Guida all’ingegneria delle prompt di OpenAI: padroneggia ChatGPT per applicazioni avanzate

Comprendere l’ingegneria delle prompt

L’ingegneria delle prompt è l’arte e la scienza di creare input (prompt) per ottenere output desiderati da modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT. È una competenza fondamentale per massimizzare l’efficacia di questi modelli.

ChatGPT, costruito sulle architetture GPT-3 e GPT-4 di OpenAI, è migliorato notevolmente, diventando più rispondente e consapevole del contesto. Comprendere la sua evoluzione è fondamentale per padroneggiare l’ingegneria delle prompt.

Come un direttore d’orchestra che guida un’orchestra, l’ingegneria delle prompt ci consente di dirigere questi modelli per eseguire compiti complessi, dalla creazione di documenti tecnici dettagliati alla generazione di contenuti creativi e coinvolgenti. Questa guida ti condurrà attraverso strategie e tattiche che trasformano la tua interazione con l’AI, elevandola da scambi basilari a conversazioni nuance e significative.

Considera la differenza tra chiedere “Come si aggiungono numeri in Excel?” e “Come si sommano automaticamente le colonne di importi in dollari in Excel, con i totali visualizzati a destra in una colonna ‘Totale’?” La seconda prompt, più dettagliata, lascia meno spazio all’interpretazione dell’AI, portando a una risposta più precisa e utile. Allo stesso modo, comprendere l’uso di personaggi, delimitatori e istruzioni passo dopo passo può avere un impatto profondo sulla qualità dell’output dell’AI, specialmente per compiti complessi.

Questa guida all’ingegneria delle prompt non coprirà solo gli aspetti teorici, ma fornirà anche esempi pratici e hands-on. Imparerai come utilizzare efficacemente tattiche come fornire testi di riferimento per guidare l’AI lontano dalle invenzioni, o come suddividere compiti complessi in sottocompiti più semplici per ottenere risultati più precisi.

1. Chiarezza e dettaglio

Creare prompt efficaci per modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 richiede una combinazione di precisione, contesto e chiarezza. La differenza tra una prompt mal creata e una ben pensata può essere la differenza tra una risposta vaga e generica e una risposta altamente rilevante e specifica.

Esempio 1: Sfruttare la comprensione linguistica di ChatGPT per query tecniche

• Prompt inefficace: “Come si risolve un bug nel mio codice?”
  • Output dell’AI: “Per risolvere un bug nel tuo codice, devi prima identificare il bug, capire perché sta succedendo e poi modificare il codice per correggerlo.”
• Prompt tecnico efficace: “Sto codificando in Python e sto ottenendo un errore ‘KeyError’ quando provo ad accedere a un dizionario. Il codice è: [codice]. Cosa sta causando questo errore e come posso risolverlo?”
  • Output dell’AI: “L’errore ‘KeyError’ nel tuo codice Python è probabilmente dovuto al tentativo di accedere a una chiave nel dizionario che non esiste. Ecco come puoi modificare il tuo codice per gestire questo errore: [codice modificato con spiegazione].”

Esempio 2: Scrittura creativa con imitazione di stile

• Prompt inefficace: “Scrivi una storia breve.”
  • Output dell’AI: “C’era una volta, in un lontano paese, un regno che affrontava un grande pericolo…”
• Prompt di imitazione di stile efficace: “Scrivi una storia breve nello stile di Ernest Hemingway, concentrandoti su una conversazione tra due vecchi amici che si incontrano inaspettatamente.”
  • Output dell’AI: “Il sole batteva sulla strada polverosa dove Jack e Tom, due vecchi amici, si incontrarono per caso. ‘È passato molto tempo’, disse Jack, con la voce asciutta come l’aria. ‘Sì, molto tempo dopo la guerra’, rispose Tom. [La storia continua nello stile conciso e guidato dal dialogo di Hemingway].”

Esempio 3: Consigli di viaggio

• Prompt inefficace: “Cosa devo fare a Parigi?”
  • Output dell’AI: “A Parigi puoi visitare luoghi famosi come la Torre Eiffel, il Louvre e Notre-Dame.”
• Prompt efficace: “Sto visitando Parigi per tre giorni quest’estate con un focus su arte e storia. Puoi suggerirmi un itinerario dettagliato?”
  • Output dell’AI: “Giorno 1: Visita il Louvre nel mattino, seguito da una passeggiata fino a Notre-Dame. [Segue un itinerario più dettagliato].”

