Guida alla Prompt Engineering di OpenAI: padroneggiare ChatGPT per applicazioni avanzate

Comprendere l'ingegneria rapida

Ingegneria rapida è l'arte e la scienza di creare input (prompt) per ottenere gli output desiderati da modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT. È un’abilità cruciale per massimizzare l’efficacia di questi modelli.

ChatGPT, basato sulle architetture GPT-3 e GPT-4 di OpenAI, ha fatto notevoli progressi, diventando più reattivo e sensibile al contesto. Comprenderne l'evoluzione è fondamentale per padroneggiare il prompt engineering.

Come un abile direttore d'orchestra che guida un'orchestra, il prompt engineering ci consente di indirizzare questi modelli verso attività complesse, dalla creazione di documenti tecnici dettagliati alla generazione di contenuti creativi e coinvolgenti. Questa guida ti guiderà attraverso strategie e tattiche che trasformano la tua interazione con l'intelligenza artificiale, elevandola da scambi di base a conversazioni sfumate e significative.

Considera la differenza nel chiedere "Come faccio ad aggiungere numeri in Excel?" contro "Come faccio a sommare automaticamente una colonna di importi in dollari in Excel, con i totali visualizzati a destra in una colonna "Totale"?" Quest'ultimo, più dettagliato, lascia meno spazio all'interpretazione dell'IA, portando a una risposta più accurata e utile. Allo stesso modo, comprendere l'uso di personaggi, delimitatori e istruzioni passo passo può avere un impatto profondo sulla qualità dell'output dell'intelligenza artificiale, soprattutto per attività complesse.

Questa guida all'ingegneria rapida non coprirà solo gli aspetti teorici ma fornirà anche esempi pratici e pratici. Imparerai come utilizzare in modo efficace tattiche come fornire testi di riferimento per allontanare l'intelligenza artificiale dalle invenzioni o come suddividere attività complesse in sottoattività più semplici può produrre risultati più accurati.

1. Chiarezza e dettaglio

La creazione di suggerimenti efficaci per modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 richiede una combinazione di precisione, contesto e chiarezza. La differenza tra un suggerimento mal realizzato e uno ben pensato può essere la differenza tra una risposta vaga e generica e una risposta specifica altamente pertinente.

Esempio 1: sfruttare la comprensione del linguaggio di ChatGPT per domande tecniche

• Suggerimento inefficace: "Come posso correggere un bug nel mio codice?"
  • Uscita AI: "Per correggere un bug nel tuo codice, devi prima identificare il bug, capire perché si verifica e quindi modificare il codice per correggerlo."
• Domanda tecnica efficace: "Sto scrivendo il codice in Python e ricevo un messaggio 'KeyError' quando provo ad accedere a un dizionario. Lo snippet di codice è: . Che cosa causa questo errore e come posso risolverlo?"
  • Uscita AI: "Il '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: [Snippet di codice modificato con spiegazione]."

Esempio 2: scrittura creativa con imitazione dello stile

• Suggerimento inefficace: "Scrivi un racconto."
  • Uscita AI: "C'era una volta, in una terra lontana, un regno che affrontava un grande pericolo..."
• Efficace suggerimento di imitazione dello stile: "Scrivi un racconto nello stile di Ernest Hemingway, concentrandoti su una conversazione tra due vecchi amici che si incontrano inaspettatamente."
  • Uscita AI: "Il sole picchiava sulla strada polverosa dove Jack e Tom, due vecchi amici, si incontrarono per caso. "Sono passati anni", disse Jack con la voce secca come l'aria. "Anni dalla guerra", rispose Tom. [La storia continua nello stile conciso e dialogico di Hemingway]."

Esempio 3: consigli di viaggio

• Suggerimento inefficace: "Cosa devo fare a Parigi?"
  • Uscita AI: "A Parigi puoi visitare monumenti come la Torre Eiffel, il Museo del Louvre e la Cattedrale di Notre-Dame."
• Suggerimento efficace: "Quest'estate visiterò Parigi per tre giorni concentrandomi sull'arte e sulla storia. Potete suggerirmi un itinerario dettagliato?"
  • Uscita AI: "1° giorno: visita al Museo del Louvre al mattino, seguita da una passeggiata alla Cattedrale di Notre-Dame. [Segue itinerario più dettagliato]."

