Guida al Prompt: Ottieni il Massimo dai Modelli di AI

Breve guida per un prompting corretto

Ti sei mai trovato a chiedere a un modello di linguaggio come ChatGPT o Bing, e ti sei sentito deluso dai risultati ottenuti? Forse hai ricevuto una risposta fuori tema o eccessivamente prolissa. La verità è che hai più controllo di quanto pensi!

Questa guida nasce dall’approfondimento dell’ingegneria del prompt, ispirata da un interessante articolo scritto da Nate Jones. L’obiettivo è fornirti gli strumenti necessari per guidare l’AI verso risposte di alta qualità e mirate, andando oltre semplici consigli rapidi per offrirti una panoramica completa delle migliori pratiche adottate dai leader del settore come OpenAI, Anthropic, Google, Meta e altri.

Perché il Prompting è Importante

I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono estremamente versatili ma anche molto letterali. Ad esempio, se chiedi: “Parlami dell’innovazione”, il modello risponderà esattamente questo, ma in modo potenzialmente divagante e poco specifico. Se invece aggiungi chiarezza, come: “Riassumi le tre principali innovazioni nel settore delle energie rinnovabili in Italia dal 2020, concentrandoti sulle scoperte nel solare, in meno di 75 parole”, il modello saprà esattamente cosa fornire.

Obiettivi di un Buon Prompt

• Efficienza: Buoni prompt riducono il tempo necessario per chiarire l’obiettivo reale.
• Accuratezza: Fornendo contesto, si mitigano le “allucinazioni” o i digressioni irrilevanti.
• Affidabilità: Una struttura coerente nei prompt garantisce risultati costanti e di alta qualità.

Verso una Struttura Comune del Prompt

Quasi tutte le principali documentazioni sui LLM (da GPT-4 di OpenAI a Claude di Anthropic, fino a Gemini di Google) indicano una struttura di base simile per un prompting efficace. Sebbene esistano differenze significative tra questi modelli, questa guida si concentrerà sugli elementi chiave comuni per un buon prompting nel 2025.

I Sei Elementi Chiave

1. Ruolo o Persona

• Definizione: Indichi al modello quale ruolo deve assumere, ad esempio: “Sei un senior Java developer” o “Sei un assistente AI per consigli di carriera”.
• Perché è Importante: I LLM adottano il personaggio assegnato, cambiando tono, stile e base di conoscenza.
• Nota: Con modelli avanzati come o1 Pro, questo passaggio può essere meno necessario, basta assegnare il compito.

2. Obiettivo / Dichiarazione del Compito

• Definizione: Precisare esattamente cosa si desidera ottenere, ad esempio: “Traduci questo paragrafo in spagnolo” o “Riassumi le qualifiche lavorative dell’utente”.
• Perché è Importante: I LLM sono estremamente flessibili; un obiettivo chiaro li mantiene focalizzati.
• Consiglio: Se non puoi definire l’intero ambito del compito, suddividilo in task specifici lungo il percorso.

3. Contesto o Riferimenti

• Definizione: Dati chiave o frammenti necessari al modello, ad esempio: “Ecco il testo del curriculum dell’utente” o “Di seguito un estratto di 300 parole da un articolo di ricerca”.
• Perché è Importante: I LLM tendono a colmare le lacune con supposizioni; fornire dettagli specifici riduce errori.

4. Formato o Requisiti di Output

• Definizione: Specificare il formato desiderato, come punti elenco, tabelle, JSON o paragrafi brevi.
• Perché è Importante: Senza indicazioni sul formato, i LLM potrebbero produrre risposte troppo lunghe o non strutturate.
• Consiglio: Utilizza dati di esempio per mostrare la lunghezza o la qualità del formato desiderato.

5. Esempi o Dimostrazioni (Opzionale)

• Definizione: Fornire esempi di stile o output desiderati.
• Perché è Importante: Gli LLM apprendono dagli esempi in tempo reale, chiarendo meglio formato e stile.
• Nota: Aggiungere esempi può limitare la creatività; testare con e senza è consigliato.

6. Vincoli / Istruzioni Aggiuntive

• Definizione: Limiti di parole, richieste di non usare dati esterni, spiegazioni a livello di quinta elementare, ecc.
• Perché è Importante: I LLM possono essere prolissi o divagare; i vincoli aiutano a mantenere il focus.
• Consiglio: Troppi vincoli possono confondere il modello; usarli con parsimonia.

