Introduzione

Il Prompt Engineering, in sostanza, è l’arte dell’alchimia conversazionale con l’intelligenza artificiale. È qui che la meticolosa creazione di domande o istruzioni incontra il mondo dei modelli di intelligenza artificiale generativa, trasformando le query di base in risposte mirate, specifiche e incredibilmente utili. Consideratelo come il ponte linguistico che collega le intenzioni umane alle capacità dell’intelligenza artificiale. Questa disciplina strategica non consiste solo nel porre domande; si tratta di chiedere il destra domande nel destra modo per ottenere il il più efficace risposte.

La prompt engineering deriva dal campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dove l’obiettivo è scoprire quelle parole o frasi magiche che innescano le risposte più desiderate dall’intelligenza artificiale. È come conoscere il modo esatto in cui strofinare la lampada magica: in questo caso, la lampada è un'intelligenza artificiale avanzata come DALL-E, programmata per generare qualsiasi immagine tu possa immaginare. Ma non è solo una questione di immagini. Che si tratti di testo in testo, testo in immagine o anche testo in audio, l'arte del prompt engineering implica la modifica, il perfezionamento e l'ottimizzazione degli input per ottenere output che non sono solo accurati, ma anche strettamente allineati con i nostri complessi bisogni umani e obiettivi aziendali.

Che cos'è l'ingegneria rapida?

L'ingegneria tempestiva è simile ad avere un cheat code in un videogioco, ma per le interazioni con l'intelligenza artificiale. Si tratta di costruire suggerimenti (si pensi a istruzioni o domande) con tale precisione e chiarezza che l’intelligenza artificiale non solo comprende ma fornisce anche risposte che colpiscono nel segno. È qui che gli ingegneri professionisti trascorrono le loro giornate, sperimentando, analizzando e scoprendo cosa fa sì che l'intelligenza artificiale sia in linea con l'intento umano. Ma ehi, non è un club esclusivo! Chiunque abbia mai chiesto a Siri di impostare una sveglia o di utilizzare l'Assistente Google per cercare una ricetta ha, in sostanza, praticato un po' di ingegneria tempestiva.

Nel regno dei modelli di intelligenza artificiale come i modelli linguistici di grandi dimensioni o i modelli da testo a immagine, il prompt engineering può spaziare da semplici domande come “Cos’è il piccolo teorema di Fermat?” a comandi creativi come “Scrivi una poesia sulle foglie autunnali”. Si tratta di formulare frasi, specificare stile, contesto o persino assegnare un ruolo all'intelligenza artificiale. Hai mai visto quei suggerimenti per l'apprendimento della lingua in cui completi una sequenza di parole? Si tratta di ingegneria tempestiva in azione, che utilizza tecniche come l'apprendimento a colpi brevi per insegnare l'intelligenza artificiale attraverso esempi.

La differenza tra un suggerimento buono e uno cattivo può essere notte e giorno in termini di qualità delle risposte dell’IA. Un suggerimento ben congegnato può portare a risposte rapide, precise e pertinenti, mentre uno mal costruito può portare a risposte vaghe, fuori obiettivo o addirittura prive di senso. Questa distinzione è fondamentale in contesti professionali, dove efficienza, velocità e precisione sono fondamentali.

Vantaggi di Prompt Engineering

Un suggerimento efficace non significa solo ottenere la risposta giusta; si tratta anche di arrivarci più velocemente. In un contesto aziendale, dove il tempo è denaro, il prompt engineering può ridurre drasticamente il tempo necessario per estrarre informazioni utili dai modelli di intelligenza artificiale. Questa efficienza rappresenta un punto di svolta per le aziende che integrano l’intelligenza artificiale in applicazioni sensibili al fattore tempo.

Inoltre, l’ingegneria tempestiva non è una cosa semplice. Un unico suggerimento ben congegnato può essere versatile e adattabile a vari scenari, migliorando la scalabilità dei modelli di intelligenza artificiale. Questa adattabilità è essenziale per le aziende che desiderano espandere le proprie capacità di intelligenza artificiale senza dover reinventare la ruota per ogni nuova applicazione.

Ultimo ma non meno importante, la personalizzazione è il punto in cui la pronta ingegneria brilla davvero. Adattando le risposte dell'intelligenza artificiale alle specifiche esigenze aziendali o alle preferenze dell'utente, il prompt engineering offre un'esperienza unica e personalizzata. Questa personalizzazione ha un valore inestimabile per le organizzazioni che mirano ad allineare i risultati dell’intelligenza artificiale con i loro precisi obiettivi aziendali.

