Dagli assistenti vocali alle piattaforme di automazione aziendale, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata ormai parte integrante della nostra vita. Tuttavia, un aspetto chiave per sfruttare al meglio le potenzialità di un modello AI viene spesso sottovalutato: il prompting.
Formulare input chiari e ben strutturati, una pratica nota come prompt engineering, è fondamentale per ottenere risposte precise e pertinenti da modelli avanzati come ChatGPT.
Indice
- Cos'è un prompt?
- Come funziona il prompting nell'AI?
- Estendere le capacità dell’AI con le function call
- Tipi di prompting: Zero-Shot, Few-Shot e RAG
- Zero-Shot Prompting
- Few-Shot Prompting
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Strategie per un prompting più efficace
- Le tecniche più avanzate: Chain of Thought
- Esempi di prompt per ChatGPT e altri modelli LLM
- Il ruolo del Prompt Engineer
- Affidati agli esperti del prompting: chiama artea.com
Cos'è un prompt?
Un prompt è una richiesta o un comando che viene fornito a un modello di intelligenza artificiale come input affinché produca una risposta.
Ad esempio, quando chiediamo a un modello di AI generativa «Spiega la teoria della relatività di Einstein in modo semplice, come se stessi parlando a un bambino di 10 anni», stiamo fornendo “un prompt” che l’intelligenza artificiale utilizza per elaborare la sua risposta.
In un modello AI, sono tre gli attori che intervengono:
- System: definisce le impostazioni generali, come il tono e lo stile delle risposte; possiamo specificare ad es. che il sistema risponda in modo formale o informale, oppure che assuma una determinata personalità, come un avvocato o un medico.
- User: è l’utente che interagisce direttamente con il sistema, inserendo domande e ricevendo risposte.
- Assistant: è l’intelligenza artificiale stessa, che elabora i prompt e produce risultati in base agli input ricevuti.
Ogni attore gioca un ruolo importante nella dinamica del prompting, influenzando direttamente la qualità e la rilevanza delle risposte generate dal modello.
Come funziona il prompting nell'AI?
Quando formuliamo un prompt, l’AI elabora la richiesta in base alle sue conoscenze preesistenti, cercando di fornire una risposta accurata. Tuttavia, il modello non possiede conoscenza esterna al suo training, che costituisce il perimetro dei dati su cui è stato addestrato: ciò significa che la qualità del prompt influisce in modo decisivo sull’output.
Un aspetto importante del prompting è la sua capacità di influenzare il comportamento di una AI. Ad esempio, possiamo chiedere al modello di assumere il ruolo di un insegnante o di un esperto in una particolare disciplina, aprendo così le porte a un varietà di possibilità creative.
Estendere le capacità dell’AI con le function call
Immaginiamo ora di voler risolvere un’equazione complessa: in questo caso, il modello potrebbe richiedere una function call, ovvero una funzione esterna predefinita, per eseguire calcoli avanzati. Ad esempio, se chiediamo al modello di risolvere un sistema di equazioni differenziali, può richiamare una funzione esterna (come una API o una libreria software) specializzata in calcolo numerico per ottenere il risultato.
Il ricorso alle function call diventa particolarmente utile per superare i limiti intrinseci dell’AI, come l’incapacità di eseguire calcoli complessi o recuperare dati in tempo reale.
Facciamo tre esempi concreti:
- Settore finanziario: Un sistema potrebbe utilizzare una function call per accedere a dati finanziari in tempo reale e prendere decisioni di investimento.
- Assistenti virtuali: Un bot conversazionale potrebbe utilizzare una function call per prenotare un ristorante o un hotel.
- Generazione di documenti: Un modello LLM potrebbe richiamare una function call per generare automaticamente una presentazione PowerPoint o un file Word.
Tipi di prompting: Zero-Shot, Few-Shot e RAG
Esistono tecniche diverse di prompting che permettono di ottenere risposte da un modello AI. Ciascuna modalità presenta differenti punti di forza e debolezza che la rendono adatta a situazioni diverse.
Zero-Shot Prompting
Nello Zero-Shot Prompting, forniamo all’AI solo il prompt, senza ulteriori informazioni o esempi. L’AI cerca di generare una risposta basandosi esclusivamente sul prompt ricevuto.
Questo metodo è rapido, ma può risultare impreciso per compiti complessi.
Few-Shot Prompting
Attraverso una tecnica di Few-Shot Prompting forniamo all’AI uno o più esempi prima di porre la domanda. Ad esempio, se vogliamo che ChatGPT risponda a una domanda scientifica, possiamo fornire esempi di risposte simili per aiutarlo a comprendere meglio il contesto.
