Tecniche Avanzate di Prompt Engineering

Vai oltre le basi con queste tecniche professionali di prompt engineering utilizzate da ricercatori e praticanti di IA.

Chain of Thought Prompting

Cos'è

Chiedere al modello di mostrare il suo processo di ragionamento prima di fornire una risposta.

Quando Usarlo

• Compiti di ragionamento complesso
• Problemi matematici
• Analisi a più passaggi
• Deduzioni logiche

Implementazione

"Pensiamo a questo passo dopo passo:

1. Prima, identifica i fattori chiave
2. Poi, analizza come interagiscono
3. Infine, traine la tua conclusione

Ora applica questo processo a: [la tua domanda]"

Learning Few-Shot

Cos'è

Fornire esempi che dimostrino il modello input-output desiderato.

Best Practice

• Usa 3-5 esempi diversi
• Copri casi limite negli esempi
• Assicura che gli esempi siano di alta qualità
• Uguaglia la complessità del compito target

Template

"Ecco alcuni esempi:

Input: [esempio 1 input] Output: [esempio 1 output]

Input: [esempio 2 input] Output: [esempio 2 output]

Ora completa questo: Input: [input reale] Output:"

Prompting Basato sui Ruoli

Oltre i Ruoli Semplici

Crea "personae" complesse con:

• Background professionale
• Stile di comunicazione
• Limitazioni di conoscenza
• Quadri decisionali

Esempio

"Sei un CFO con 20 anni di esperienza in startup tecnologiche. Sei noto per:

• Proiezioni finanziarie conservatrici
• Comunicazione chiara con stakeholder non finanziari
• Focus sull'economia unitaria
• Scetticismo verso le metriche di vanità

Valuta questo business plan..."

Tecniche di Output Strutturato

Output JSON

"Rispondi con un oggetto JSON contenente:

• summary: string (max 100 parole)
• key_points: array di stringhe
• sentiment: 'positive' | 'negative' | 'neutral'
• confidence: numero tra 0 e 1"

Meta-Prompting

Auto-Miglioramento

"Rivedi la tua risposta precedente. Identifica debolezze o lacune. Poi fornisci una versione migliorata che affronti quei problemi."

Generazione di Prompt

"Crea un prompt che genererebbe [tipo di output desiderato]. Il prompt deve essere abbastanza dettagliato da produrre risultati coerenti."

Ottimizzazione dei Parametri

Guida alla Temperatura

• 0.0-0.3: Compiti fattuali e deterministici
• 0.3-0.7: Equilibrio tra creatività e coerenza
• 0.7-1.0: Output creativi e vari

Test e Iterazione

Test Sistematici

1. Definisci criteri di successo
2. Crea casi di test coprendo diversi scenari
3. Esegui test e misura risultati
4. Identifica pattern di fallimento
5. Raffina il prompt per affrontare i fallimenti
6. Ripeti

Test A/B

Confronta variazioni di prompt:

• Fraseggio diverso
• Set di esempi diversi
• Strutture alternative

Il prompt engineering avanzato riguarda l'ottimizzazione sistematica, non l'indovinare.