In questo tutorial analizziamo come formulare prompt efficaci, che vengono utilizzati per sollecitare chatbot, contenuti o servizi ai clienti. L'ingegneria dei prompt è particolarmente importante nei modelli di IA generativa. Tra questi c'è il versatile ChatGPT di OpenAI, progettato per generare testo simile a quello umano, che lo rende uno strumento indispensabile per generare contenuti, interazioni con i clienti e chatbot coinvolgenti.

TL;DR

  • L'ingegneria tempestiva è un'abilità cruciale per generare risultati precisi e mirati nei modelli generativi di IA.
  • ChatGPT di OpenAI è un versatile strumento di elaborazione del linguaggio utilizzato nella creazione di contenuti, nel servizio clienti e nei chatbot.
  • L'ingegneria dei prompt di ChatGPT richiede una profonda comprensione del suo funzionamento e la creazione di prompt efficaci per indirizzare gli output verso un risultato preferito.
  • Le basi dell'ingegneria dei prompt richiedono la comprensione del comportamento di ChatGPT e la capacità di sviluppare prompt adeguati per la loro accuratezza.
  • La specificità, la chiarezza e la precisione sono i principi chiave dei suggerimenti efficaci per la ChatGPT.
  • La fornitura di un contesto attraverso istruzioni e segnaposti guida l'attenzione del modello per ottenere risultati migliori.
  • ChatGPT funziona in modo ottimale quando gli vengono assegnati ruoli specifici per le risposte orientate al compito.

Come iniziare a lavorare con ChatGPT Prompt Engineering

L'ingegneria dei prompt di ChatGPT è un'abilità cruciale in qualsiasi esplorazione di modelli linguistici. Richiede una profonda comprensione dei modelli linguistici, del loro funzionamento e una competenza nella creazione di prompt efficaci che indirizzino l'output verso un risultato preferito. Il nostro corso Introduzione a ChatGPT è una risorsa introduttiva per comprendere i fondamenti di questo strumento.

Come funziona ChatGPT

ChatGPT è un modello di trasformazione che utilizza una tecnica di predizione per sintetizzare il testo. Prevede le parole successive in una frase e unisce le frasi per comporre paragrafi completi. Ad esempio, dato il contesto di "Il sole è...", ChatGPT potrebbe prevedere "splendere" o "tramontare" come continuazione adatta. Comprendere il meccanismo di ChatGPT è fondamentale per guidare il modello a generare previsioni in linea con il risultato desiderato.

Fondamenti dell'ingegneria rapida

L'ingegneria dei prompt è un ciclo iterativo di creazione, test e ottimizzazione dei prompt per generare risultati precisi e mirati. Si tratta di sviluppare messaggi in grado di modellare i risultati dell'intelligenza artificiale con interruzioni minime o risposte inutili. Per questo motivo, le basi dell'ingegneria dei prompt richiedono una chiara comprensione del comportamento di ChatGPT e la capacità di adattare i prompt per ottenere risposte precise e utili. In questo articolo parliamo in modo più approfondito delle tecniche di Prompt Engineering .

Esempi di ingegneria a tempo determinato

Ad esempio, se vogliamo che il GPT-4 produca un breve rapporto di analisi dei dati relativi alle vendite di una fonte di vendita al dettaglio, "Fornire un rapporto di analisi dei dati" susciterà una risposta generica. Sebbene questo sia adeguato, possiamo ottimizzare ulteriormente questo prompt.

Un suggerimento più utile potrebbe essere:

"In qualità di analista di dati, illustra la metodologia che adotteresti per esaminare un set di dati che illustra le tendenze delle vendite nel tempo, individua i prodotti più venduti ed esamina le prestazioni delle vendite per regione nell'ultimo trimestre".

chatgpt prompt engineering

Questa nuova richiesta è specifica. Individua un ruolo (analista di dati), delinea requisiti specifici che portano a un risultato più efficace, istruendo GPT-4 a fornire un'analisi specifica basata sul set di dati specificato.

Strategie per creare messaggi efficaci per la ChatGPT

Quando si progettano i prompt, è essenziale comprendere le strutture di base e le tecniche di formattazione. I prompt sono spesso costituiti da istruzioni e segnaposti che guidano la risposta del modello. 

Ad esempio, nell'analisi del sentiment, un prompt potrebbe includere un segnaposto per il testo da analizzare insieme a istruzioni come "Analizza il sentiment del seguente testo:" Fornendo istruzioni chiare e specifiche, possiamo guidare l'attenzione del modello e produrre risultati più accurati.

Sii chiaro

Un prompt utile deve essere chiarissimo per guidare con precisione la previsione del modello. L'ambiguità deve essere ridotta al minimo, con suggerimenti dettagliati che chiariscano i requisiti esatti. Ad esempio, usa "Fornisci una descrizione dettagliata delle caratteristiche, del comportamento e delle cure necessarie per i cani domestici" piuttosto che "Parlami dei cani".

chat gpt prompt engineering

Fornisci il contesto

Poiché ChatGPT risponde in base al contesto immediato della domanda, stabilire un contesto chiaro è fondamentale. Ad esempio, la richiesta "Traduci il seguente testo inglese in francese: 'Ciao, come stai?'" fornisce un contesto approssimativo e istruzioni specifiche.

ingegneria tempestiva

Sii preciso

La precisione dei messaggi guida la precisione dell'output. Specifica il risultato atteso nel prompt. Ad esempio, per generare un elenco, fai una richiesta specifica come segue: "Elenca i 10 paesi più popolosi a livello globale".

richiesta di chat gpt

Prova a giocare di ruolo

ChatGPT si comporta in modo ottimale quando adotta ruoli specifici. L'assegnazione del lavoro guida la sua risposta. Ad esempio, dando l'istruzione "In qualità di storico, spiega il significato della Guerra Civile Americana", stabiliamo le modalità e la profondità della risposta di ChatGPT.

richiesta di chatgpt

Esempi di Prompt ChatGPT [Prompt cattivi e buoni]

Gli esempi di prompt efficaci sono specifici e permettono al modello di concentrare la sua attenzione sulla generazione di risultati accurati e pertinenti, mentre i prompt sbagliati sono troppo generici e danno luogo a risposte ambigue o non mirate.

Prompt sbagliato: "Parlami dei cani".
Buon Prompt: "Fornisci una descrizione dettagliata delle caratteristiche, del comportamento e delle cure necessarie per i cani domestici".

Prompt sbagliato: "Traduci questo testo in francese".
Prompt buono: "Traduci il seguente testo inglese in francese: 'Hello, how are you?'".

Prompt sbagliato: "Analizza questi dati".
Buon Prompt: "Analizza i dieci titoli più performanti del settore tecnologico nell'ultimo trimestre e fornisci un report con le proiezioni per i prossimi sei mesi".

Prompt negativo: "Scrivi un articolo sul cambiamento climatico".
Buon Prompt: "In qualità di giornalista ambientale, scrivi un articolo sull'impatto dell'attività umana sul riscaldamento globale, compreso l'aumento delle emissioni di CO2 e le relative conseguenze sull'ambiente".

Prompt sbagliato: "Crea un grafico con i dati di vendita".
Prompt buono: "Crea un grafico a barre con i dati di vendita dell'ultimo trimestre, evidenziando in particolare la crescita delle vendite tra le regioni e le categorie di prodotti".

Gli esempi di prompt efficaci sono specifici e permettono al modello di concentrare la sua attenzione sulla generazione di risultati accurati e pertinenti, mentre i prompt sbagliati sono troppo generici e danno luogo a risposte ambigue o non mirate.