Comprendere i modelli di prompt

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Spiegare cosa sono i modelli di prompt.
  
• Spiegare i vantaggi dell'aggiunta di dati CRM ai prompt.
  

Che cos'è un modello di prompt?

Congratulazioni! Hai creato un prompt che genera l'output che volevi. Ma è stato un lavoro impegnativo. Come si fa a generalizzare quell'unico prompt in modo che possa essere utilizzato più volte, creando output per clienti e prodotti diversi? La risposta è: trasformandolo in un modello.

Puoi pensare ai modelli di prompt come a ricette di base che possono essere modificate per soddisfare la richiesta specifica di un cliente. Se sei uno chef, parti dalla stessa ricetta e la adatti alle diverse occasioni, alle diverse prescrizioni dietetiche e alle diverse preferenze di gusto. Tutto quello che devi fare è aggiungere i dettagli dell'ordine del cliente alla ricetta di base e avrai una nuova ricetta personalizzata che soddisfa le esigenze di quel cliente.

[Immagine generata da IA usando DreamStudio su stability.ai con il prompt "An open recipe book drawn in 2D vector art style" (Un libro di ricette aperto disegnato nello stile di un'immagine vettoriale in 2D).]

Essenzialmente, un modello di prompt è un prompt riutilizzabile. I modelli di prompt includono segnaposto per dettagli specifici su clienti, prodotti e altro. Una volta compilati i segnaposto con dati reali e pertinenti, il modello di prompt diventa un prompt veramente personalizzato. Gli ingredienti e le istruzioni sono per lo più gli stessi, ma l'output risulta personalizzato per la tua azienda e il tuo pubblico di riferimento.

I modelli di prompt aiutano i tuoi team a generare output su vasta scala coerenti e basati sui dati. L'utilizzo di modelli di prompt è ideale per le comunicazioni B2C, perché forniscono sia un'unica voce sia la personalizzazione. Inoltre, aiutano i tuoi team a concentrarsi sul completamento dei loro compiti senza dover creare ripetutamente singoli prompt. È possibile creare un modello di prompt una volta sola e generare innumerevoli versioni del contenuto personalizzato per i diversi tipi di pubblico.

Prendiamo il prompt che abbiamo creato in precedenza e trasformiamolo in un modello di prompt.

Sei un {role} di fama mondiale e hai un blog molto seguito letto da milioni di persone in tutto il mondo. I tuoi lettori amano scoprire informazioni su {topic} sul tuo blog. Stai scrivendo un nuovo post per il tuo blog. I tuoi lettori includono {target audiences}. Vuoi catturare l'attenzione dei lettori e stimolare il loro interesse per l'apprendimento di {topic}.

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

Istruzioni:

Scrivi un articolo informativo su {subtopic}. Includi un'analisi completa di {subjectA}. Spiega i compromessi ed esplora le difficoltà associati a {subjectB}. Includi un invito all'azione per provare {product} che {description}.

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.

Assembliamo il tutto. Le istruzioni sono ciò che il team digita nel campo di input dell'app di IA generativa e vengono aggiunte a un modello di prompt che include gli altri ingredienti, ad esempio lo scenario, i limiti e i dati reali. Il risultato del modello di prompt è il prompt che l'LLM utilizzerà per generare l'output.

I prompt secondo il metodo Salesforce

Da dove provengono i dati personalizzati nei tuoi prompt? Come fai a trasformare un messaggio generico in uno che rappresenti veramente la tua azienda ed entri in sintonia con ciascuno dei tuoi clienti?

Questo modulo descrive alcune funzionalità future dei prodotti Salesforce. Tutte le funzionalità o i servizi non ancora rilasciati a cui si fa riferimento in questo modulo non sono disponibili attualmente e potrebbero non essere forniti puntualmente o del tutto. I clienti devono basare le proprie decisioni di acquisto sulle funzionalità disponibili attualmente.

Si tratta di aiutare l'LLM a sfruttare i dati reali di Salesforce. Una volta creato il modello di prompt, lo colleghi ai tuoi dati del CRM, definendo e personalizzando l'output. Dopotutto, un LLM è valido solo se lo sono i dati di cui dispone, quindi è importante che utilizzi i dati più pertinenti che esistono, ovvero i tuoi.

Un modo per farlo è utilizzare i campi di unione, che analizzeremo meglio nella prossima unità. Puoi utilizzare i campi di unione per collegare i tuoi modelli di prompt ai campi dei record Salesforce, ad esempio i record di Vendite o di Servizio. Quando invii il tuo prompt all'LLM, i campi di unione vengono sostituiti dai dati specifici del tuo contesto aziendale e dei tuoi clienti.

Ma i campi di unione sono solo l'inizio. Come progettista di prompt di Salesforce, puoi anche usare Flow Builder per creare frammenti di prompt dinamici che vanno ben oltre il semplice collegamento dei campi di record. I flussi permettono di aggiungere una logica complessa a un prompt che ti aiuta a includere esattamente i dati che ti servono. Ad esempio, puoi utilizzare un flusso come quelli descritti nel modulo Nozioni di base di Flow Builder per aggiungere dati basati sull'output di un albero decisionale.

Se ti sembra un sistema potente, hai ragione. Nella prossima unità vedremo come un cliente di Salesforce può combinare i suoi dati del CRM con istruzioni per creare un fantastico modello di prompt.