sostenibili con un budget massimo di €100.000."Prima di rispondere, voglio che mi faccia delle domande per ottenere informazioni che possono aiutarti a generare una risposta migliore."
In questo modo, il modello potrebbe fare domande come:
- Dettagli del Prodotto:
- Brand e Posizionamento:
- Qual è la mission e la vision del brand?
- Come viene percepito il brand attualmente sul mercato?
- Analisi della Concorrenza:
- Chi sono i principali concorrenti nel mercato dei prodotti ecologici?
- Quali sono i loro punti di forza e di debolezza?
- Target Audience:
- Qual è il profilo demografico e psicografico del target audience?
- Quali sono i loro comportamenti di acquisto e valori principali?
- Proposta di Valore Unica (UVP):
- Quali sono i principali benefici che questi prodotti offrono ai clienti?
- Quali problemi risolvono o quali bisogni soddisfano?
- Canali di Promozione:
- Quali canali di marketing sono stati utilizzati in precedenza e con quale successo?
- Ci sono canali specifici (social media, SEO, email marketing, ecc.) che preferisci utilizzare per questa campagna?
- Budget:
- Ci sono delle preferenze su come allocare il budget (percentuali destinate a diverse attività)?
- Quali sono le aspettative in termini di ROI?
- KPI (Key Performance Indicators):
- Quali sono gli obiettivi specifici da raggiungere (es. vendite, awareness, engagement)?
- Come verranno monitorati e misurati i successi della campagna?
- Strategie di Sostenibilità:
Rispondendo a queste domande, il modello sarà in grado di creare un piano di marketing molto più dettagliato e mirato.
Tecnica 3: Prompt chaining (catena di prompt)
La tecnica del prompt chaining, o catena di prompt, consiste nell’utilizzare una serie di prompt collegati tra loro per costruire gradualmente un contesto più ricco e dettagliato. Questa strategia è particolarmente utile per compiti complessi che richiedono un alto livello di dettaglio e precisione.
Invece di inserire tutte le informazioni necessarie in un unico prompt, si inizia con una richiesta generale e poi si continua con prompt di follow-up che aggiungono ulteriori dettagli. Questo approccio consente di ottenere un articolo ben strutturato e ricco di dettagli, con ogni sezione sviluppata in modo approfondito, sfruttando appieno la finestra di contesto offerta. Come sappiamo, infatti, ciascun modello ha una finestra di “memoria” all’iterno di ciascuna chat, misurata in token. Tutto quello che che è contenuto all’interno di questa finestra, input e output, concorrono a formare il contesto di quella converesazione.Questo approccio consente di suddividere il compito in parti gestibili e di costruire progressivamente un contesto più completo.
Vantaggi
- Maggiore dettaglio: ogni prompt successivo può aggiungere nuove informazioni e chiarire ulteriormente il contesto.
- interazione continua: il modello mantiene una “memoria” del contesto grazie alla finestra di contesto, permettendo un’interazione più fluida e coerente.
- flessibilità: si possono apportare modifiche e aggiustamenti lungo il percorso, migliorando la qualità della risposta finale.
Esempio pratico Immagina di dover scrivere un articolo dettagliato su una nuova tecnologia. Invece di fare un’unica richiesta, puoi iniziare con un prompt generale e poi aggiungere prompt di follow-up:
"Scrivi un'introduzione generale sulla nuova tecnologia X."Una volta ottenuta la risposta, puoi continuare con prompt più specifici:
"Descrivi le principali caratteristiche tecniche della tecnologia X.
Spiega i vantaggi e gli svantaggi della tecnologia X rispetto alle alternative attuali.
Fornisci esempi di applicazioni pratiche della tecnologia X."
Tecnica 4: Chain of thought (catena di pensiero)
La tecnica della chain of thought, o catena di pensiero, consiste nel suddividere compiti complessi in sotto-task più semplici e chiedere al modello di ragionare step by step. Questa strategia è particolarmente utile per compiti che richiedono logica, calcoli o un processo decisionale articolato.
