Cos'è l'intelligenza artificiale?

Se hai mai digitato una domanda in un chatbot e hai pensato "hmm, non è proprio quello che volevo" , ti sei imbattuto nell'arte del prompting dell'IA. Ottenere ottimi risultati non è tanto una questione di magia quanto di come si chiede. Con pochi semplici schemi, puoi guidare i modelli a scrivere, ragionare, riassumere, pianificare o persino criticare il proprio lavoro. E sì, piccole modifiche nella formulazione possono cambiare tutto. 😄

Articoli che potrebbero interessarti dopo questo:

🔗 Che cos'è l'etichettatura dei dati AI
Spiega come i set di dati etichettati addestrano modelli di apprendimento automatico accurati.

🔗 Che cosa è l'etica dell'IA?
Copre i principi che guidano l'uso responsabile ed equo dell'intelligenza artificiale.

🔗 Che cosa è MCP nell'IA
Presenta il Model Context Protocol e il suo ruolo nella comunicazione dell'IA.

🔗 Cos'è l'intelligenza artificiale edge
Descrive l'esecuzione di calcoli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge locali.

Cos'è l'intelligenza artificiale? 🤖

Il prompting basato sull'intelligenza artificiale è la pratica di elaborare input che guidano un modello generativo verso la produzione dell'output effettivamente desiderato. Ciò può significare istruzioni chiare, esempi, vincoli, ruoli o persino un formato target. In altre parole, si progetta la conversazione in modo che il modello abbia la possibilità di fornire esattamente ciò di cui si ha bisogno. Guide autorevoli descrivono il prompt engineering come la progettazione e il perfezionamento dei prompt per guidare modelli linguistici di grandi dimensioni, enfatizzando chiarezza, struttura e perfezionamento iterativo. [1]

Siamo onesti: spesso trattiamo l'intelligenza artificiale come un motore di ricerca. Ma questi modelli funzionano meglio quando si specifica il compito, il pubblico, lo stile e i criteri di accettazione. Questo è, in sintesi, il prompting dell'intelligenza artificiale.

Cosa rende un buon prompt AI ✅

• La chiarezza batte l'intelligenza : istruzioni semplici ed esplicite riducono l'ambiguità. [2]

• Il contesto è fondamentale : fornisci informazioni di base, obiettivi, pubblico, vincoli e persino un esempio di scrittura.

• Mostra, non limitarti a raccontare : un paio di esempi possono ancorare lo stile e il formato. [3]

• La struttura aiuta : titoli, punti elenco, passaggi numerati e schemi di output guidano il modello.

• Ripeti rapidamente : perfeziona il prompt in base a ciò che hai ottenuto, quindi esegui nuovamente il test. [2]

• Preoccupazioni separate : chiedere prima un'analisi, poi chiedere la risposta definitiva.

• Consenti l'onestà : invita il modello a dire " non lo so" o a chiedere informazioni mancanti quando necessario. [4]

Niente di tutto ciò è fantascienza, ma l'effetto composto è reale.

I componenti fondamentali dell'intelligenza artificiale 🧩

1. Istruzioni
   Descrivi il lavoro in modo chiaro: scrivi un comunicato stampa, analizza un contratto, critica il codice.

2. Contesto:
   includere pubblico, tono, ambito, obiettivi, vincoli e qualsiasi barriera di sicurezza sensibile.

3. Esempi
   Aggiungi da 1 a 3 campioni di alta qualità per definire stile e struttura.

4. Formato di output
   Richiedi JSON, una tabella o un piano numerato. Sii specifico sui campi.

5. Barra di qualità
   Definisci “fatto”: criteri di accuratezza, citazioni, lunghezza, stile, insidie ​​da evitare.

6. Suggerimenti sul flusso di lavoro
   Suggerisci un ragionamento passo dopo passo o un ciclo di bozza e modifica.

7. a prova di errore
   a dire " non so" o a porre prima domande di chiarimento. [4]

Mini prima/dopo
Prima: "Scrivi un testo di marketing per la nostra nuova app".
Dopo: "Sei un copywriter senior. Scrivi 3 titoli per landing page per freelance impegnati che apprezzano il risparmio di tempo. Tono: conciso, credibile, senza esagerazioni. 5-7 parole. Crea una tabella con il titolo e il motivo per cui funziona . Includi un'opzione alternativa".

