Tecniche di Prompt Engineering per LLM: Come Migliorare la Chiarezza e l'Efficacia delle Risposte di ChatGPT
L'intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma per sfruttarne appieno il potenziale è fondamentale imparare a comunicare con essa in modo chiaro ed efficace. Questo articolo segna l'inizio di una serie dedicata alle 26 tecniche di prompt design illustrate in uno studio della Zayed University, tecniche che hanno come obiettivo l'ottimizzazione delle interazioni con modelli di linguaggio come ChatGPT.
Se siete nuovi a questo argomento, vi consigliamo di leggere prima l’articolo introduttivo che offre una panoramica generale dello studio e del suo approccio. Questo articolo presuppone che abbiate già familiarità con ChatGPT e che abbiate un account attivo, poiché mostreremo esempi pratici che potrete provare direttamente. Ogni tecnica che presenteremo non è soltanto una teoria, ma uno strumento concreto per migliorare il modo in cui interagite con l’intelligenza artificiale, che sia per lavoro, studio o semplice curiosità personale.
Personalizza il prompt includendo il destinatario
Uno dei metodi più efficaci per ottenere risposte mirate è specificare esplicitamente il destinatario nel prompt. Questo accorgimento aiuta il modello a capire meglio il contesto, adattando la risposta al pubblico di riferimento. Pensaci: quando parliamo con una persona, moduliamo il nostro linguaggio in base a chi abbiamo davanti. Lo stesso principio vale per i prompt.
Facciamo un esempio pratico. Se chiedi:
Illustra i passi necessari per cucinare la pasta alla carbonara.
Il modello probabilmente risponderà con una ricetta standard, utile per un pubblico generico. Ma cosa succede se chi deve cucinare non ha mai toccato una pentola? Aggiungendo dettagli sul destinatario, il modello può fornire una risposta più su misura. Ad esempio:
Illustra i passi necessari per cucinare la pasta alla carbonara per una persona
che non ha mai cucinato in vita sua.
In questo caso, la risposta sarà semplificata, includendo istruzioni base come
accendi il fornello o rompi le uova con delicatezza. Perfetto per un
principiante!
Ora proviamo il contrario: immaginiamo di parlare a un esperto, magari uno chef di alto livello. Il prompt potrebbe diventare:
Illustra i passi necessari per cucinare la pasta alla carbonara ad uno chef
stellato.
Qui la risposta si farà decisamente più tecnica, con indicazioni come utilizza guanciale di alta qualità tagliato a listarelle sottili o mescola i tuorli a bagnomaria per ottenere una crema perfetta.
Questa strategia di specificare il destinatario ti permette di ottenere risposte che non solo sono più precise, ma anche tarate sul livello di competenza del tuo interlocutore. Una piccola modifica al prompt può fare una grande differenza nella qualità delle informazioni ricevute!
Preferisci le frasi affermative
Un trucco molto utile per ottenere risposte migliori dai modelli di intelligenza artificiale è utilizzare frasi affermative e positive anziché formulazioni negative. Ma perché questo approccio funziona meglio? È semplice: frasi affermative aiutano il modello a concentrarsi su ciò che deve includere nella risposta, mentre le frasi negative rischiano di creare ambiguità o confusione.
Facciamo un esempio concreto per capire meglio. Supponiamo di chiedere:
Cosa non è una penisola?
Questo prompt richiede al modello di definire qualcosa in termini di esclusione, cioè indicare ciò che una penisola non è. Questo tipo di domanda può portare a risposte vaghe o poco focalizzate, perché il modello deve interpretare un concetto negativo, esplorando tutto ciò che non rientra nella definizione.
Ora, riformuliamo la stessa richiesta in modo affermativo:
Descrivi cos'è una penisola. Usa 2-3 caratteristiche peculiari.
Con questo prompt, il modello sa esattamente cosa fare: definire chiaramente la penisola e focalizzarsi su alcuni aspetti distintivi, come il fatto di essere una porzione di terra circondata dall'acqua su tre lati e collegata a una massa continentale.
In pratica, le frasi affermative guidano il modello verso un risultato più preciso e dettagliato, evitando che perda tempo a scartare informazioni irrilevanti. Questo approccio non solo migliora la qualità della risposta, ma rende anche il processo di comunicazione più diretto ed efficace.
La regola, quindi, è semplice: concentrati su cosa vuoi sapere, non su cosa vuoi evitare. Vedrai che i risultati saranno molto più soddisfacenti!
Ecco una versione discorsiva e più dettagliata del paragrafo:
Chiedi di pensare passo dopo passo
Un modo efficace per ottenere risposte organizzate e dettagliate da un modello è specificare che desideri un ragionamento passo dopo passo. Questo approccio aiuta a scomporre il problema in fasi più gestibili, rendendo la risposta più chiara e semplice da seguire. È un po’ come affrontare un progetto complesso: invece di cercare di fare tutto insieme, suddividere il lavoro in piccoli passaggi facilita il percorso.
