Introduzione ai prompt

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Spiegare cosa sono i prompt e la loro progettazione.
  
• Identificare le diverse parti di un prompt efficace.
  
• Descrivere in che modo un solo prompt può produrre output differenti.
  

Che cos'è un prompt?

Se hai completato il modulo Nozioni di base sull'IA generativa, hai imparato che i Large Language Model (LLM) possono aiutare le aziende e i team a eseguire tutti i tipi di attività basate sul linguaggio. Ad esempio, possono generare un'email personalizzata per un cliente oppure analizzare il suo feedback per estrarre informazioni utili. Gli LLM però non sono in grado di creare contenuti di qualità da soli, ma hanno bisogno di istruzioni che possiamo fornire loro sotto forma di prompt.

Per capire come funzionano i prompt, immagina di essere lo chef di una famosa pasticceria. Assumi un assistente estremamente intelligente per velocizzare le attività. L'assistente è stato addestrato da esperti gastronomi e sa come usare quello che ha imparato per creare fantastiche torte alla velocità della luce. Ma ha bisogno di istruzioni per poter creare le torte particolari che vogliono i tuoi clienti. Quindi gli fornisci istruzioni dettagliate che includono tutte le informazioni di cui ha bisogno, ad esempio gli ingredienti della torta, l'occasione per cui viene preparata e i passaggi per realizzarla.

Ecco cosa sono i prompt: istruzioni dettagliate che aiutano gli LLM a generare output di qualità.

[Immagine generata da IA usando DreamStudio su stability.ai con il prompt: "A friendly robot is wearing a chef's hat. The robot is standing by a table that has a fancy cake on it. Drawn in the style of 2D vector art." (Un simpatico robot che indossa un cappello da cuoco. Il robot è in piedi davanti a un tavolo dove è posata una magnifica torta. Disegnato nello stile di un'immagine vettoriale in 2D.)]

Quindi, quale tipo di prompt puoi dare a un LLM? Diciamo che, dato che sei lo chef, vuoi far conoscere le tue torte. Ecco alcune semplici istruzioni che potresti dare a un LLM per partire in vantaggio.

Le istruzioni sono un buon punto di partenza, ma lasciano molte domande senza risposta che possono portare a risultati tutt'altro che soddisfacenti. Per gli esempi che abbiamo appena fatto, che cosa includeva l'ordine della torta? Che cosa consideri un punto chiave in una conversazione? Quali linee guida del marchio vuoi che seguano i nomi delle torte? Le istruzioni sono solo una parte di un prompt efficace. Per garantire un output di alta qualità, devi aggiungere anche informazioni concrete e vincoli chiari ai tuoi prompt. Tutto questo fa parte della progettazione del prompt e, se non ne tieni conto, la tua torta, ossia il tuo output, sarà un fallimento.

Aggiungere il titolo "progettista"

Esperto di marketing/progettista. Titolare di piccola impresa/progettista. Amministratore/progettista. Quando si tratta di creare prompt, siamo tutti progettisti.

La progettazione dei prompt è il processo di creazione e iterazione dei tuoi prompt. Proprio come gli chef perfezionano le loro ricette provandole e modificandole, devi esaminare le risposte dell'LLM ed eseguire iterazioni sui prompt fino a ottenere un output accurato e di alta qualità.

Perché preoccuparsi? Beh, istruzioni vaghe o imprecise possono indurre gli LLM a produrre risposte irrilevanti o addirittura distorte.

Un modo per garantire risposte efficaci da parte degli LLM è "radicare" i suggerimenti nella realtà. Per farlo, devi fornire all'LLM dati specifici per la richiesta che stai facendo. I dati che fornisci si aggiungono ai dati generici originali su cui l'LLM è stato addestrato. Se basi un prompt sui tuoi dati specifici, l'LLM riceve le informazioni pertinenti alla tua azienda, ai tuoi prodotti e ai tuoi clienti. Senza quei dati, è probabile che l'LLM crei contenuti, ad esempio le tue email di follow-up, che includono dettagli generici o irrilevanti. Con quei dati, i tuoi prompt saranno veramente personali.

Non sono solo i prompt a influenzare l'output degli LLM. Gli LLM hanno anche impostazioni che ne influenzano le risposte. Durante la progettazione dei prompt, assicurati di sperimentare con le impostazioni degli LLM per vedere come i diversi valori influenzano l'output.

Ad esempio, sapevi che gli LLM non sono "deterministici"? Questo significa che le loro risposte di solito variano almeno un po', anche se utilizzi lo stesso prompt per lo stesso LLM due volte di seguito. Tuttavia, puoi usare le impostazioni della "temperatura" di un LLM per ridurre o aumentare la variabilità del suo output. In questo modo le risposte di un LLM allo stesso prompt possono essere più o meno simili, a seconda delle preferenze.

Infine, tieni presente che gli LLM non sono universali. LLM diversi possono rispondere in modo diverso a un singolo prompt, e in genere lo fanno. Come gli assistenti cuochi, ogni LLM viene addestrato da esperti diversi, su dati diversi e con tecniche di insegnamento diverse. Per ottenere risultati ottimali, cerca sempre di sapere con quale LLM stai lavorando e adatta i tuoi prompt a quel modello.

Ingredienti fondamentali di un prompt

Come una buona ricetta, i prompt efficaci includono sia ingredienti che istruzioni, la cui combinazione consente agli LLM di generare output di ottima qualità.

Di seguito sono elencati alcuni degli ingredienti chiave che dovresti includere nei tuoi prompt. Vediamo come usarli per creare un post di un blog.

Dopo aver menzionato gli ingredienti, dai all'LLM istruzioni chiare da seguire.

Infine, devi aggiungere al prompt dei dettagli che chiariscano o vincolino le modalità di risposta dell'LLM: ad esempio eventuali limiti, lingue e linee guida di stile che vuoi che l'LLM segua. Più dettagli aggiungi, più la risposta dell'LLM sarà personalizzata.

Se mettiamo insieme gli ingredienti, le istruzioni e le informazioni aggiuntive, otteniamo un prompt simile al seguente:

Sei un decoratore di torte famoso in tutto il mondo e hai una pasticceria molto nota per le sue torte. Hai anche un blog molto seguito dai tuoi clienti. La tua clientela include famiglie, coppie di sposi e bambini. I tuoi clienti adorano i dolci sono e sempre curiosi di scoprire le nuove torte che prepari con metodi inediti. Stai scrivendo un nuovo post per il tuo blog. Vuoi attirare l'attenzione dei clienti insegnando loro tecniche esclusive di decorazione.

Devi seguire le istruzioni date. Non devi trattare contenuti o generare risposte se non disponi di dati su cui basarti.

Istruzioni:

Scrivi un articolo informativo sui principi di base della decorazione delle torte. Includi un'analisi completa delle diverse tecniche di decorazione delle torte. Spiega quali sono i compromessi ed esplora le difficoltà associati a diverse tecniche. Includi un invito all'azione per vedere le tecniche all'opera provando una nuova torta che incorpora tutte le tecniche discusse nel post del blog.

Scrivi il blog in inglese. Il blog deve essere scritto a un livello di lettura di terza media e sfruttare aggettivi in grado di evocare immagini. Usa frasi brevi e dichiarative in forma attiva. Evita assolutamente di usare parole riempitive, slang e linguaggio ridondante. La lunghezza del post deve essere inferiore alle 600 parole.

Ora scrivi il post del blog.

Risorse

• Trailhead: Nozioni di base sull'IA generativa
  
• Trailhead: Einstein e l'IA generativa: breve panoramica
  
• Trailhead: Creare intelligenza artificiale in modo responsabile