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Prompt engineering: come formulare richieste efficaci per avere risposte precise dalle IA



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Il Prompt Engineering è l’arte di formulare richieste precise alle AI per ottenere risposte accurate. Questo processo richiede l’adattamento del linguaggio, la chiarezza degli obiettivi e la precisione linguistica. Comprendere come le parole influenzano l’interpretazione dell’AI ci permette di guidarla efficacemente, esaltando le nostre capacità creative e di ragionamento

Pubblicato il 23 lug 2024

Valentina Sisini

dottoranda presso il dipartimento di Fisica dell’Università di Ferrara



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La qualità dell’input determina la qualità dell’output: questa è l’essenza del prompt engineering. Questo campo si concentra sulla creazione di interrogativi e comandi specifici per l’AI, capaci di indirizzarne le risposte e ottimizzare le performance. Attraverso prompt accuratamente strutturati, si può migliorare sensibilmente l’efficacia delle interazioni uomo-macchina, affrontando con precisione sfide complesse e incrementando l’utilità degli assistenti virtuali in contesti professionali.

Con esempi pratici che spaziano dai semplici comandi vocali agli algoritmi più sofisticati per la generazione di testo, il prompt engineering si rivela un tassello fondamentale nella costruzione del futuro dell’intelligenza artificiale.

Introduzione al prompt engineering

Il prompt engineering è lo studio della struttura dei prompt, ossia delle richieste che gli utenti rivolgono alle AI, affinché queste comprendano i loro obiettivi e li realizzino nel miglior modo possibile. Si tratta dell’arte di rivolgersi alle AI in modo efficace. Il prompt engineering può essere visto come la scrittura di un programma che rispecchi fedelmente i requisiti dell’utente.

Tuttavia, mentre i programmi sono scritti in linguaggi di programmazione che richiedono un background informatico, ora, con gli LLMs, possiamo parlare in linguaggio naturale. Questo però non significa che sia più semplice ottenere esattamente ciò che intendiamo, infatti, mentre chiunque può produrre un testo o un’immagine con un LLM come ChatGPT, ottenere un risultato che rispecchi esattamente le proprie aspettative è tutt’altro che facile.

L’importanza della precisione nel prompt engineering

I nostri prompt sono istruzioni per le AI. In una frase, ogni parola, il suo significato e la sua posizione contribuiscono a costruire un’istruzione unica.

Piccoli cambiamenti che fanno la differenza: un esempio

Ecco un esempio per illustrare la differenza che piccoli cambiamenti nei prompt possono fare:

Prompt 1: “Quali sono i benefici degli smartphone per la comunicazione quotidiana?”

Prompt 2: “Quali sono i benefici degli smartphone nella vita quotidiana?”

Anche se i due prompt sembrano molto simili, il Prompt 1 si concentra esclusivamente sulla comunicazione, quindi la risposta verterà su come gli smartphone migliorano la comunicazione tramite messaggi, chiamate, email.
Il Prompt 2, invece,ha un’accezione molto più ampia che include non solo la comunicazione, ma ogni aspetto della vita delle persone che viene influenzato dagli smartphone, tra cui l’organizzazione personale, l’accesso all’informazione, il divertimento e la gestione di prenotazioni o pagamenti.

Per ottenere risposte precise e coerenti da un’intelligenza artificiale, è importante considerare attentamente la struttura dei prompt. Non si tratta semplicemente di formulare una domanda, ma di creare una comunicazione chiara che l’AI possa interpretare correttamente.

Come il linguaggio influisce sulla risposta dell’AI

Tra gli aspetti principali da considerare nella stesura di un prompt efficace ci sono l’adattamento del linguaggio, la chiarezza dell’obiettivo e la precisione linguistica.