I principali tipi di prompt AI che utilizzerai effettivamente 🧪

• Prompt diretto
  Una singola istruzione con un contesto minimo. Veloce, a volte fragile.

• Suggerimenti con pochi scatti
  Fornire un paio di esempi per insegnare il modello. Ottimo per formati e tono. [3]

• Sollecitazione del ruolo
  Assegna una persona come un redattore senior, un tutor di matematica o un revisore della sicurezza per modellare il comportamento.

• Sollecitazione a catena
  Chiedi al modello di pensare per fasi: pianifica, abbozza, critica, rivedi.

• Sollecito di autocritica:
  far sì che il modello valuti il ​​proprio output in base a criteri e risolva i problemi.

• Prompt consapevole degli strumenti
  Quando il modello può esplorare o eseguire codice, indicagli quando e come utilizzare tali strumenti. [1]

• Promemoria con guardrail
  Incorpora vincoli di sicurezza e regole di divulgazione per ridurre i risultati rischiosi, come le corsie paraurti nella pista da bowling: leggermente scricchiolanti ma utili. [5]

Modelli di prompt pratici che funzionano 🧯

• Il Task Sandwich
  Inizia con l'attività, aggiungi contesto ed esempi nel mezzo, termina ribadendo il formato di output e la barra della qualità.

• Critico e poi creatore
  Chiedete prima un'analisi o una critica, poi chiedete il prodotto finale che incorpori tale critica.

• Basato su checklist
  Fornisci una checklist e richiedi al modello di confermare ogni casella prima di finalizzare.

• Schema-First:
  fornisce uno schema JSON e chiede al modello di compilarlo. Perfetto per i dati strutturati.

• Ciclo di conversazione
  Invita il modello a porre 3 domande di chiarimento, quindi procedi. Alcuni fornitori raccomandano esplicitamente questo tipo di chiarezza e specificità strutturate. [2]

Un piccolo cambiamento, un grande risultato. Vedrai.

AI Promptting vs finetuning vs semplice cambio di modello 🔁

A volte è possibile migliorare la qualità con un prompt migliore. Altre volte la strada più veloce è scegliere un modello diverso o aggiungere una leggera messa a punto per il proprio dominio. Le buone guide dei fornitori spiegano quando sollecitare l'ingegnere e quando modificare il modello o l'approccio. In breve: utilizzare il prompt per l'inquadramento e la coerenza delle attività e considerare la messa a punto per lo stile del dominio o per output stabili su larga scala. [4]

Esempi di prompt per dominio 🎯

• Marketing
  Sei un copywriter senior specializzato in brand. Scrivi 5 righe dell'oggetto per un'email rivolta a freelance impegnati che apprezzano il risparmio di tempo. Mantienile incisive, non superare i 45 caratteri ed evita i punti esclamativi. Crea una tabella a 2 colonne: Oggetto, Motivazione. Includi 1 opzione sorprendente che infranga gli schemi.

• Prodotto
  Sei un product manager. Trasforma questi appunti grezzi in una chiara definizione del problema, in user story in formato "Dato-Quando-Allora" e in un piano di implementazione in 5 fasi. Segnala le ipotesi poco chiare.

• Supporto
  Trasforma questo messaggio di frustrazione in una risposta rassicurante che spieghi la soluzione e stabilisca le aspettative. Mantieni l'empatia, evita di dare la colpa e includi un link utile.

• Dati:
  Elencare innanzitutto le ipotesi statistiche nell'analisi. Quindi criticarle. Infine, proporre un metodo più sicuro con un piano numerato e un breve esempio di pseudocodice.

• Legale
  Riassumere questo contratto per un non avvocato. Solo punti elenco, nessuna consulenza legale. Indicare eventuali clausole di indennizzo, risoluzione o proprietà intellettuale in un linguaggio semplice.

Si tratta di modelli modificabili, non di regole rigide. Immagino sia ovvio, ma comunque.

Tabella comparativa - Opzioni di richiesta AI e dove eccellono 📊

Sì, il tavolo è un po' irregolare. Anche la vita reale lo è.

Errori comuni nell'AI Prompting e come risolverli 🧹

1. Domande vaghe
   Se il tuo prompt suona come una scrollata di spalle, anche l'output lo sarà. Aggiungi pubblico, obiettivo, lunghezza e formato.