Si aggiunge una richiesta specifica al prompt per invitare il modello a mostrare tutti i passaggi del suo ragionamento. Questo non solo aiuta a ottenere una risposta più trasparente, ma permette anche di verificare la correttezza del processo utilizzato dal modello.
Vantaggi
- Maggiore trasparenza: Si possono vedere tutti i passaggi del ragionamento del modello.
- Verifica del processo: Permette di identificare e correggere eventuali errori nel ragionamento.
- Risposte più accurate: Suddividere il compito in step più piccoli aiuta il modello a gestire meglio la complessità.
Esempio pratico Se vuoi che il modello risolva un problema matematico complesso, puoi usare un prompt come:
"Risolvi il seguente problema matematico: [problema]. Ragiona step by step."
Il modello risponderà mostrando ogni passaggio del calcolo:
"Identificare i dati forniti e cosa bisogna trovare.
2. Applicare la formula X per trovare Y.
3. Calcolare il valore di Y utilizzando i dati forniti.
4. Verificare il risultato."
Questo approccio assicura che ogni passaggio sia chiaro e verificabile.
Se vuoi scoprire di più, puoi dare un’occhiata a questi due paper scientifici sull’efficacia di questa tecnica:
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
- Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
Tecnica 5: Comunicare al modello cosa non fare
Un altro aspetto cruciale per la creazione di prompt efficaci è specificare chiaramente cosa il modello non deve fare. Questo aiuta a delimitare il contesto e a prevenire risultati indesiderati, migliorando la rilevanza e la precisione delle risposte.
Nel prompt, si aggiungono istruzioni specifiche su cosa evitare o su quali argomenti non trattare. Questo è particolarmente utile in contesti dove la precisione e la pertinenza sono fondamentali.
Vantaggi
- Maggiore controllo: Si può dirigere il modello lontano da argomenti non pertinenti o indesiderati.
- Risposte più pertinenti: Evitando argomenti non rilevanti, si ottengono risposte più focalizzate e utili.
- Riduzione degli errori: Si prevengono errori o fraintendimenti da parte del modello.
Esempio pratico Supponiamo che tu stia creando un contenuto su un argomento tecnico e vuoi evitare qualsiasi riferimento a un’altra tecnologia non correlata. Puoi formulare il prompt in questo modo:
"Descrivi le principali caratteristiche della tecnologia X. Non menzionare la tecnologia Y."
Questo assicura che il modello rimanga concentrato sull’argomento desiderato e non devii su temi irrilevanti.
In sintesi
Nell’era dell’intelligenza artificiale generativa, il prompt design è diventato una competenza essenziale per interagire efficacemente con i modelli di linguaggio come ChatGPT. Abbiamo esplorato tecniche fondamentali come l’uso di framework e pattern, il chiedere prima di rispondere, il chaining dei prompt, la catena di pensiero e la comunicazione di cosa evitare. Queste strategie aiutano a creare prompt chiari e specifici, migliorando la precisione e la pertinenza delle risposte. Puoi trovare anche numerosi corsi di intelligenza artificiale dove vengono spiegati i prompt in maniera dettagliata.
Un prompt ben strutturato permette all’AI di comprendere meglio l’intento dell’utente, migliorando la qualità dell’output in applicazioni che vanno dalla generazione di testo alla traduzione linguistica e alla creazione di contenuti. Adottando un approccio modulare e utilizzando tecniche consolidate, possiamo ottenere risultati ottimali dai modelli di AI, aumentare la produttività e migliorare l’esperienza utente.
È essenziale considerare anche le sfide etiche e tecniche, come evitare output distorti o ambigui, per garantire che le interazioni con l’intelligenza artificiale siano non solo efficaci ma anche responsabili. In sintesi, un prompt design efficace massimizza le potenzialità dell’intelligenza artificiale, trasformando la nostra interazione con questi modelli in uno strumento potente per il lavoro e la creatività.