Allora, siamo pronti ad approfondire questo affascinante mondo di pronta ingegneria? Esploriamo come questa tecnica sta rimodellando le nostre interazioni con l'intelligenza artificiale, rendendole più efficaci, efficienti e adattate alle nostre esigenze.

Una storia di due suggerimenti: il caso del chatbot per l'e-commerce

Immagina di gestire un'attività di e-commerce specializzata in attrezzature per attività all'aperto. Hai deciso di integrare un chatbot AI generativo per assistere i clienti nella ricerca di prodotti sul tuo sito web. Questo scenario illustra perfettamente l'importanza dei prompt ben costruiti rispetto a quelli mal costruiti nel prompt engineering.

Scenario 1: il suggerimento fuorviante

Diciamo che il chatbot è programmato con un prompt mal progettato. Un cliente chiede: "Come posso stare al caldo durante il campeggio?" Ora, un messaggio idealmente realizzato dovrebbe indurre il chatbot a suggerire prodotti come sacchi a pelo isolanti, stufe portatili o indumenti termici. Tuttavia, a causa della natura vaga e mal indirizzata del messaggio, l’IA potrebbe interpretare “stai al caldo” in un senso più generale. Di conseguenza, il chatbot risponde con suggerimenti generici su come stare al caldo, come muoversi o bere bevande calde, senza rispondere realmente all’esigenza del cliente di trovare prodotti pertinenti sul tuo sito.

Questo è un classico esempio di prompt andato storto. Non solo non riesce a soddisfare le esigenze specifiche del cliente, ma perde anche l’opportunità di guidarlo verso un potenziale acquisto.

Scenario 2: il messaggio Spot-On

Ora, capovolgiamo lo script e immaginiamo che il prompt sia ben progettato. Lo stesso cliente pone la stessa domanda, ma questa volta l'intelligenza artificiale è guidata da un prompt messo a punto per interpretare e rispondere alle domande relative al prodotto. Comprendendo il contesto e l'impostazione dell'e-commerce, il chatbot risponde con consigli per attrezzature da campeggio di alta qualità e termoisolanti disponibili sul tuo sito, magari anche collegandosi alle pagine di prodotto specifiche.

Questa risposta risponde direttamente alle esigenze del cliente, migliora la sua esperienza di acquisto e aumenta la probabilità di una vendita. Dimostra come un suggerimento ben realizzato può portare a interazioni efficienti, pertinenti e produttive, a vantaggio sia del cliente che della tua azienda.

Contestualizzare lo scenario:

Immagina di gestire un negozio di elettronica online. Un cliente invia un messaggio dicendo: "Ho ricevuto il modello sbagliato di cuffie. Posso ricevere quelli corretti?" Questo è uno scenario tipico in cui il prompt engineering può rappresentare un punto di svolta per il reparto di soddisfazione del cliente.

Costruire il prompt

Innanzitutto, dobbiamo preparare il terreno per il nostro modello di intelligenza artificiale. Gli diciamo: "Questa è una conversazione tra un cliente confuso e un agente del servizio clienti reattivo e orientato alla soluzione". Quindi, presentiamo la query del cliente così com'è. Ciò crea un contesto chiaro per l’IA sulla natura dell’interazione e sul ruolo che deve svolgere.

Ora guidiamo l’IA su come iniziare la sua risposta. Potremmo dire: "Risposta dell'agente del servizio clienti: Ciao, grazie per averci contattato in merito al tuo ordine. Siamo davvero dispiaciuti per il disguido. Sì, possiamo”, indicando che la risposta dovrebbe riconoscere il problema, esprimere empatia e muoversi verso una soluzione positiva.

La risposta del modello

Inserendo questo suggerimento in un modello di intelligenza artificiale ben calibrato, potresti ottenere risposte come:

• “Sì, possiamo sicuramente aiutare in questo. Potresti per favore confermare il numero del tuo ordine in modo che possiamo organizzare l'invio delle cuffie corrette?"
• “Sì, possiamo risolvere questo problema per te. Ti spediremo subito il modello corretto ed ecco un'etichetta prepagata per la restituzione dell'articolo sbagliato."

Il potere dei suggerimenti ben costruiti

Questo esempio mostra il potere della precisione nella progettazione tempestiva. Definendo chiaramente i ruoli, il contesto e il risultato desiderato, l’intelligenza artificiale è in grado di generare risposte non solo pertinenti e utili, ma anche in linea con gli standard del servizio clienti della tua azienda.