Insights per creare prompt migliori

1. Specificità: Sii il più specifico possibile. Più il tuo prompt è dettagliato, più la risposta sarà personalizzata.
2. Informazioni di contesto: Includi tutte le informazioni di contesto rilevanti. Ciò aiuta l’AI a comprendere la natura esatta della tua richiesta.
3. Obiettivo chiaro: Stabilisci chiaramente cosa ti aspetti come output. Che si tratti di una ricetta, un piano di viaggio o una soluzione tecnica, rendi chiaro il tuo obiettivo.
4. Evita l’ambiguità: Le prompt ambigue portano a risposte generiche. Chiarisci la tua richiesta per ottenere risposte precise.
5. Utilizza formati noti: Se applicabile, chiedi informazioni in un formato specifico, come una lista, una guida passo dopo passo o un diagramma.

2. Migliorare le risposte dell’AI con riferimenti

L’uso strategico di testi di riferimento nell’ingegneria delle prompt può elevare notevolmente la qualità e l’accuratezza delle risposte dei modelli di intelligenza artificiale come GPT-4. Fornendo informazioni rilevanti e attendibili insieme alla tua query, puoi guidare l’AI a comporre risposte basate sul materiale fornito, rendendole più affidabili e accurate nel contesto.

Esempio 1: Spiegazione scientifica

• Prompt convenzionale: “Come si forma un buco nero?”
  • Output dell’AI: “Un buco nero si forma dai resti di una stella massiccia che muore in una supernova. Se la massa del nucleo è sufficiente, collassa sotto la sua stessa gravità in un buco nero.”
• Prompt migliorato con testo di riferimento:
  • Testo di riferimento fornito: “[Articolo scientifico sull’evoluzione stellare e i buchi neri]”
  • Prompt: “Usando le informazioni dall’articolo scientifico fornito, spiega il processo di formazione di un buco nero.”
  • Output dell’AI: “Sulla base dell’articolo scientifico fornito, un buco nero si forma quando una stella massiccia esaurisce il suo carburante nucleare e il suo nucleo collassa. L’articolo dettaglia: [‘Estratti rilevanti dall’articolo’]”

Esempio 2: Interpretazione legale

• Prompt convenzionale: “Quali sono le implicazioni legali del furto di proprietà intellettuale?”
  • Output dell’AI: “Il furto di proprietà intellettuale può portare a conseguenze legali come cause, multe e, in casi gravi, il carcere.”
• Prompt migliorato con testo di riferimento:
  • Testo di riferimento fornito: “[Articolo di rivista legale sulla legge della proprietà intellettuale]”
  • Prompt: “Facendo riferimento all’articolo di rivista legale fornito, spiega le specifiche implicazioni legali del furto di proprietà intellettuale.”
  • Output dell’AI: “L’articolo di rivista legale afferma che il furto di proprietà intellettuale può portare a cause civili, danni statutari e possibili accuse penali. In particolare, l’articolo menziona: [‘Citazioni dirette dall’articolo’]”

Insights per l’uso di testi di riferimento nei prompt

1. Seleziona testi rilevanti: Scegli testi di riferimento che siano direttamente rilevanti per la tua query.
2. Specificazione del prompt: Istruzioni chiare all’AI per utilizzare il testo di riferimento fornito per comporre la sua risposta.
3. Citazioni: Chiedi all’AI di citare specifiche parti del testo di riferimento nella sua risposta per accuratezza e verifica.
4. Gestione di informazioni insufficienti: Istruzioni all’AI per dichiarare chiaramente se il testo fornito non contiene le informazioni necessarie per rispondere alla domanda.

3. Semplificare compiti complessi con la divisione in sottocompiti

La chiave per gestire efficacemente compiti complessi con modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 risiede nel suddividerli in sottocompiti più semplici. Questo approccio non solo semplifica il processo, ma migliora anche l’accuratezza e la rilevanza delle risposte dell’AI. Di seguito, mostriamo questa strategia attraverso esempi specifici, evidenziando i vantaggi dell’uso della classificazione delle intenzioni, delle tecniche di riassunto e delle conversazioni strutturate per query complesse.

Esempio 1: Query di assistenza clienti

• Approccio inefficace: Un prompt singolo che chiede assistenza generale.
  • Prompt dell’utente: “Sto avendo problemi con il mio account.”
  • Output dell’AI: “Potresti per favore specificare la natura del problema con il tuo account?”
• Approccio efficace: Classificare la query in categorie e fornire assistenza mirata.
  • Prompt dell’utente: “Sto avendo problemi di accesso al mio account.”
  • Direttiva dell’AI: “Classifica la query in ‘Gestione dell’account’, quindi offri passaggi specifici per la risoluzione dei problemi di accesso.”
  • Output dell’AI: “Sembra che tu stia avendo problemi di accesso al tuo account. Iniziamo con il ripristino della password. [Seguono passaggi dettagliati].”