“Chain-of-Thought” vs. Ragionamento Sintetizzato

Una delle principali differenze nell’uso dei LLM è se si desidera che generino un dettagliato “ragionamento interno” o solo una spiegazione finale concisa. Alcuni modelli avanzati, come o1 Pro, ragionano in passaggi nascosti, mentre altri possono produrre spiegazioni tipo “chain-of-thought” che mostrano come il modello arriva alla soluzione.

Con modelli che eseguono molteplici flussi di token in background, e quelli che generano un CoT leggibile, ci sono sfumature da considerare:

• Richieste eccessive di CoT: Possono confondere o degradare le prestazioni. Alcune documentazioni consigliavano di non forzare il modello a mostrare ogni passaggio.
• Ragionamento breve e chiaro: Spiegazioni concise in punti possono informare l’utente senza sovraccaricarlo.

Errori Comuni nel Prompting (e Come Correggerli)

Cosa può andare storto nel formulare i prompt? Ecco alcuni errori comuni da evitare:

• Richieste Vaghe o Ambigue

• Pitfall: “Parlami dell’istruzione.”

• Meglio: “Riassumi l’evoluzione dell’istruzione pubblica in Italia dal 1900 al 1950, evidenziando tre cambiamenti politici chiave. Mantieni il testo sotto le 200 parole.”

• Richieste Multiple in una Singola Frase

• Pitfall: “Analizza questi articoli per le idee principali, crea una tabella di riferimenti, proponi soluzioni, scrivi una breve poesia comica su di essi, poi confrontali con i miei appunti.”

• Meglio: Suddividi il compito in passaggi, ad esempio: “Prima, analizza questi articoli per le idee principali. Poi, procederemo con le altre richieste.”

• Mancanza di Indicazioni sul Formato

• Pitfall: “Parlami del curriculum dell’utente.”

• Meglio: “Identifica le 5 competenze principali dal curriculum dell’utente, elencale in punti elenco, poi fornisci un riassunto di una frase.”

• Omissione di Contesto Chiave

• Pitfall: “Confronta queste descrizioni di lavoro.” (Senza fornire i testi o un riassunto)

• Meglio: “Di seguito sono riportate tre descrizioni di lavoro per ruoli simili in aziende italiane, ciascuna focalizzata su diverse competenze. Leggile attentamente, poi fornisci un confronto in 3 punti elenco delle somiglianze e differenze.”

• Istruzioni Contraddittorie

• Pitfall: “Spiegalo in 20 parole ma includi anche molteplici riferimenti e citazioni.”

• Meglio: “Decidi quali istruzioni sono veramente importanti o specifica un’opzione alternativa. Mantieni il testo conciso (circa 50 parole). Se sono necessarie citazioni, puoi superare le 50 parole per elencarle.”

Esempio Dettagliato: Caso d’Uso di un Consulente di Carriera

Consideriamo un esempio completo di prompt. Supponiamo di avere un professionista italiano che desidera passare da una piccola startup a un ruolo di Project Manager in una grande azienda. Ha 5 descrizioni di lavoro da aziende principali italiane e un curriculum informale. Si desidera che il LLM:

• Riassuma i requisiti del ruolo.
• Interviste l’utente sulla sua esperienza.
• Confronti lo sfondo dell’utente con i requisiti.
• Identifichi le lacune di competenze e proponga soluzioni.
• Fornisca una valutazione complessiva della difficoltà.
• Mantenga la conversazione ben strutturata.

Ecco un esempio di prompt:

RUOLO o ISTRUZIONI DI SISTEMA:

Sei un assistente AI per consulenza di carriera con esperienza nel mappare l’esperienza in piccole imprese verso ruoli aziendali.

OBIETTIVO / COMPITO: Aiuta l’utente a valutare la sua idoneità per una posizione di Project Manager in una grande azienda italiana attraverso:

• Riassumendo le responsabilità comuni, qualifiche e competenze nelle 5 descrizioni di lavoro fornite.
• Intervistando l’utente sulla sua esperienza in una piccola impresa: responsabilità, risultati, competenze.
• Collegando lo sfondo dell’utente ai compiti del PM aziendale, notando sovrapposizioni dirette, parziali e lacune di competenze.
• Proponendo modi per colmare tali lacune (corsi, certificazioni, volontariato, ecc.).
• Fornendo una valutazione della difficoltà (Minima, Moderata, Significativa) con una frase di spiegazione.

CONTESTO o RIFERIMENTI:

• L’utente ha 5 descrizioni di lavoro per una posizione di “Project Manager” in aziende italiane, ciascuna focalizzata su compiti come leadership cross-funzionale, budgeting, pianificazione e gestione degli stakeholder.
• L’utente ha lavorato in una piccola startup, ricoprendo vari ruoli: operazioni, contabilità di base, coordinamento dei fornitori, leadership del team.