L’adattamento del linguaggio

Partendo dall’adattamento del linguaggio, è utile tenere sempre in considerazione che l’obiettivo di un’AI è fornire risposte che siano utili, chiare e adatte al contesto dell’utente. Questo processo è conosciuto come adattamento del linguaggio e comprende diverse componenti. Il primo aspetto è il livello di linguaggio. Ad utenti che utilizzano un linguaggio erudito, con termini sofisticati e specifici di un settore, l’AI risponderà in modo più tecnico e dettagliato. D’altra parte, per utenti che usano un linguaggio semplice, l’AI formulerà risposte più semplici e comprensibili, composte da frasi brevi e dirette, senza termini complessi.
La tonalità e lo stile della risposta sono altrettanto importanti nell’adattamento del linguaggio. Se l’utente si rivolge all’AI in modo formale, l’AI risponderà mantenendo un tono formale e rispettoso. Al contrario, se l’utente si rivolge all’AI in modo informale, la risposta sarà più amichevole e colloquiale.

Esempi pratici

Vediamo di seguito un esempio in cui vengono inviati all’AI due prompt, uno da cui si evince che l’utente è un esperto nel settore e uno più generico, che lascia intuire una scarsa conoscenza dell’argomento:

Prompt con linguaggio erudito: “Potresti illustrare le implicazioni dell’utilizzo dei sistemi fotovoltaici nell’integrazione energetica urbana?”

Risposta dell’AI: “I sistemi fotovoltaici, integrati nell’urbanistica, consentono la generazione distribuita di energia sostenibile, riducendo le emissioni di carbonio e migliorando l’efficienza energetica complessiva grazie all’uso di risorse rinnovabili.”

Prompt con linguaggio semplice: “Come si usano i pannelli solari nelle città?”

Risposta dell’AI: “I pannelli solari nelle città producono energia pulita, aiutando a ridurre l’inquinamento e fornendo elettricità direttamente agli edifici.”

La chiarezza dell’obiettivo

Passando al secondo aspetto, è fondamentale avere chiaro il proprio obiettivo e specificarlo con chiarezza per ottenere una risposta pertinente dall’AI. Se l’utente formula una domanda precisa, l’AI può concentrarsi sugli elementi chiave richiesti, per questa ragione è importante scegliere con cura le parole e strutturare le frasi in modo da comunicare chiaramente il contesto e l’obiettivo della richiesta.

La precisione linguistica

Collegandosi all’importanza della scelta delle parole corrette, entra in gioco il terzo aspetto, ovvero la precisione linguistica, che tiene conto del peso semantico e sintattico di ogni parola all’interno della frase.
Il peso semantico si riferisce al significato delle parole utilizzate nel prompt. Ad esempio, termini specifici possono comunicare chiaramente all’AI il contesto della richiesta, mentre parole più vaghe rischiano di lasciare spazio a molteplici interpretazioni. Scegliere parole con significati precisi aiuta l’AI a comprendere esattamente ciò che l’utente intende sapere e ad evitare ambiguità.
Il peso sintattico, invece, riguarda la posizione delle parole all’interno della frase e la struttura grammaticale nel suo complesso in cui ogni parola occupa una posizione precisa e svolge un ruolo specifico. La disposizione delle parole determina l’organizzazione delle idee all’interno della frase, ad esempio, il soggetto e il predicato sono disposti in modo da chiarire chi o cosa compie un’azione e quale azione viene compiuta. Inoltre, la struttura sintattica e l’ordine delle parole influisce sull’enfasi delle informazioni presentate e il risultato è che a certe parole viene data un’importanza maggiore rispetto ad altre.
L’importanza del peso sintattico delle parole all’interno di una frase deriva dalla particolare architettura degli LLMs come ChatGPT, chiamata Transformer. GPT, infatti, sta per Generative Pre-trained Transformer. I Transformer sono architetture di deep neural network basate sul meccanismo dell’attenzione, che assegna ad ogni parola un peso specifico in base all’importanza che essa risulta avere nel contesto della frase. Dare la giusta posizione a una parola in un prompt determina quindi l’importanza e di conseguenza il peso che l’AI le assocerà per elaborare la sua risposta.