Vediamo come funziona con un esempio. Immagina di chiedere:
Come posso configurare la Wi-Fi di casa?
Con questa domanda generica, il modello potrebbe fornire una risposta valida, ma sintetica, magari saltando alcuni dettagli importanti. Ora, proviamo ad aggiungere un’indicazione precisa per affrontare il problema in modo sequenziale:
Come posso configurare la Wi-Fi di casa? Pensa passo dopo passo.
Con questa semplice aggiunta, la risposta sarà più strutturata e probabilmente includerà una sequenza come:
- Accendi il router e assicurati che sia collegato alla presa di corrente.
- Collega il router al modem tramite il cavo Ethernet, se necessario.
- Accedi al pannello di configurazione aprendo un browser e digitando l’indirizzo IP del router (es. 192.168.1.1).
- Inserisci il nome utente e la password del router, che trovi sull’etichetta del dispositivo.
- Configura il nome della rete Wi-Fi (SSID) e una password sicura per proteggerla.
- Salva le modifiche e verifica che i dispositivi si connettano correttamente.
Rispetto alla richiesta iniziale, ora hai una guida pratica e chiara, utile sia per principianti che per chi ha già un po’ di esperienza.
Perché funziona? Chiedere un ragionamento passo dopo passo spinge il modello a seguire un ordine logico, evitando di saltare passaggi essenziali o di sovraccaricare la risposta con troppi dettagli tutti insieme. È un’ottima strategia per ottenere spiegazioni più metodiche e facili da seguire.
Quindi, la prossima volta che formuli un prompt, ricordati di invitare il modello a pensare passo dopo passo!
Usa gli Output Primers per guidare la risposta
Un trucco particolarmente utile per ottenere risposte che corrispondano esattamente alle tue aspettative è l’uso degli Output Primers. Ma cosa sono? Si tratta di indicazioni poste alla fine del prompt che suggeriscono al modello quale formato, tono o stile utilizzare nella risposta. Questo approccio aiuta l’intelligenza artificiale a capire meglio come strutturare l’output, offrendo un risultato più preciso e mirato.
Facciamo un esempio pratico per chiarire meglio il concetto. Supponiamo che tu chieda:
Descrivi il principio alla base della Prima Legge del Movimento di Newton.
Con questa formulazione, il modello probabilmente fornirà una spiegazione generale della legge. Ma cosa succede se hai bisogno di un formato specifico, ad esempio una spiegazione dettagliata o una formula sintetica? Ecco dove entrano in gioco gli Output Primers. Modificando leggermente il prompt, puoi ottenere risposte diverse:
Richiesta di una spiegazione approfondita
Descrivi il principio alla base della Prima Legge del Movimento di Newton. Spiegazione:
Qui il modello risponderà con una descrizione dettagliata, spiegando che la Prima Legge, nota anche come Legge di Inerzia, afferma che un corpo rimane in stato di quiete o di moto rettilineo uniforme finché non interviene una forza esterna a modificarne lo stato.
Richiesta di una formula sintetica
Descrivi il principio alla base della Prima Legge del Movimento di Newton. Formula:
Questa volta, la risposta sarà più diretta, magari indicando qualcosa come: “Un corpo conserva il suo stato di moto se la risultante delle forze è zero.”
Questa tecnica è particolarmente potente perché consente di guidare il modello verso il tipo di risposta di cui hai bisogno, sia essa lunga e dettagliata, breve e tecnica, o persino in uno stile narrativo.
Perché funziona? Gli Output Primers agiscono come una sorta di pre-istruzione per il modello, riducendo l’ambiguità su ciò che stai cercando. In pratica, aggiungendo una semplice parola o frase alla fine del tuo prompt, puoi trasformare una risposta generica in una soluzione altamente personalizzata.
Quindi, la prossima volta che desideri un output con un formato o uno stile specifico, prova a concludere il tuo prompt con un Output Primer. Ti accorgerai di quanto possa fare la differenza!
Usa i delimitatori per una maggiore chiarezza
Un altro trucco semplice ma efficace per migliorare la qualità delle risposte è
l’utilizzo dei delimitatori. Cosa sono? Si tratta di simboli come
virgolette (" "), parentesi (()), o altri segni di punteggiatura che
aiutano a separare chiaramente le parti del prompt, mettendo in evidenza gli
elementi chiave. Questo accorgimento rende il messaggio più comprensibile per
il modello, migliorando la precisione e la rilevanza della risposta.
Facciamo un esempio pratico. Se scrivi un prompt come:
Discuti l'impatto del cambiamento climatico sui modelli meteorologici globali e
fornisci esempi dei suoi effetti.