Approfondimenti per creare suggerimenti migliori

1. Specificità: Essere il più specifici possibile. Quanto più dettagliata sarà la tua richiesta, tanto più personalizzata sarà la risposta.
2. Informazioni contestuali: include tutto il contesto pertinente. Ciò aiuta l'IA a comprendere l'esatta natura della tua richiesta.
3. Obiettivo chiaro: indica chiaramente cosa ti aspetti come risultato. Che si tratti di una ricetta, di un programma di viaggio o di una soluzione tecnica, chiarisci il tuo obiettivo.
4. Evita l'ambiguità: suggerimenti ambigui portano a risposte generiche. Chiarisci la tua richiesta per ottenere risposte precise.
5. Utilizza formati conosciuti: se applicabile, chiedi informazioni in un formato specifico, come un elenco, una guida passo passo o un diagramma.

2. Migliorare le risposte dell'intelligenza artificiale con riferimenti

L'uso strategico dei testi di riferimento nel prompt engineering può aumentare significativamente la qualità e l'accuratezza delle risposte dei modelli di intelligenza artificiale come GPT-4. Fornendo informazioni pertinenti e affidabili insieme alla tua query, puoi guidare l'intelligenza artificiale a comporre risposte in base al materiale fornito, rendendo le risposte più affidabili e contestualmente accurate.

Esempio 1: spiegazione scientifica

• Prompt convenzionale: "Come si forma un buco nero?"
  • Uscita AI: "Un buco nero si forma dai resti di una grande stella che muore in un'esplosione di 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]"
  • Richiesta: "Utilizzando le informazioni del documento scientifico fornito, spiega il processo di formazione del buco nero."
  • Uscita AI: "Sulla base del documento scientifico fornito, un buco nero si forma quando una stella massiccia esaurisce il suo combustibile nucleare e il suo nucleo collassa. Il documento dettaglia: ['Estratti rilevanti dal documento']."

Esempio 2: Interpretazione giuridica

• Prompt convenzionale: "Quali sono le implicazioni legali del furto di proprietà intellettuale?"
  • Uscita AI: "Il furto di proprietà intellettuale può portare a conseguenze legali come azioni legali, multe e, nei casi più gravi, la reclusione."
• Prompt migliorato con testo di riferimento:
  • Testo di riferimento fornito: "[Articolo di rivista giuridica sul diritto della proprietà intellettuale]"
  • Richiesta: "Fando riferimento all'articolo di giornale legale fornito, spiegare le implicazioni legali specifiche del furto di proprietà intellettuale."
  • Uscita AI: "L'articolo della rivista legale afferma che il furto della proprietà intellettuale può comportare contenziosi civili, danni legali e potenziali accuse penali. Nello specifico, l'articolo menziona: ['Citazioni dirette dall'articolo']."

Approfondimenti sull'utilizzo dei testi di riferimento nei prompt

1. Seleziona Testi rilevanti: scegli i testi di riferimento direttamente pertinenti alla tua richiesta.
2. Specificazione rapida: istruire chiaramente l'IA a utilizzare il testo di riferimento fornito per comporre la sua risposta.
3. Citazioni: richiedere che l'IA citi parti specifiche del testo di riferimento nella sua risposta per accuratezza e verifica.
4. Gestione di informazioni insufficienti: chiedere all'IA di indicare chiaramente se il testo fornito non contiene le informazioni necessarie per rispondere alla domanda.

3. Semplificare compiti complessi con la divisione delle sottoattività

La chiave per gestire in modo efficace attività complesse con modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 sta nel suddividerle in sottoattività più semplici. Questo approccio non solo semplifica il processo, ma migliora anche l'accuratezza e la pertinenza delle risposte dell'IA. Di seguito, dimostriamo questa strategia attraverso esempi specifici, evidenziando i vantaggi dell'utilizzo della classificazione degli intenti, delle tecniche di riepilogo e delle conversazioni strutturate per query complesse.

Esempio 1: richiesta del servizio clienti

• Approccio inefficace: un unico messaggio che richiede assistenza generale.
  • Prompt dell'utente: "Ho problemi con il mio account."
  • Uscita AI: "Potresti specificare la natura dei problemi del tuo account?"
• Approccio efficace: Classificare la query in categorie e fornire assistenza mirata.
  • Prompt dell'utente: "Ho problemi ad accedere al mio account."
  • Direttiva IA: "Classificare la query in 'Gestione account', quindi offrire passaggi specifici per la risoluzione dei problemi di accesso."
  • Uscita AI: "Sembra che tu abbia problemi ad accedere al tuo account. Iniziamo reimpostando la tua password. [Seguito da passaggi dettagliati]."