I benefici di un prompt ben strutturato

Capire, almeno a grandi linee, l’architettura delle AI con cui ci interfacciamo è come imparare la lingua delle persone con cui ci rapportiamo. Questo ci permette di comunicare in modo più efficace, formulare richieste più precise e ottenere risposte più accurate.

Consideriamo il seguente esempio, che esamina due prompt apparentemente molto simili, ma leggermente differenti dal punto di vista semantico:

  • Prompt A: “Descrivi come si sviluppa una pianta.”

Risposta dell’AI: “Il processo di sviluppo di una pianta inizia con la germinazione del seme, seguita dalla crescita delle radici e del fusto, la formazione delle foglie, la fotosintesi, la fioritura e infine la produzione di semi.”

  • Prompt B: “Spiega come cresce una pianta.”

Risposta dell’AI: “La crescita di una pianta coinvolge l’assorbimento di acqua e nutrienti dal terreno attraverso le radici, la fotosintesi nelle foglie per produrre energia e l’espansione del fusto e dei rami.”

Il verbo “sviluppare”, infatti, implica un processo complessivo, mentre “crescere” si concentra maggiormente sull’aumento fisico. Questo porta a risposte diverse, una più completa e l’altra più specifica sulla crescita fisica.

Best practice per formulare un prompt efficace

Dopo aver esplorato la teoria del Prompt Engineering, è il momento di vedere come mettere tutto questo in pratica. Ecco alcune regole semplici ed efficaci per formulare un buon prompt:

  • Adattare il linguaggio: è importante usare il linguaggio che si desidera ricevere nella risposta. Se si vuole una risposta tecnica, utilizzare termini specifici e settoriali, se invece si preferisce una risposta semplice, bisogna mantenere un linguaggio chiaro e privo di tecnicismi.
  • Essere chiaro nell’obiettivo: definire chiaramente ciò che si desidera ottenere dall’AI perché una domanda precisa aiuta l’AI a concentrarsi sugli elementi chiave.
  • Usare parole con peso semantico preciso: scegliere termini che comunicano chiaramente il contesto e l’obiettivo della tua richiesta, senza aggiungere parole che non c’entrano strettamente con la richiesta.
  • Strutturare le frasi in modo logico e coerente: assicurarsi che le frasi siano ben organizzate e seguano un ordine che rispecchi la sequenza naturale delle informazioni, ad esempio, se stai descrivendo un processo, segui il suo osviluppo logico dall’inizio alla fine. Evitare ambiguità e utilizzare connettivi e segni di punteggiatura appropriati.
  • Dare il giusto peso alle parole importanti: enfatizzare le parole chiave della richiesta mettendole in punti strategici della frase, ripetendole più volte o specificando chiaramente all’AI la loro importanza.

Il futuro del prompt engineering nell’era dell’AI

Il Prompt Engineering non rappresenta soltanto un aspetto tecnico dell’interazione con le intelligenze artificiali, ma sta emergendo come una nuova arte umana. In un’epoca in cui le AI generative sono sempre più diffuse, cresce la preoccupazione che queste tecnologie possano ridurre la nostra necessità di ragionare e creare contenuti autonomamente, mettendo a rischio le nostre capacità di ragionamento e la nostra creatività. Tuttavia, paradossalmente, comunicare in modo efficace con queste AI richiede una grande abilità.

Per formulare prompt efficaci è necessario comprendere come le parole e la loro organizzazione all’interno della frase influenzano l’interpretazione dell’AI. Questo processo di adattamento del linguaggio, chiarezza dell’obiettivo e precisione linguistica richiede sia conoscenze tecniche che una sensibilità verso il significato e la funzione delle parole.

Questa nuova arte del prompt engineering non solo conserva, ma esalta le nostre capacità, sfidandoci a pensare in modo critico e creativo. Così, anziché essere sostituiti dalle AI, possiamo diventare i loro maestri e guidarle con precisione per ottenere il miglior risultato possibile.

Bibliografia

● “AI Foundations of Prompt Engineering: Easy To Read Guide Introducing the Foundations Of Prompt Engineering and AI”, Jon Adams, ISBN-13: 979-8878093361

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