Prompt engineering
Prompt Engineering significa, in poche parole, porre buone domande all'AI. Un prompt è il tuo input con la tua domanda o richiesta.
Prompt engineering significa che pensiamo a domande mirate e indicazioni per aiutare i modelli AI a fornire le risposte giuste durante le chat. Con prompt migliori otterrai risultati migliori.
Insieme alle specifiche del modello scelto, questo è determinante per la qualità della risposta.
Elementi di un prompt (domanda)
Per ottenere risultati migliori, considera i seguenti punti:
- Scopo: cosa vuoi esattamente dal modello linguistico?
- Ruolo: quale ruolo deve assumere il modello linguistico? (es. 'Analista di marketing', 'Consulente legale', 'Project manager')
- Contesto: informazioni di background sulla richiesta (es. obiettivi aziendali, dettagli del progetto, informazioni di mercato)
- Stile: quale stile vuoi utilizzare? (es. formale, persuasivo, conciso)
- Output: in quale formato vuoi la risposta? (es. rapporto, email, outline della presentazione, snippet di codice)
Lo scopo
Descrivere esattamente l'obiettivo della tua domanda è essenziale e non può essere omesso.
Cosa vuoi sapere?
- Una domanda di fatto può essere utile, ma fai attenzione alle limitazioni (ad esempio conoscenze aggiornate mancanti)
- Proprio come in Google, non otterrai esattamente la stessa risposta se poni la domanda più volte
- Vantaggio è la funzione di “chat” per poter porre ulteriori domande
Esempio di prompt con scopo chiaro:
Fornisci una descrizione delle principali sfide nell'implementare una nuova piattaforma AI in un'azienda di medie dimensioni.
L'implementazione di una nuova piattaforma AI in un'azienda di medie dimensioni comporta diverse sfide. Alcune delle principali difficoltà sono:
- Resistenza al cambiamento: i dipendenti sono abituati a processi e sistemi esistenti. Una nuova piattaforma AI richiede adattamento e può suscitare resistenza, soprattutto se l'impatto sui flussi di lavoro non è chiaro.
- Qualità e disponibilità dei dati: le piattaforme AI dipendono fortemente dai dati. Raccogliere, pulire e strutturare i dati per la nuova piattaforma può essere complesso e richiedere molto tempo.
- Integrazione con i sistemi esistenti: la piattaforma AI deve spesso integrarsi con altre applicazioni aziendali (ERP, fonti di dati, strumenti BI). Questo può presentare sfide tecniche.
- Costi: oltre ai costi di licenza della piattaforma ci sono costi per implementazione, formazione, infrastruttura dati e personale specializzato.
- Formazione e adozione: i dipendenti devono essere formati sull'uso della nuova piattaforma e sull'interpretazione dell'output. Senza una buona formazione e supporto continuo, il tasso di adozione può restare basso.
- Scelta della piattaforma giusta e casi d'uso: ci sono molte piattaforme e tecnologie AI. Selezionare una piattaforma e definire i casi d'uso rilevanti che si adattino alle esigenze specifiche e agli obiettivi strategici dell'azienda è cruciale.
- Considerazioni etiche e conformità: a seconda dell'applicazione della piattaforma AI, possono sorgere questioni etiche e requisiti di conformità (es. GDPR) che devono essere affrontati con attenzione.
- Project management: una implementazione di successo richiede una gestione del progetto solida, obiettivi chiari e coinvolgimento degli stakeholder di diverse funzioni.
Ruolo e contesto aggiunti
Aggiungere un ruolo e un contesto porta a risposte migliori e più specifiche.
Esempio della stessa domanda ma con ruolo e contesto:
In qualità di project manager responsabile dell'implementazione di una nuova piattaforma AI per analisi dei dati e ottimizzazione dei processi presso un fornitore di servizi B2B con 150 dipendenti, fornire una descrizione delle principali sfide e possibili strategie di mitigazione.
In qualità di project manager per l'implementazione di una nuova piattaforma AI per analisi dei dati e ottimizzazione dei processi presso un fornitore di servizi B2B con 150 dipendenti, vedo le seguenti sfide chiave e possibili strategie di mitigazione:
- Resistenza al cambiamento & Adozione degli utenti:
- Sfida: i dipendenti, soprattutto quelli i cui compiti sono direttamente interessati, possono essere restii a lasciare metodi di lavoro consolidati e ad adottare intuizioni guidate dall'AI.
