11/03/2024Come scrivere il prompt perfetto

Ecco i miei consigli e le tecniche avanzate

Se hai usato un’AI generativa nell’ultimo anno, avrai capito che il comando che diamo all’AI si chiama prompt.

Ora, il web è pieno di “corsi di prompting” da 500 euro, e onestamente secondo me non valgono assolutamente questi soldi, e c’è pieno di risorse gratuite alternative (te le metto in fondo) 🙂

Inoltre, unpopular opinion…

Saper fare “prompt engineering”…

Non è fondamentale per comunicare bene con una AI per l’uso quotidiano.

In genere la prompt engineering serve più che altro per “spremere” tutte le potenzialità dei modelli AI per in fase di costruzione di applicazioni o features AI.

Nonostante siano dei rabbit holes affascinanti, è molto probabile che non ti serviranno queste tecniche nel tuo uso mondano dell’AI.

Per il 99% dei casi d’uso, usa questi 3 semplici principi 👇

Fai richieste chiare

Specifica bene la tua richiesta e assicurati che non sia ambigua.

In genere questo è sufficiente per spiegare all’AI il tuo obiettivo.

Nel momento in cui vedi che servono ulteriori dettagli, forniscili.

ℹ️ Consiglio: Specifica all’AI di chiederti tutti i dettagli che ritiene utili per migliorare il risultato. Ad esempio: “Devo organizzare i miei compiti della settimana. Oltre a fornirti la mia lista TODO e il tempo che ho a disposizione, suggeriscimi 10 dettagli rilevanti che potrei aggiungere per aiutarti a risolvere meglio il compito“.

Modifica il risultato

È raro che l’AI crei “al primo colpo” che ti aspetti, e devi continuare a conversare con l’AI per migliorare .

Chiedigli di modificare, accorciare, allungare, formattare in un certo modo l’output.

Se la tua richiesta è chiara e specifica bene le modifiche, l’AI la eseguirà.

In genere il lavoro con l’AI si configura come una conversazione “avanti e indietro”, dove si elabora il risultato collaborando con l’AI.

Ne ho parlato in questo video 👇

AI per la produttività

Mostra degli esempi

Il modo più efficace per fare capire all’AI come vuoi il risultato... è mostrarglielo!

Mostra come compiere un compito, copiando alcuni esempi dentro il tuo prompt, e etichettandoli.

Questa tecnica di chiama Few Shot Learning.

Ad esempio: “Devo trasformare questi appunti in un post su LinkedIn, ti faccio vedere qualche esempio di come lo faccio in genere. NOTA 1 POST 1

NOTA 2 POST 2

Ora trasforma in post LinkedIn questa nota: NOTA”

Consiglio: Cerca di massimizzare la diversità degli esempi e in genere 4-5 esempi bastano.

Il mio framework mentale

Io in genere quando strutturo un prompt uso questo “framework mentale”.

Questo è quello che funziona per me, ma i nomi e l’ordine degli elementi sono del tutto arbitrari.

Questo mi aiuta semplicemente a strutturare meglio i pensieri, ma non è necessario per far capire all’AI il compito.

E’ in genere sufficiente seguire i principi elencati in questa guida per ottenere buoni risultati.

Creare prompt per applicazioni AI

Nonostante per il 99% dei compiti quotidiani non serva conoscere particolari tecniche di prompting, ci sono alcune pratiche che migliorano le capacità dell’AI nel risolvere i problemi più complessi.

Se costruisci applicazioni che fanno uso di AI generativa è fondamentale conoscere le più importanti.

Queste due risorse sono molto complete e troverai tutte le tecniche e strategie avanzate per ottimizzare i prompt:

Spero che questi consigli ti siano utili, e sto anche preparando una guida dettagliata che ti manderò qua su Commit nei prossimi tempi… stay tuned 👀

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By Giacomo Ciarlini - Head of Content & Education - Datapizza


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Le migliori tecniche avanzate per i prompt

Tra le tante tecniche per costruire prompt efficaci, le due più utili secondo me sono quelle note come Tree of Thoughts (ToT) e Chain of Thoughts (CoT).

La CoT si concentra sul perfezionamento di una singola risposta.

Opera come una catena, dove l'IA migliora iterativamente la risposta iniziale fino a raggiungere un risultato ottimale.

Qua il paper → https://arxiv.org/abs/2201.11903

Il ToT funge da struttura ramificata, con ogni ramo che rappresenta una CoT. L'IA valuta tutti i rami e seleziona il miglior risultato dalle risposte perfezionate, fornendo così una risposta finale superiore.

Qua il paper → https://arxiv.org/abs/2305.10601

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