Questo metodo migliora notevolmente la qualità delle risposte.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Un’altra tecnica interessante si chiama Retrieval-Augmented Generation (RAG). Con il RAG, l’AI arricchisce le risposte utilizzando un database di informazioni personalizzato.
Questo metodo è particolarmente utile nei chatbot cosiddetti “chiusi”, dove il sistema deve operare entro perimetri predefiniti, garantendo risposte coerenti e rilevanti solo in relazione a informazioni specifiche.
Strategie per un prompting più efficace
Per ottenere il massimo dall’AI prompting, non basta formulare una semplice domanda; è fondamentale applicare delle strategie. Ecco alcuni suggerimenti pratici:
- Formulazione chiara: utilizzare un linguaggio diretto e preciso è essenziale per evitare ambiguità o risposte generiche. Un esempio potrebbe essere «Spiegami come funziona la fotosintesi», piuttosto che una domanda vaga come «Che cos’è la fotosintesi?».
- Linguaggio naturale: creare i prompt come se si stesse parlando con una persona aiuta l’AI a interpretare meglio le richieste. Ad esempio, «Puoi dirmi come funziona il sistema feudale?» è preferibile a una domanda troppo tecnica tipo «Descrivi la struttura socioeconomica del feudalesimo».
Le tecniche più avanzate: Chain of Thought
La tecnica Chain of Thought (letteralmente, catena di pensiero) guida l’AI attraverso una serie di passaggi logici per ottenere una risposta più articolata e completa.
Ad esempio, se chiediamo all’AI di risolvere un problema matematico come «Calcola quanti giorni ci sono in 3 mesi», potremmo strutturare il prompt in modo che l’AI esegua una serie di passaggi logici: primo, determinare quanti giorni ci sono in un mese; secondo, moltiplicare quel numero per 3, specificando che la risposta dovrà includere una distinzione tra mesi di 30 o 31 giorni. Questa struttura a tappe permette all’AI di fornire una risposta più precisa rispetto a un singolo comando generico come «Quanti giorni ci sono in 3 mesi?».
Applicando queste strategie di prompt engineering, possiamo migliorare l’efficacia delle interazioni con l’AI, ottenendo risposte più dettagliate e pertinenti.
Esempi di prompt per ChatGPT e altri modelli LLM
Un modo per comprendere meglio il potere del prompting è osservare esempi concreti:
Un prompt efficace su ChatGPT potrebbe essere:
«Fingi di essere un medico specializzato in nutrizione e spiega a un paziente come bilanciare i macronutrienti nella dieta quotidiana per mantenere un buon livello di energia.»
In questo caso, stiamo chiedendo all’AI di assumere il ruolo di uno specialista e di fornire consigli pratici e dettagliati su un tema specifico, in modo chiaro e accessibile, adatto a un pubblico non esperto.
In un contesto di completamento automatico del codice, un prompt efficace potrebbe essere:
«Completa questo frammento di codice Python che calcola la somma dei numeri in una lista: def calcola_somma(lista):»
In questo caso, il prompt fornisce una richiesta chiara e specifica che consente all’AI di completare la funzione in modo appropriato, concentrandosi su un’operazione ben definita.
Queste strutture aiutano l’AI a rispondere in modo pertinente e mirato, fornendo una soluzione basata su ciò che è richiesto nel prompt. L’uso di prompt ben formulati migliora l’output generato dai modelli LLM. Si parla in gergo di allineamento contestuale per intendere che le tecniche di prompt engineering ci permettono di creare domande che “allineano” la risposta dell’AI al contesto desiderato, migliorandone l’efficacia.
Il ruolo del Prompt Engineer
Il Prompt Engineer è una figura professionale emergente che si occupa di progettare e ottimizzare i prompt per ottenere risposte AI di qualità. Questa figura deve comprendere a fondo il funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale e saper adattare i prompt per soddisfare le necessità specifiche di un’azienda o di un utente.
Ad esempio, un Prompt Engineer potrebbe progettare prompt personalizzati per un chatbot utilizzato nel servizio clienti, garantendo che le risposte siano precise e pertinenti rispetto alle domande frequenti degli utenti (FAQ). Con l’aumento dell’uso di modelli LLM, questo ruolo diventerà sempre più essenziale nei settori della ricerca, dell’automazione e del customer care.
Affidati agli esperti del prompting: chiama artea.com
Il prompt engineering è un fattore chiave per migliorare l’efficacia delle nostre interazioni con l’intelligenza artificiale. Le tecniche di prompting offrono strumenti potenti per gestire modelli avanzati come ChatGPT. Tuttavia, è importante tenere conto dei limiti dei modelli LLM e implementare strategie avanzate, come ad esempio l’uso di function call o la tecnica RAG, per migliorare ulteriormente le risposte.
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