- Mitigazione: coinvolgere utenti chiave precocemente. Comunicare chiaramente i benefici (efficienza, migliore decisione, nuove intuizioni). Garantire formazione ampia basata sui ruoli e supporto continuo. nominare “AI-champions” all'interno delle singole funzioni.
- Qualità, governance e migrazione dei dati:
- Sfida: l'efficacia della piattaforma AI dipende da dati di alta qualità e ben gestiti. Dati provenienti da sistemi esistenti spesso incoerenti, incompleti o errati.
- Mitigazione: iniziare con una data-audit approfondita, definire un framework di data-governance e eseguire pulizia dati prima dell'integrazione/migrazione. Definire modelli e flussi di dati chiari. Eseguire test e validare i dati con cura.
- Integrazione con l'infrastruttura IT esistente:
- Sfida: le integrazioni con fonti di dati, ERP, CRM e altri sistemi devono funzionare in modo fluido e sicuro.
- Mitigazione: identificare sin dall'inizio tutte le integrazioni necessarie. Scegliere una piattaforma AI con API robuste o con connettori standard. Testare a fondo le integrazioni.
- Scope creep e Sforamento del budget:
- Sfida: durante il progetto possono emergere nuove richieste che allargano l'ambito e aumentano i costi.
- Mitigazione: definire uno scope chiaro e delimitato con use case definiti (MVP - Minimum Viable Product) per la prima fase. Applicare un rigoroso processo di gestione delle modifiche. Mantenere una pianificazione realistica e budgetare, includendo una riserva.
- Scelta della tecnologia giusta e partner di implementazione:
- Sfida: il mercato AI è complesso. una scelta tecnologica sbagliata o un partner inesperto può compromettere il progetto.
- Mitigazione: condurre ricerche approfondite sulle tecnologie AI rilevanti per i casi d'uso definiti. Selezionare un partner con comprovata esperienza nel tuo settore e con le tecnologie scelte. Richiedere referenze.
- Mancanza di conoscenze e competenze AI all'interno dell'organizzazione:
- Sfida: potenziale mancanza di expertise interna per utilizzare, mantenere o sviluppare ulteriormente la piattaforma AI.
- Mitigazione: investire in formazione. Considerare l'assunzione di personale specializzato o lavorare strettamente con il partner di implementazione per trasferimento di conoscenze. Creare una cultura di apprendimento continuo.
- Considerazioni etiche e spiegabilità (Explainable AI):
- Sfida: decisioni prese o supportate dall'AI devono essere trasparenti e spiegabili, soprattutto se hanno impatti su clienti o dipendenti. Bias nei dati può portare a risultati ingiusti.
- Mitigazione: definire linee guida etiche per l'uso dell'AI. Scegliere modelli interpretabili dove possibile. Implementare processi per rilevare e mitigare bias. Assicurare supervisione umana su decisioni critiche dell'AI.
Affrontando proattivamente queste sfide, aumentiamo la probabilità di una implementazione di successo della piattaforma AI che contribuisca agli obiettivi aziendali.
Tecniche
Di seguito descriviamo alcune tecniche utili per prompt più avanzati.
Tecnica 1 - fornire esempi
Per garantire che il modello linguistico mantenga lo stesso stile che vuoi, fornisci uno o due esempi.
Il metodo si chiama “one & few-shot prompting”
Scrivi una bozza di email ai clienti riguardo a un imminente aggiornamento di sistema. Usa la nostra politica interna per la comunicazione con i clienti (includi punti rilevanti dalla policy). Usa come guida stilistica questa recente newsletter, ma non prendere contenuto da essa: (inserisci testo della newsletter)
La prompt completo è:
Politica interna per la comunicazione con i clienti:
- Mantieni sempre un tono professionale e cortese.
- Fornisci aggiornamenti tempestivi su modifiche o interruzioni rilevanti.
- Offri informazioni chiare e concise.
- Garantire una soluzione o compensazione se applicabile.
Usa per lo stile questa newsletter, ma non usare alcuna informazione da questa newsletter. Gentile cliente,
Desideriamo informarvi di un imminente aggiornamento di sistema che potrebbe influire sui nostri servizi.