Esempio 2: riepilogo di documenti lunghi

• Approccio inefficace: tentativo di riassumere un lungo documento in una volta sola.
  • Prompt dell'utente: "Riassumi questo libro di 300 pagine per me."
  • Uscita AI: "Mi dispiace, ma non posso elaborare i documenti più a lungo della mia finestra di contesto."
• Approccio efficace: Riepilogare il documento a pezzi e costruire ricorsivamente un riepilogo completo.
  • Direttiva IA: "Riassumi ogni capitolo separatamente, poi crea un riassunto dei riassunti, procedendo in modo ricorsivo."
  • Prompt dell'utente: "Riassumi il capitolo 1 di questo libro."
  • Uscita AI: "Riepilogo del capitolo 1: [Breve riepilogo 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 delle attività secondarie e dell'ingegneria dei suggerimenti contestuali

1. Precisione aumentata: concentrandosi su aspetti specifici di un compito complesso, l’intelligenza artificiale può fornire risposte più accurate e pertinenti.
2. Efficienza potenziata: Suddividere le attività le rende più gestibili e riduce la probabilità di errori o risultati irrilevanti.
3. Migliore esperienza utente: gli utenti ricevono una guida mirata e passo passo, che è più utile delle risposte generiche.
4. Efficacia dei costi: prompt più piccoli e mirati possono essere più convenienti rispetto a prompt più grandi e più complessi.

4. Dare a GPT il tempo di pensare

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

Esempio 1: valutazione di problemi di matematica

• Approccio inefficace: chiedere direttamente al modello di valutare la soluzione di uno studente.
  • Prompt dell'utente: "La soluzione dello studente a questo problema di matematica è corretta?"
  • Uscita AI: "La soluzione dello studente sembra essere corretta/errata."
• Approccio efficace: istruire il modello a elaborare la propria soluzione prima di valutare il lavoro dello studente.
  • Prompt dell'utente: "Per prima cosa, risolvi questo problema di matematica. Quindi confronta la tua soluzione con quella dello studente e valutane la correttezza."
  • Uscita AI: "La mia soluzione: [Soluzione dettagliata]. Confrontando la soluzione dello studente, ho riscontrato un errore nel calcolo di [parte specifica]. L'approccio corretto dovrebbe essere [metodo corretto]."

Esempio 2: analisi del documento

• Approccio inefficace: tentativo di analizzare un documento di grandi dimensioni in una query.
  • Prompt dell'utente: "Riassumi i punti chiave dell'intero documento."
  • Uscita AI: "Non riesco a elaborare l'intero documento a causa della sua lunghezza."
• Approccio efficace: Estrazione sequenziale di estratti e domande di follow-up per un'analisi completa.
  • Prompt dell'utente: "Estrai estratti chiave da questo documento relativi a [argomento specifico]."
  • Uscita AI: "Estratto 1: [Passaggio rilevante]. Estratto 2: [Un altro passaggio rilevante]."
  • Richiesta utente di follow-up: "Ci sono estratti più rilevanti? Assicurati che contengano il contesto completo."
  • Uscita AI: "Estratto aggiuntivo: [Ulteriore passaggio rilevante]."

Vantaggi e approfondimenti

1. Profondità di analisi: Elaborando prima soluzioni o analisi, l’intelligenza artificiale può fornire valutazioni più accurate e approfondite.
2. Apprendimento guidato: Negli scenari di tutoraggio, l'uso del monologo interiore e dei suggerimenti incoraggia gli studenti ad arrivare a 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 completa senza perdere dettagli importanti.
4. Evitare distorsioni: Generando prima la propria soluzione, l'IA evita i pregiudizi che potrebbero derivare dalla valutazione diretta di una determinata risposta.

5. Sfruttare strumenti esterni

L’integrazione di strumenti e risorse esterni nelle interazioni dell’intelligenza artificiale può migliorare notevolmente l’accuratezza e la pertinenza delle risposte generate da modelli come GPT-4. Questa sezione illustra l'uso della ricerca basata sugli incorporamenti per il recupero della conoscenza, l'esecuzione di codice per calcoli accurati e le chiamate di funzioni per aumentare le capacità dei modelli di intelligenza artificiale.

