Come padroneggiare efficacemente il Prompt Engineering: tecniche pratiche e guida agli strumenti\n\nIl Prompt Engineering (ingegneria dei prompt), in quanto ponte fondamentale tra l'intento umano e l'output dei modelli di intelligenza artificiale, ha ricevuto molta attenzione negli ultimi anni. Tuttavia, si sono intensificati anche i dibattiti sulla sua presunta * Punti chiave: Guidare il modello a ragionare gradualmente, scomponendo problemi complessi in passaggi semplici, per arrivare alla risposta finale.

• Esempio: "Xiao Ming ha 5 mele, ne mangia 2 e ne compra altre 3. Quante mele ha ora? Ragiona passo dopo passo e fornisci la risposta finale."
• Output del modello: "Innanzitutto, Xiao Ming ha 5 mele, ne mangia 2, quindi gli rimangono 5 - 2 = 3 mele. Poi, compra 3 mele, quindi ora ha 3 + 3 = 6 mele. Quindi, Xiao Ming ora ha 6 mele."

5. Suggerimenti contestuali (Contextualization):

   • Punti chiave: Fornire informazioni contestuali sufficienti per aiutare il modello a comprendere meglio l'intento dell'utente.
   • Esempio: "Riassumi il contenuto principale di questo articolo di notizie: [contenuto dell'articolo di notizie]. Utilizza un linguaggio conciso per estrarre i punti chiave."

6. Utilizzo di parole chiave (Keywords):

   • Punti chiave: Aggiungere parole chiave cruciali al Prompt può aiutare il modello a concentrarsi meglio sull'attività target.
   • Esempio: "Genera un articolo di divulgazione scientifica sull'Intelligenza Artificiale, rivolto agli adolescenti, concentrandoti sui concetti di Machine Learning e Deep Learning."

7. Aggiunta di vincoli (Constraints):

   • Punti chiave: Limitare il formato, la lunghezza, lo stile, ecc. dell'output del modello per soddisfare esigenze specifiche.
   • Esempio: "Descrivi il paesaggio autunnale in forma di haiku."

8. Prompting negativo (Negative Prompting):

   • Punti chiave: Indicare chiaramente al modello il contenuto o il comportamento indesiderato.
   • Esempio: "Scrivi un articolo sull'esplorazione spaziale, ma non includere nulla sugli alieni."

Strumenti utili consigliati

Ecco alcuni strumenti che possono aiutarti a eseguire meglio il Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Questi sono gli LLM più popolari al momento e possono essere utilizzati direttamente per testare e iterare i Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Un framework open source per la valutazione dei Prompt che può aiutarti a valutare l'efficacia di diversi metodi di Prompt Engineering. Può valutare metodi come CoT, EP, Zero/Few Shot, supporta prompt avversari e valutazione dinamica e supporta più set di dati e modelli.
• Zapier, Make, Notion: Questi strumenti possono essere utilizzati per automatizzare i flussi di lavoro di Prompt Engineering, come la generazione automatica di Prompt, il test di Prompt, l'analisi dei risultati, ecc.
• NirDiamantAI GitHub repo: Una libreria gratuita di risorse tutorial di Prompt Engineering, che contiene vari argomenti dal semplice all'avanzato.

Il futuro del Prompt Engineering

Nonostante siano emerse opinioni come "Gli AI Agent superano gli umani" e "Il Prompt Engineering è obsoleto", il Prompt Engineering è ancora in continua evoluzione. Le future direzioni di sviluppo potrebbero includere:

• Generazione automatizzata di Prompt: Utilizzo della tecnologia AI per generare automaticamente Prompt più efficaci, riducendo l'intervento manuale.
• Strumenti di ottimizzazione dei Prompt: Sviluppo di strumenti di ottimizzazione dei Prompt più potenti per aiutare gli sviluppatori a trovare rapidamente i Prompt migliori.
• Combinazione con AI Agent: Combinazione di Prompt Engineering con AI Agent per creare applicazioni più intelligenti.
• L'ascesa del Context Engineering: Concentrarsi sulla capacità del modello di comprendere il contesto, migliorando le prestazioni del modello attraverso il Context Engineering.

ConclusionePrompt Engineering è un'abilità che richiede apprendimento e pratica continui. Padroneggiando le tecniche e gli strumenti presentati in questo articolo, ed esplorando e praticando costantemente, sarai in grado di utilizzare meglio gli LLM e costruire applicazioni più intelligenti. Anche se le capacità dell'AI sono in continua crescita, padroneggiare i principi fondamentali del Prompt Engineering rimane molto importante, perché ti consente di comunicare meglio con l'AI e ottenere risultati più soddisfacenti. Valutare l'efficacia di un Prompt ti aiuta a ottimizzarne la qualità e a realizzare applicazioni più efficienti.