È una richiesta valida, ma il modello potrebbe interpretare il focus in modo generico, trattando il tema senza dare abbastanza importanza al concetto di cambiamento climatico. Ora, vediamo cosa succede se aggiungiamo un delimitatore per enfatizzare l’argomento principale:
Discuti l'impatto del "cambiamento climatico" sui modelli meteorologici globali
e fornisci esempi dei suoi effetti.
In questo caso, le virgolette aiutano il modello a capire che il cambiamento climatico è il tema centrale della richiesta, orientando la risposta a concentrarsi specificamente su questo aspetto. Il risultato sarà più focalizzato e in linea con le tue aspettative.
Quando usare i delimitatori?
- Per evidenziare parole o frasi chiave: Se vuoi che il modello dia priorità a un termine specifico, mettilo tra virgolette o parentesi.
- Per distinguere diverse sezioni del prompt: Se il tuo prompt contiene più istruzioni o domande, i delimitatori possono aiutare a separarle, evitando ambiguità.
- Per migliorare il focus: Usali quando hai bisogno che una parte del tuo prompt riceva particolare attenzione.
Questo approccio è particolarmente utile quando lavori con argomenti complessi o lunghi prompt, dove la chiarezza è fondamentale. In pratica, i delimitatori agiscono come un faro per guidare il modello verso il risultato desiderato.
Quindi, quando formuli il tuo prossimo prompt, prova a giocare con virgolette, parentesi o altri simboli per sottolineare ciò che conta di più. Noterai subito una differenza nella qualità delle risposte!
La formattazione del prompt per risposte più precise
La formattazione del prompt è uno degli aspetti più importanti per ottenere risposte chiare e ben strutturate da un modello di intelligenza artificiale. Quando formuli una richiesta, è fondamentale separare chiaramente le diverse sezioni del prompt, in modo che il modello possa comprendere esattamente cosa deve fare in ogni fase. La formattazione aiuta a organizzare meglio l'informazione, riducendo il rischio di risposte confuse o imprecise.
Immagina di dover dare una serie di istruzioni al modello, magari per trovare un sinonimo per un aggettivo. Senza una chiara separazione, il modello potrebbe confondersi tra i vari passi e produrre una risposta poco focalizzata. Ecco un esempio di come separare le parti con una buona formattazione:
###ISTRUZIONE### Fornisci un sinonimo per un aggettivo dato.
###ESEMPIO### Una parola simile è:
###DOMANDA### Qual è un sinonimo di 'felice'?
In questo caso, la separazione chiara in tre parti distinte —
ISTRUZIONE, ESEMPIO, e DOMANDA — guida il modello su come
rispondere nel modo più appropriato. Il modello, vedendo l'etichetta
ISTRUZIONE, capisce subito cosa deve fare (fornire un sinonimo). L'etichetta
ESEMPIO fornisce un'idea di come deve essere formulata la risposta. E
DOMANDA segnala la parte in cui il modello deve applicare quanto richiesto.
Perché la formattazione aiuta?
- Chiarezza: Separando le diverse sezioni (istruzione, esempio, domanda), il modello sa esattamente cosa aspettarsi da ogni parte del prompt.
- Organizzazione: Una buona formattazione rende il processo più logico e aiuta il modello a rispondere in modo più preciso e organizzato.
- Efficienza: Più il prompt è chiaro e ben strutturato, meno il modello deve “indovinare” cosa fare, il che si traduce in risposte più rapide e accurate.
Questo principio può essere applicato a qualsiasi tipo di richiesta. Se, ad esempio, hai bisogno di una lista di passi da seguire o di un’analisi complessa, separa le varie richieste con titoli e sezioni, proprio come faresti con un documento o una presentazione. In questo modo, guiderai il modello a generare risposte strutturate che rispondono perfettamente alle tue esigenze.
In pratica, formattare correttamente il prompt è come preparare un'istruzione chiara per un compito: facilita il lavoro del modello e migliora la qualità del risultato!
Conclusioni
In conclusione, padroneggiare le tecniche di prompt engineering è fondamentale per ottenere il massimo da modelli linguistici come ChatGPT. Le strategie che abbiamo esplorato, dalla personalizzazione del destinatario all'uso di frasi affermative e delimitatori, offrono strumenti concreti per migliorare la qualità delle risposte. Adottando un approccio più mirato e strutturato nella formulazione dei prompt, non solo ottimizzate l'efficacia delle interazioni con l'intelligenza artificiale, ma potrete anche risparmiare tempo e risorse, ottenendo risposte più chiare e precise. L'intelligenza artificiale è un potente alleato, ma solo se sapete come comunicarle in modo preciso e consapevole. Non dimenticate che ogni piccolo dettaglio nel prompt può fare una grande differenza nei risultati finali.