Data e ora dell'aggiornamento: [data e ora] Durata prevista dell'interruzione: [durata] Servizi coinvolti: [servizi]
Durante questo periodo i nostri servizi potrebbero subire interruzioni. Faremo tutto il possibile per limitare il disagio e ripristinare i servizi il prima possibile.
Di seguito è riportata la risposta del modello linguistico alla prompt completa con esempi
Gentile cliente,
Desideriamo informarvi di un imminente aggiornamento di sistema che potrebbe influire sui nostri servizi.
Data e ora dell'aggiornamento: [data e ora] Durata prevista dell'interruzione: [durata] Servizi coinvolti: [servizi]
Durante questo periodo i nostri servizi potrebbero subire interruzioni. Faremo tutto il possibile per limitare il disagio e ripristinare i servizi il prima possibile.
Per eventuali domande, non esitate a contattarci.
Cordiali saluti, [Nome] [Ruolo] [Nome dell'azienda] [Informazioni di contatto]
Tecnica 2 - fornire template
Per far sì che il modello utilizzi un determinato formato, fornisci un template e un esempio. Questo assicura che il modello strutturi la sua risposta in un determinato modo. Puoi pensare a formati utili per situazioni diverse come:
- output csv per l'importazione in un foglio Excel o strumento di analisi dati
- output json per integrazioni API o file di configurazione
- pianificazione di un'agenda per una riunione di progetto
Prompt di esempio: Genera una lista di tre potenziali canali di marketing per un nuovo prodotto SaaS rivolto alle PMI. formatta la tua risposta come segue: Canale: Copertura del pubblico: ROI potenziale: Risorse necessarie:
Ad esempio: Canale: Pubblicità su LinkedIn Copertura del pubblico: Titoli, industrie, dimensione azienda specifici ROI potenziale: Alto, se ben targettizzato Risorse necessarie: Budget pubblicitario, creazione contenuti, gestione campagna
Il metodo si chiama “output templates”
Di seguito è riportata la risposta del modello alla prompt con un template di output
Canale: Content Marketing (Blog & SEO) Copertura del pubblico: Aziende che cercano attivamente soluzioni ai loro problemi, traffico organico ROI potenziale: Alto a lungo termine, costruisce autorevolezza Risorse necessarie: Redattori, esperto SEO, tempo per keyword research e promozione dei contenuti
Canale: Google Ads (Search) Copertura del pubblico: Aziende che cercano attivamente keywords specifiche legate al prodotto SaaS ROI potenziale: Medio-alto, dipende dalla concorrenza e CPC Risorse necessarie: Budget pubblicitario, keyword research, ottimizzazione landing page, gestione campagna
Canale: Email Marketing (Lead Nurturing) Copertura del pubblico: Lead raccolti tramite sito web, webinar o altri canali ROI potenziale: Alto, efficace per convertire lead in clienti Risorse necessarie: Piattaforma email marketing, contenuti per sequenze email, competenze di segmentazione
Tecnica 3 - dare un hint
Per fare in modo che il modello inizi a scrivere in un certo modo, fornisci un hint. Qui mettiamo l'hint alla fine della prompt.
Esempio prompt: Puoi riassumere questo rapporto di ricerca di mercato per me? (inserisci le sezioni rilevanti del rapporto). Inizia la tua risposta con: I principali risultati di questo rapporto di mercato sono:
- INSETTA IL TESTO DEL RAPPORTO
Il metodo si chiama “cue e hints” Questo esempio usa un rapporto fittizio.
Di seguito è riportata la risposta del modello alla prompt con un hint
I principali risultati di questo rapporto di mercato sono:
- La domanda per il software di gestione progetti cloud-based nelle PMI è aumentata del 35% negli ultimi due anni.
- I principali fattori decisivi per le PMI sono usabilità, possibilità di integrarsi con strumenti esistenti e pricing.
- La società A detiene una quota di mercato del 25%, seguita da la società B con 18%. C'è spazio per nuovi player che si rivolgono a nicchie specifiche o offrano un'esperienza utente superiore.
- Le principali sfide per le PMI nell'adozione di nuovi software sono l'investimento iniziale e il tempo necessario per la formazione dei dipendenti.
- Si prevede che il mercato continuerà a crescere del 15% all'anno nei prossimi cinque anni.
Tecnica 4 - suddivide contenuti dalle istruzioni
A volte la prompt è troppo lunga a causa del contenuto aggiuntivo e il modello potrebbe non interpretare esattamente ciò che vuoi. In tal caso, separa il contenuto con tre doppi apici all'inizio e alla fine del testo della restante prompt.