2. Nessun esempio
   Quando vuoi uno stile molto specifico, fai un esempio. Anche uno piccolo. [3]

3. Sovraccaricare il prompt. I
   prompt lunghi e senza struttura confondono i modelli. Utilizzare sezioni e punti elenco.

4. Saltare la valutazione
   Verificare sempre affermazioni fattuali, pregiudizi e omissioni. Invitare citazioni quando appropriato. [2]

5. Ignorare la sicurezza
   Prestare attenzione alle istruzioni che potrebbero attrarre contenuti non attendibili. L'iniezione di prompt e gli attacchi correlati sono rischi reali durante la navigazione o l'estrazione da pagine esterne; progettare difese e testarle. [5]

Valutare la qualità immediata senza supposizioni 📏

• Definisci il successo in anticipo:
  accuratezza, completezza, tono, conformità al formato e tempo per ottenere un output utilizzabile.

• Utilizzare liste di controllo o rubriche.
  Chiedere al modello di autovalutarsi in base ai criteri prima di restituire il risultato finale.

• Ablazione e confronto
  Modifica un elemento del prompt alla volta e misura la differenza.

• Prova un modello o una temperatura diversi
  A volte la vittoria più veloce è cambiare modello o regolare i parametri. [4]

• Traccia gli schemi di errore:
  allucinazioni, aumento della portata, pubblico sbagliato. Scrivi contro-prompt che li blocchino esplicitamente.

Sicurezza, etica e trasparenza nell'intelligenza artificiale 🛡️

Un buon prompting include vincoli che riducono il rischio. Per argomenti delicati, richiedere citazioni da fonti autorevoli. Per qualsiasi cosa che riguardi policy o conformità, richiedere al modello di citare o rinviare. Le guide consolidate promuovono costantemente istruzioni chiare e specifiche, output strutturati e perfezionamenti iterativi come impostazioni predefinite più sicure. [1]

Inoltre, quando si integrano contenuti di navigazione o esterni, è opportuno trattare le pagine web sconosciute come non attendibili. Contenuti nascosti o contraddittori possono spingere i modelli verso affermazioni false. È necessario creare prompt e test che resistano a questi trucchi e tenere un essere umano informato per le risposte più importanti. [5]

Lista di controllo rapida per un'intelligenza artificiale efficace ✅🧠

• Esprimi il compito in una frase.

• Aggiungi pubblico, tono e vincoli.

• Includere da 1 a 3 brevi esempi.

• Specificare il formato o lo schema di output.

• Chiedi prima i passaggi, poi la risposta definitiva.

• Richiede una breve autocritica e delle correzioni.

• Lascia che ponga domande di chiarimento se necessario.

• Ripeti in base alle lacune che vedi... quindi salva il prompt vincente.

Dove imparare di più senza annegare nel gergo 🌊

Le risorse autorevoli dei fornitori si distinguono nettamente. OpenAI e Microsoft pubblicano guide pratiche per la richiesta di suggerimenti con esempi e suggerimenti per gli scenari. Anthropic spiega quando la richiesta di suggerimenti è la leva giusta e quando provare qualcos'altro. Consultatele quando desiderate un secondo parere che non sia solo una questione di sensazioni. [1][2][3][4]

Troppo lungo, non l'ho letto e considerazioni finali 🧡

L'AI prompting è il modo in cui si trasforma una macchina intelligente ma letterale in un collaboratore utile. Assegnale il compito, mostrane lo schema, definisci il formato e stabilisci un livello di qualità. Ripeti un po'. Tutto qui. Il resto è pratica e gusto, con un pizzico di testardaggine. A volte ci penserai troppo, a volte lo specificherai in modo insufficiente, e ogni tanto inventerai una strana metafora sulle piste da bowling che quasi funziona. Continua così. La differenza tra risultati medi ed eccellenti di solito è solo un prompt migliore.

Riferimenti

1. OpenAI - Guida all'ingegneria rapida: scopri di più

2. OpenAI Help Center - Procedure consigliate per l'ingegneria dei prompt per ChatGPT: scopri di più

3. Microsoft Learn - Tecniche di progettazione rapida (Azure OpenAI): scopri di più

4. Anthropic Docs - Panoramica di Prompt Engineering: scopri di più

5. OWASP GenAI - LLM01: Iniezione rapida: leggi di più

Trova l'ultima intelligenza artificiale nello store ufficiale di AI Assistant

Chi siamo