Esempio 2: Riassunto di un lungo documento

• Approccio inefficace: Tentare di riassumere un lungo documento in un’unica query.
  • Prompt dell’utente: “Riassumi questo libro di 300 pagine per me.”
  • Output dell’AI: “Mi dispiace, ma non posso elaborare documenti più lunghi della mia finestra di contesto.”
• Approccio efficace: Riassumere il documento pezzo per pezzo e costruire un riassunto completo in modo ricorsivo.
  • Direttiva dell’AI: “Riassumi ogni capitolo separatamente, quindi crea un riassunto dei riassunti, procedendo ricorsivamente.”
  • Prompt dell’utente: “Riassumi il capitolo 1 di questo libro.”
  • Output dell’AI: “Riassunto del Capitolo 1: [Breve riassunto del capitolo 1].”
  • Processo continuo: Lo stesso processo viene applicato per ogni capitolo, seguito da un riassunto finale che combina tutti i riassunti individuali.

Vantaggi della divisione in sottocompiti e dell’ingegneria delle prompt contestuali

1. Aumento dell’accuratezza: Suddividendo i compiti, l’AI può fornire risposte più accurate e rilevanti.
2. Miglioramento dell’efficienza: La suddivisione dei compiti li rende più gestibili e riduce la probabilità di errori o output non rilevanti.
3. Migliore esperienza utente: Gli utenti ricevono indicazioni mirate e passo dopo passo, più utili delle risposte generiche.
4. Riduzione dei costi: Prompt più piccoli e mirati possono essere più efficienti in termini di costi rispetto a prompt più grandi e complessi.

4. Dare a GPT il tempo di “pensare”

La strategia di dare ai modelli il tempo di “pensare” e suddividere i compiti complessi in passaggi gestibili migliora notevolmente la qualità delle risposte dei modelli di intelligenza artificiale come GPT-4.

Esempio 1: Valutazione di un problema matematico

• Approccio inefficace: Chiedere direttamente all’AI di valutare la soluzione di un problema matematico.
  • Prompt dell’utente: “È corretta la soluzione dello studente per questo problema matematico?”
  • Output dell’AI: “La soluzione dello studente sembra essere corretta/sbagliata.”
• Approccio efficace: Istruire l’AI a lavorare sulla sua soluzione prima di valutare quella dello studente.
  • Prompt dell’utente: “Risolvi prima questo problema matematico, poi confronta la tua soluzione con quella dello studente e valuta la sua correttezza.”
  • Output dell’AI: “La mia soluzione: [Soluzione dettagliata]. Confrontando con la soluzione dello studente, ho trovato un errore nel suo calcolo di [parte specifica]. Il metodo corretto dovrebbe essere [metodo corretto].”

Esempio 2: Analisi di un documento

• Approccio inefficace: Tentare di analizzare un lungo documento in una sola query.
  • Prompt dell’utente: “Riassumi i punti chiave di questo intero documento.”
  • Output dell’AI: “Mi dispiace, ma non posso elaborare documenti più lunghi della mia finestra di contesto.”
• Approccio efficace: Estrarre estratti rilevanti in modo sequenziale e porre query di follow-up per un’analisi completa.
  • Prompt dell’utente: “Estrai estratti chiave da questo documento relativi a [argomento specifico].”
  • Output dell’AI: “Estratto 1: [Passaggio rilevante]. Estratto 2: [Altro passaggio rilevante].”
  • Prompt di follow-up dell’utente: “Ci sono altri estratti rilevanti? Assicurati che contengano il contesto completo.”
  • Output dell’AI: “Estratto aggiuntivo: [Ulteriore passaggio rilevante].”

Vantaggi e insights

1. Profondità dell’analisi: Lavorando sulle soluzioni o analisi prima, l’AI può fornire valutazioni più accurate e approfondite.
2. Apprendimento guidato: Nelle situazioni di tutoraggio, l’uso del monologo interiore e degli indizi incoraggia gli studenti a raggiungere le soluzioni in modo indipendente, migliorando la loro esperienza di apprendimento.
3. Copertura completa: Per l’analisi dei documenti, gli approcci sequenziali e ricorsivi garantiscono una copertura approfondita senza trascurare dettagli importanti.
4. Evitare pregiudizi: Generando la sua soluzione prima, l’AI evita pregiudizi che potrebbero sorgere dalla valutazione diretta di una risposta data.

5. Sfruttare strumenti esterni

L’integrazione di strumenti e risorse esterni nelle interazioni con l’AI può migliorare notevolmente l’accuratezza e la rilevanza delle risposte generate da modelli come GPT-4. Questa sezione dimostra l’uso della ricerca basata su embeddings per il recupero delle conoscenze, l’esecuzione del codice per calcoli precisi e le chiamate API per interazioni dinamiche.