Prompt di esempio: Puoi riassumere questo articolo per me? “”” (inserisci testo dell'articolo). “”” Inizia la tua risposta con: I punti principali di questo articolo sono:
Il metodo si chiama “content splitting” Questo esempio usa di nuovo un articolo di internet: https://www.leraar24.nl/2619420/onderwijs-op-afstand-wat-hebben-we-geleerd/
Di seguito è riportata la risposta del modello alla prompt con contenuto separato. Usiamo tre virgolette o tre stelle per separare contestualizzazione e domanda.
I punti principali di questo articolo sono:
- Durante la crisi COVID, gli insegnanti hanno dovuto pensare strategie e tecniche per rendere l'insegnamento a distanza il più efficace possibile, mentre i genitori hanno assunto un ruolo maggiore nel supportare i propri figli.
- Fattori chiave per una distanza efficace erano organizzare una routine strutturata, mantenere una comunicazione aperta tra docente e studente e fare scelte oculate su quali parti della lezione potessero essere online o su carta.
- Le sfide riguardano il trovare modi per supportare gli studenti vulnerabili e la pressione extra sui genitori, soprattutto coloro che lavorano da casa.
- Si è assistita a una rapida digitalizzazione nelle scuole, con l'aggiunta di nuovi strumenti e metodi digitali. L'articolo cita l'esempio della maestra Mandy de Vries, che, nonostante la sua scarsa esperienza nell'insegnamento, è riuscita ad aiutare i suoi colleghi grazie alle sue competenze digitali.
- L'articolo sottolinea anche l'importanza di un contatto continuo e dell'attenzione agli studenti, in particolare quelli con bisogni speciali, offrendo suggerimenti pratici per insegnanti e genitori.
- Infine, l'articolo esprime l'auspicio che il coinvolgimento dei genitori nell'istruzione dei propri figli a distanza continui anche dopo la pandemia.
Tecnica 5 - chiedere prima altre informazioni
Puoi dare istruzioni per fare domande aggiuntive prima di generare la risposta. In questo modo il modello ti aiuta a perfezionare la richiesta e renderla più specifica.
Prompt di esempio: “Io voglio redigere una proposta di progetto per lo sviluppo di una nuova app mobile per la comunicazione interna. L'app dovrebbe includere funzionalità per aggiornamenti, un libro dei volti e messaggistica diretta. Prima di scrivere la proposta, puoi farmi ulteriori domande per migliorare la proposta?”
Il metodo si chiama “ask before answer prompting”
Di seguito è riportata la risposta del modello alla prompt con la richiesta di ulteriori informazioni
Certo! Ecco alcune domande che posso porre per migliorare la proposta di progetto: Qual è l'obiettivo principale della app di comunicazione interna? (es. aumentare l'engagement, migliorare la diffusione delle informazioni, facilitare la collaborazione) Chi è il pubblico specifico all'interno dell'azienda? (es. tutti i dipendenti, reparti specifici, dipendenti in campo) Ci sono sistemi o piattaforme esistenti con cui l'app deve integrarsi? (es. intranet, sistema HR, Active Directory) Qual è il budget previsto e la timeline desiderata per lo sviluppo e l'implementazione? Ci sono requisiti di sicurezza o conformità specifici a cui l'app deve attenersi? (es. GDPR, politica di retention dei dati) Quali indicatori chiave di performance (KPI) verranno usati per misurare il successo dell'app? Ci sono idee di design o brand dell'app? Deve allinearsi all'identità dell'organizzazione? C'è una preferenza per la piattaforma di sviluppo (iOS, Android, cross-platform)?
Con queste informazioni aggiuntive possiamo avere un quadro migliore di scope e requisiti, e predisporre una proposta di progetto più solida.
Tecnica 6 - prompt emotivo
Puoi dare istruzioni per adeguare il tono del testo alle emozioni sottostanti oppure per suscitare una risposta emotiva specifica. Questo è utile per servizio clienti, comunicazione interna o marketing.
Esempio prompt: Devo redigere una email a un cliente insoddisfatto per un recente interruzione del servizio. Il cliente ha scritto quanto segue: “”” …. “”” (incolla il testo del cliente) Voglio che l'email sia empatica, riconosca la frustrazione del cliente e presenti una soluzione costruiva.