FORMATO o REQUISITI DI OUTPUT:

Fornisci la tua risposta finale nelle seguenti sezioni:

• Riassunto del Ruolo
• Panoramica dello Sfondo dell’Utente
• Sovrapposizioni
• Lacune & Raccomandazioni
• Valutazione della Difficoltà (con una frase di spiegazione)

ESEMPI / DIMOSTRAZIONI:

• Buona sezione Sovrapposizioni (esempio): “• Sovrapposizione 1: Il coordinamento quotidiano dei fornitori dell’utente si allinea con la gestione dei fornitori richiesta nelle descrizioni di lavoro.”
• Brutta sezione Sovrapposizioni (esempio): “Sì, hanno alcune competenze. Quindi prossima domanda, per favore.”

VINCOLI / ISTRUZIONI AGGIUNTIVE:

• Mantieni il riassunto finale sotto le 500 parole.
• Fai domande di intervista una alla volta per evitare di sopraffare l’utente.
• Usa un tono di supporto e incoraggiante.

Questo prompt definisce chiaramente il ruolo, i dati, i vincoli e il formato, risultando in una risposta ben strutturata e pertinente che affronta le reali esigenze dell’utente.

Tecniche Avanzate

Ecco alcune tecniche aggiuntive che potrebbero essere approfondite in futuri articoli:

• Few-Shot Prompting

• Fornisci alcuni esempi di (input → output desiderato) per replicare uno stile o formato specifico. Ad esempio, quando fornisci una descrizione di lavoro, ecco come riassumerla… e mostra un esempio. Questo è particolarmente comune in compiti come la generazione di codice, soluzioni matematiche o estrazione di dati strutturati.

• Chain-of-Thought (con cautela)

• Per spiegazioni passo-passo, puoi chiedere: “Spiega il tuo ragionamento in punti concisi”. Tuttavia, sii consapevole che alcuni modelli scoraggiano la richiesta di mostrare tutta la logica interna. Un ragionamento sintetizzato è solitamente sufficiente per confermare la correttezza.

• Strategie Iterative o Multi-Prompt

• Suddividi compiti grandi in più prompt o passaggi. Questo imita come potresti parlare con un esperto umano: Pianifica → Ottieni risultati parziali → Raffina → Concludi. Ad esempio, prima crea un outline, poi espandi ogni sezione.

Debugging del Prompt

Anche con un design accurato, potresti ottenere risposte fuori strada. Ecco alcuni passaggi per risolvere i problemi:

• Controlla il Formato: Hai fornito intestazioni o richiesto una lista puntata? In caso contrario, il modello potrebbe produrre un blocco di testo massiccio.
• Aggiungi o Rimuovi Dettagli: Se sei troppo generico, i LLM possono divagare; se dai troppi dettagli, possono confondere. Adatta di conseguenza.
• Riformula l’Obiettivo: Se il modello ha divagato, riafferma l’obiettivo principale.
• Non Sempre Meno è Meglio: Se sei troppo conciso, i LLM possono interpretare male l’intento. Fornisci una struttura ben definita.

Perché un Miglior Prompting Migliora l’Interazione Uomo-LLM

Perché impegnarsi in questo sforzo? I benefici includono:

• Velocità del Lavoro: Riduce la necessità di chiarimenti multipli, ottenendo risultati quasi istantanei.
• Output Azionabile: Liste puntate, tabelle o JSON richiedono meno post-elaborazione.
• Promozione della Fiducia: Risposte di alta qualità e coerenti rassicurano l’utente sulla comprensione del modello.
• Empowerment dei Non Programmatori: Non è necessaria esperienza di programmazione per creare prompt efficaci.

Considerazioni Finali e Passi Successivi

L’ingegneria del prompt non deve essere intimidatoria o eccessivamente tecnica. In sostanza, si tratta di comunicare all’AI chi sei, cosa desideri e come lo desideri. Ecco come continuare a sviluppare le tue competenze:

• Esperimenta: Inizia con compiti brevi, raffina il prompt finché la risposta non è esattamente come desideri, poi scala.
• Impara dalle Guide Ufficiali: I principali fornitori di AI condividono best practices che spesso rinforzano la stessa struttura universale.
• Crea Template Riutilizzabili: Trasforma il tuo prompt in un modello con spazi da compilare, migliorando la coerenza dei risultati.

Con i suggerimenti e le intuizioni presentati in questo articolo, sei sulla buona strada per creare prompt potenti che offrono la chiarezza, l’accuratezza e la creatività che cerchi. Buon prompting!