Negli ultimi tempi, l’uso sempre più diffuso di chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale, come ChatGPT, Bard e Dall-E, ha suscitato un crescente entusiasmo. Tuttavia, per sfruttare appieno questa tecnologia, è essenziale comprendere il concetto di “Prompt Engineering”. In questo articolo, esploreremo come questa tecnica possa migliorare notevolmente la tua interazione con tali sistemi intelligenti.

L’Importanza del Prompt Engineering

Il Prompt Engineering rappresenta un metodo per comunicare in modo efficace con i modelli di intelligenza artificiale generativa. Questi modelli sono in grado di generare testi, immagini e anche brani musicali in risposta a input specifici, noti come “prompt”. Tuttavia, è fondamentale capire che la formulazione precisa di un prompt (di una domanda, di una richiesta, ecc…) può avere un impatto significativo sull’output (sulla risposta) generato. Pertanto, il Prompt Engineering si concentra sul processo di creazione di prompt in modo che il risultato ottenuto corrisponda esattamente alle tue aspettative.

In cosa differisce il Prompt Engineering dal semplice porre domande? La differenza principale sta nell’attenzione ai dettagli. Mentre fare una semplice domanda a un chatbot può portare a risposte variegate, l’Ingegneria Tempestiva richiede di considerare attentamente le caratteristiche e le idiosincrasie del modello di intelligenza artificiale. Ciò garantisce che le risposte siano più coerenti, interessanti e pertinenti alle tue necessità. Formulando un prompt in modo accurato, è possibile superare le aspettative.

Perché dovresti essere interessato a questa tecnica? Chatbot come ChatGPT, Bard e Bing Chat possono semplificare notevolmente le attività quotidiane, come la stesura di e-mail, la sintesi di riunioni, la creazione di contratti e la risposta a domande complesse. Questi strumenti, se utilizzati in modo efficace, possono aumentare la produttività e migliorare la tua capacità di svolgere una vasta gamma di compiti.

Inoltre, l’abilità nell’interagire con l’intelligenza artificiale è diventata un’abilità sempre più richiesta in molti settori. Le aziende cercano costantemente modi per integrare questi modelli nei loro processi di lavoro. Non rimanere indietro nella corsa all’adozione di queste tecnologie è fondamentale.

Comunicare con Efficacia con i Modelli AI Generativi

Alcune tecniche di Prompt Engineering popolari, tra cui l’uso di “personaggi” per guidare il tono delle risposte e la suddivisione dei problemi in passi successivi per ottenere soluzioni più complete. Inoltre, fornire esempi o modelli specifici può aiutare a ottenere risultati più aderenti alle tue esigenze.

In sintesi, per sfruttare appieno il potenziale dei chatbot basati sull’intelligenza artificiale, è fondamentale padroneggiare l’arte del Prompt Engineering. Imparando a comunicare in modo più efficace con questi strumenti, puoi migliorare la tua produttività e la tua abilità nell’affrontare sfide complesse, e rimanere al passo con le tendenze tecnologiche in costante evoluzione.

Allora come faccio?

Esistono diverse tecniche di suggerimento popolari. Impiegare personaggi è un trucco comune. Di’ al sistema di agire come un avvocato, un tutor personale, un sergente istruttore o qualsiasi altra cosa, e creerà output che imitano il loro tono e la loro voce. Oppure, come esercizio inverso, istruiscilo a completare un compito con un pubblico specifico in mente – un bambino di cinque anni, un team di biochimici esperti, una festa di Natale in ufficio – e otterrai un risultato su misura per quel gruppo demografico. Fondamentalmente, non è necessario conoscere personalmente le caratteristiche stilistiche della persona, ma puoi lasciare che sia il sistema a capirle.

Passo dopo passo

Chiedere al modello di “pensare passo dopo passo” lo incoraggerà a suddividere il suo output in piccole parti, il che spesso porta a risultati più completi. Alcuni ricercatori hanno anche scoperto che mostrare a un modello di intelligenza artificiale un problema di esempio con la sua soluzione passo passo migliorerà la sua capacità di trovare la risposta corretta quando si risolvono altre domande simili.

In effetti gli esempi non fanno mai male. Se hai in mente un output molto specifico, carica un esempio di testo o un’immagine che illustra ciò che desideri venga generato e indica al modello di utilizzarlo come modello. 

E non dimenticare le basi del linguaggio quotidiano: istruzioni chiare e imperative che riducono al minimo le interpretazioni errate. Dichiara esplicitamente cosa vuoi e non cosa non vuoi dall’output e imposta un conteggio e un formato di parole chiari.