Prompt Engineering per Sviluppatori

Per gli sviluppatori software, gli LLM non sono solo chatbot; sono componenti di backend non deterministici. Integrarli richiede un cambio di mentalità dalla programmazione procedurale a quella probabilistica.

Prompt come Codice

Tratta i tuoi prompt come tratteresti qualsiasi altro pezzo di codice in produzione:

• Version Control: I prompt devono essere nel tuo repository git.
• Testing: Hai bisogno di test unitari per i tuoi prompt. Come si comportano con input dannosi? Mantengono il formato JSON?
• Modularità: Non costruire mega-prompt monolitici. Dividi compiti complessi in catene di prompt più piccoli e specializzati.

Tecniche Essenziali

Chain-of-Thought (CoT)

Costringe il modello a "pensare" prima di rispondere. Prompt: "Risolvi questo problema. Prima di dare la risposta finale, spiega il tuo ragionamento passo dopo passo." Questo migliora drasticamente la precisione in compiti logici e matematici.

Output Strutturati (JSON Mode)

Per integrare gli LLM nelle applicazioni, hai bisogno di output che le macchine possano leggere. Usa le capacità native di "JSON mode" di OpenAI o Anthropic, e fornisci sempre uno schema di esempio (interfacce TypeScript o schemi JSON) nel prompt.

Example:

You are a data extractor. Extract the user info.
Output JSON format:
{
  "name": string,
  "age": number | null,
  "interests": string[]
}

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

I modelli allucinano e hanno conoscenze obsolete. RAG risolve questo iniettando dati rilevanti nel contesto del prompt prima di chiedere una risposta, collegando l'LLM ai tuoi dati privati in tempo reale.

Il prompt engineering sta diventando rapidamente "ingegneria dell'IA", una disciplina ibrida che combina la progettazione di sistemi con la psicologia del linguaggio.