Il metodo si chiama “emotional prompting” Questo esempio utilizza una lamentela fittizia.
La prompt completa è allora:
Devo redigere una email a un cliente insoddisfatto per un recente interruzione del servizio. Il cliente ha scritto: """Gentile responsabile,
Sono estremamente deluso dall'interruzione del servizio inaspettata di ieri. Ha seriamente ostacolato la nostra operatività e causato perdita di produttività. Riponiamo fiducia nei vostri servizi e aspettative simili incidenti sono inaccettabili. Mi aspetto una spiegazione chiara e un'adeguata compensazione."""
Voglio che l'email sia empatica, riconosca la frustrazione del cliente e proponga una soluzione costruttiva.
Di seguito è riportata la risposta che abbiamo ottenuto dal modello
Gentile [Nome Cliente],
La ringraziamo per il suo messaggio e ci scusiamo sinceramente per l'interruzione del servizio che ha subito ieri pomeriggio. Comprendiamo pienamente la sua frustrazione e l'impatto che ciò ha avuto sulla sua attività. Ci dispiace che non siamo stati all'altezza delle sue aspettative e dei nostri standard di servizio.
L'interruzione è stata causata da [breve spiegazione chiara della causa, es. un guasto tecnico imprevisto nel nostro data center]. Abbiamo agito immediatamente e i nostri tecnici hanno lavorato per ripristinare il servizio il prima possibile. Il servizio è stato completamente ripristinato da [tempo].
Prendiamo molto sul serio questo incidente e stiamo già valutando la causa per evitare il suo ripetersi in futuro.
Per compensare in parte il disagio, offriamo [proposta concreta, es. uno sconto sulla prossima fattura, un upgrade gratuito per un mese, un credit di servizio]. Un nostro account manager ti contatterà entro 24 ore per discutere personalmente con te e rispondere a eventuali ulteriori domande.
Ancora una volta ci scusiamo per l'inconveniente. Apprezziamo la tua fiducia e ci impegniamo a offrirti in futuro un servizio affidabile come ti aspetti da noi.
Cordiali saluti,
[Nome/Titolare dell'azienda]
Tecnica 7 - chiedere diverse versioni
La tua richiesta può includere diverse versioni di una stessa risposta, in modo da avere opzioni tra cui scegliere. Ad esempio, vuoi che il modello aiuti a generare diverse slogan di marketing per un nuovo prodotto. Ci sono molte angolazioni possibili, quindi è utile avere diverse opzioni. Questo può essere efficacemente combinato con l'impostazione di un ruolo specifico per il modello e una prompt di sistema per guidarlo ulteriormente.
Puoi leggere di più sui ruoli nell'articolo pertinente. Questo esempio con versioni multiple è posto alla fine dell'articolo. Non viene ripetuto integralmente qui.
Tecnica 8 - Combinazione con un prompt di sistema
Con un prompt di sistema puoi dare istruzioni all'AI. È un'indicazione che imposti al modello per modellare il task o il comportamento. Puoi includere quale tipo di output ti aspetti dall'AI. È un modo per guidare il modello e impedire risposte irrilevanti o indesiderate.
Alcuni esempi di prompt di sistema semplici e generici:
"Io voglio che tu sia un assistente cordiale e utile."
"Rimani sempre professionale e rispettoso nel tuo linguaggio."
"Concentrati nel fornire risposte concrete e dirette senza dettagli superflui."
Il prompt di sistema definisce lo tono e le aspettative per la conversazione o compito specifico che vuoi svolgere con l'AI.
Puoi anche immaginare prompt di sistema più avanzati per compiti specifici, come riassumere un testo: "Analizza attentamente il testo fornito e fornisci un riassunto conciso ma informativo dei punti principali. Identifica il messaggio chiave e i dettagli principali."
I prompt di sistema non hanno lo stesso effetto su tutti i modelli. Su chatGPT hanno grande effetto, su Claude anche; su altri modelli l'influenza è minore. Interessante da provare per vedere quale modello funziona meglio per il tuo input.
Puoi impostare un prompt di sistema generale nelle preferenze, ma è meglio definire questi prompt di sistema per ogni compito da automatizzare. Li chiamiamo ruoli.
Puoi leggere di più sui ruoli nell'articolo pertinente.