Esempio 1: Calcoli precisi con esecuzione del codice

• Senza esecuzione del codice: Affidarsi esclusivamente alle capacità di calcolo del modello.
  • Prompt dell’utente: “Calcola la radice quadrata di 529.”
  • Output dell’AI: “La radice quadrata di 529 è approssimativamente 23.”
• Con esecuzione del codice: Assicurare la precisione nei calcoli.
  • Prompt dell’utente: “Calcola la radice quadrata di 529.”
  • Direttiva dell’AI: “Scrivi ed esegui codice Python per calcolare questo.”
  • Output dell’AI: “python import math math.sqrt(529) La radice quadrata di 529 è esattamente 23.”

Esempio 2: Utilizzo di chiamate API per interazioni dinamiche

• Senza chiamate API: Limitato a risposte statiche e pre-programmate.
  • Prompt dell’utente: “Invia un promemoria al mio amico per il nostro incontro di domani.”
  • Output dell’AI: “Promemoria: Non dimenticare di inviare un messaggio al tuo amico per l’incontro di domani.”
• Con chiamate API: Interagendo con sistemi esterni per azioni in tempo reale.
  • Prompt dell’utente: “Invia un promemoria al mio amico John per il nostro incontro di domani.”
  • Direttiva dell’AI: “Usa l’API di messaggistica per inviare un promemoria.”
  • Output dell’AI: “python import message message.write(to='John', message='Ehi, ricorda il nostro incontro domani!') Promemoria inviato a John per l’incontro di domani.”

Vantaggi e insights

1. Base di conoscenza ampliata: Utilizzando la ricerca basata su embeddings, l’AI può accedere e incorporare una vasta gamma di informazioni aggiornate, migliorando la rilevanza e l’accuratezza delle sue risposte.
2. Precisione nei calcoli: L’esecuzione del codice consente all’AI di eseguire calcoli matematici precisi, particolarmente utili in contesti tecnici o scientifici.
3. Capacità interattive: Le chiamate API abilitano l’AI a interagire con sistemi esterni, facilitando azioni nel mondo reale come l’invio di messaggi o la creazione di promemoria.

6. Test sistematici

I test sistematici, o procedure di valutazione, sono cruciali per determinare l’efficacia dei cambiamenti nei sistemi di intelligenza artificiale. Questo approccio implica il confronto degli output del modello con un set di risposte “gold standard” predefinite per valutare l’accuratezza.

Esempio 1: Identificazione di contraddizioni nelle risposte

• Scenario di test: Rilevamento di contraddizioni nella risposta del modello rispetto a risposte di esperti.
  • Direttiva del sistema: Determinare se la risposta del modello contraddice qualsiasi parte di una risposta fornita da un esperto.
  • Input dell’utente: “Neil Armstrong divenne la seconda persona a camminare sulla luna, dopo Buzz Aldrin.”
  • Processo di valutazione: Il sistema controlla la coerenza con la risposta dell’esperto che afferma che Neil Armstrong fu la prima persona sulla luna.
  • Output del modello: La risposta del modello contraddice direttamente la risposta dell’esperto, indicando un errore.

Esempio 2: Confronto dei livelli di dettaglio nelle risposte

• Scenario di test: Valutazione se la risposta del modello è allineata, supera o è inferiore alla risposta dell’esperto in termini di dettagli.
  • Direttiva del sistema: Confrontare la profondità di informazione tra la risposta del modello e la risposta dell’esperto.
  • Input dell’utente: “Neil Armstrong camminò per la prima volta sulla luna il 21 luglio 1969, alle 02:56 UTC.”
  • Processo di valutazione: Il sistema valuta se la risposta del modello fornisce più, pari o meno dettagli rispetto alla risposta dell’esperto.
  • Output del modello: La risposta del modello fornisce ulteriori dettagli (l’ora esatta), allineandosi e ampliando la risposta dell’esperto.

Vantaggi e insights

1. Accuratezza e affidabilità: I test sistematici assicurano che le risposte del modello di intelligenza artificiale siano accurate e affidabili, specialmente quando si tratta di informazioni fattuali.
2. Rilevamento degli errori: Aiutano nell’identificazione di errori, contraddizioni o incoerenze nelle risposte del modello.
3. Garanzia della qualità: Questo approccio è essenziale per mantenere alti standard di qualità nei contenuti generati dall’AI, particolarmente in contesti educativi, storici o altri contesti sensibili ai fatti.

Conclusione e messaggio di take-away

Attraverso gli esempi e le strategie discusse, abbiamo visto come la specificità nei prompt possa cambiare drasticamente l’output e come la suddivisione dei compiti complessi in sottocompiti più semplici possa rendere gestibili sfide altrimenti scoraggianti. Abbiamo esplorato il potere degli strumenti esterni nell’aumentare le capacità dell’AI e l’importanza dei test sistematici per garantire l’affidabilità e l’accuratezza delle risposte dell’AI. Visita la Guida all’ingegneria delle prompt di OpenAI per conoscere le basi che complementano la nostra esplorazione approfondita di tecniche e strategie avanzate per ottimizzare le interazioni con l’AI.