Esempio 1: calcoli accurati con esecuzione di codice

• Senza esecuzione del codice: Basandosi esclusivamente sulle capacità di calcolo del modello.
  • Prompt dell'utente: "Calcola la radice quadrata di 529."
  • Uscita AI: "La radice quadrata di 529 è circa 23."
• Con l'esecuzione del codice: Garantire la precisione nei calcoli.
  • Prompt dell'utente: "Calcola la radice quadrata di 529."
  • Direttiva IA: "Scrivi ed esegui il codice Python per calcolarlo."
  • Uscita AI"python import math math.sqrt(529) La radice quadrata di 529 è esattamente 23."

Esempio 2: utilizzo delle chiamate API per interazioni dinamiche

• Senza chiamate API: Limitato a risposte statiche e preprogrammate.
  • Prompt dell'utente: "Invia un promemoria al mio amico sul nostro incontro di domani."
  • Uscita AI: "Promemoria: non dimenticare di inviare un messaggio al tuo amico sull'incontro di domani."
• Con chiamate API: Interagire con sistemi esterni per azioni in tempo reale.
  • Prompt dell'utente: "Invia un promemoria al mio amico John riguardo al nostro incontro di domani."
  • Direttiva IA: "Utilizza l'API di messaggistica per inviare un promemoria."
  • Uscita AI"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Promemoria inviato a John riguardo all'incontro di domani."

Vantaggi e approfondimenti

1. Base di conoscenza ampliata: Utilizzando la ricerca basata sugli incorporamenti, l'intelligenza artificiale può accedere e incorporare una vasta gamma di informazioni aggiornate, migliorando la pertinenza e l'accuratezza delle sue risposte.
2. Precisione nei calcoli: L'esecuzione del codice consente all'IA di eseguire calcoli matematici accurati, il che è particolarmente utile in contesti tecnici o scientifici.
3. Funzionalità interattive: le chiamate API consentono all'intelligenza artificiale di interagire con sistemi esterni, facilitando azioni nel mondo reale come l'invio di messaggi o l'impostazione di promemoria.

6. Test sistematici

Test sistematici, o procedure di valutazione (eval), sono cruciali per determinare l’efficacia dei cambiamenti nei sistemi di intelligenza artificiale. Questo approccio prevede il confronto dei risultati del modello con una serie di standard predeterminati o risposte "gold standard" per valutare l'accuratezza.

Esempio 1: identificare le contraddizioni nelle risposte

• Scenario di prova: Individuazione delle contraddizioni nella risposta di un modello rispetto alle risposte degli esperti.
  • Direttiva di sistema: determina se la risposta del modello contraddice qualsiasi parte della risposta fornita da un esperto.
  • Input dell'utente: "Neil Armstrong è diventato la seconda persona a camminare sulla luna, dopo Buzz Aldrin."
  • Processo di valutazione: Il sistema verifica la coerenza con la risposta dell'esperto secondo cui Neil Armstrong è stata la prima persona sulla luna.
  • Uscita 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 prova: valutare se la risposta del modello è in linea, supera o non è all'altezza della risposta dell'esperto in termini di dettaglio.
  • Direttiva di sistema: Confronta la profondità delle informazioni tra la risposta del modello e la risposta dell'esperto.
  • Input dell'utente: "Neil Armstrong ha camminato 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 maggiori, uguali o minori dettagli rispetto alla risposta dell'esperto.
  • Uscita modello: la risposta del modello fornisce dettagli aggiuntivi (l'ora esatta), che si allineano ed estendono la risposta dell'esperto.

Vantaggi e approfondimenti

1. Precisione e affidabilità: I test sistematici garantiscono che le risposte del modello di intelligenza artificiale siano accurate e affidabili, soprattutto quando si tratta di informazioni fattuali.
2. Rilevamento degli errori: Aiuta a identificare errori, contraddizioni o incoerenze nelle risposte del modello.
3. Certificazione di qualità: questo approccio è essenziale per mantenere elevati standard di qualità nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale, in particolare in contesti educativi, storici o altri sensibili ai fatti.

Conclusione e messaggio da asporto

Attraverso gli esempi e le strategie discussi, abbiamo visto come la specificità dei suggerimenti possa modificare radicalmente l'output e come la suddivisione di attività complesse in sottoattività più semplici possa rendere gestibili sfide scoraggianti. Abbiamo esplorato la potenza degli strumenti esterni nell'aumentare le capacità dell'intelligenza artificiale e l'importanza dei test sistematici per garantire l'affidabilità e l'accuratezza delle risposte dell'intelligenza artificiale. Visita Guida alla progettazione rapida di OpenAI per conoscenze fondamentali che integrano la nostra esplorazione completa di tecniche e strategie avanzate per ottimizzare le interazioni IA.