Inoltre, questo approccio può essere perfezionato in base a specifiche politiche aziendali e stili di interazione con il cliente. Con un ulteriore perfezionamento, queste risposte generate dall'intelligenza artificiale possono diventare ancora più allineate alla voce del tuo marchio e all'etica del servizio clienti.

Cosa sono i prompt?

I suggerimenti nel campo dell’intelligenza artificiale sono simili ai progetti: precisi, istruttivi e direzionali. Fungono da ponte tra l’intenzione umana e l’esecuzione dell’intelligenza artificiale, traducendo i nostri desideri e le nostre domande in compiti che i modelli di intelligenza artificiale possono comprendere e su cui agire.

Nella sua forma più semplice, un prompt è un'istruzione o una domanda rivolta a un modello di intelligenza artificiale. Ma c’è di più di quanto sembri. I suggerimenti sono la salsa segreta che determina l'efficacia con cui un modello di intelligenza artificiale può servire al suo scopo, sia che si tratti di rispondere a domande, generare testo o persino creare immagini.

Istruzioni: il nucleo del prompt

L'istruzione è il battito cardiaco di un prompt. Dice all’IA esattamente cosa ci aspettiamo da lei. Ad esempio, "Riassumere i principali risultati nel rapporto allegato". Qui l’istruzione è chiara, diretta e lascia poco spazio all’ambiguità.

Contesto: preparare il terreno

Il contesto è lo sfondo sul quale l’IA svolge il suo compito. Inquadra la risposta dell’IA, garantendo pertinenza e allineamento con lo scenario in questione. Ad esempio, aggiungendo “considerare la recente ricerca sul cambiamento climatico” alle nostre istruzioni si colloca il compito dell’intelligenza artificiale all’interno di un dominio specifico, affinandone il focus.

Dati di input: il carburante per l’intelligenza artificiale

I dati di input sono la materia prima con cui lavora l’intelligenza artificiale. Nel nostro esempio, è “il rapporto allegato”. Questo componente è fondamentale in quanto fornisce il contenuto specifico che l’intelligenza artificiale deve elaborare e a cui rispondere.

Indicatore di output: definizione dello stile di risposta

L’indicatore di output modella il formato o lo stile della risposta dell’IA. Nel nostro caso, "presenta il tuo riassunto in stile giornalistico" indirizza l'intelligenza artificiale ad adottare un tono e un formato specifici, garantendo che l'output soddisfi le nostre esigenze stilistiche.

Concetti tecnici che dovresti conoscere su Prompt Engineering

La progettazione tempestiva è un po’ come essere uno chef linguistico: non si tratta solo di mescolare gli ingredienti; si tratta di creare una ricetta che esalti i sapori migliori. Per farlo bene, è necessario comprendere alcuni concetti tecnici fondamentali. Esaminiamo questi ingredienti fondamentali dell'ingegneria rapida.

Natural Language Processing (NLP)

Al centro del prompt engineering c’è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Immaginate la PNL come la scuola di linguaggio dell’intelligenza artificiale, dove le macchine imparano non solo a “sentire” il linguaggio umano ma a comprenderlo e a rispondere ad esso contestualmente. È un campo specializzato all’interno dell’intelligenza artificiale che trasforma il linguaggio in un formato che i computer possono digerire e dare un senso. Senza la PNL, i nostri amici dell’intelligenza artificiale sarebbero piuttosto persi nella traduzione!

Large Language Models (LLM)

Il prossimo passo sono i Large Language Models (LLM). Questi sono i pesi massimi del mondo linguistico dell’intelligenza artificiale, addestrati su vasti set di dati per prevedere sequenze di parole. Sono come i romanzieri del regno dell’intelligenza artificiale, che cercano di capire la parola successiva in una frase basandosi su ciò che è stato detto prima. Gli LLM sono fondamentali per cogliere il contesto e produrre testi che abbiano senso e siano pertinenti.

Trasformatori

I trasformatori – no, non i robot sotto mentite spoglie – sono i motori che alimentano molti LLM, inclusa la famosa serie GPT. Si tratta di tipi speciali di reti neurali profonde su misura per il linguaggio. Immaginateli come le lenti focali dell’intelligenza artificiale, aiutandola a concentrarsi su diverse parti di una frase per capire come le parole si relazionano tra loro. I meccanismi di attenzione del trasformatore sono come un riflettore, che evidenzia ciò che è cruciale in un mare di parole.

parametri

I parametri sono le manopole e i quadranti del modello AI, messi a punto durante il suo addestramento. Sebbene i prompt engineer non li modifichino direttamente, conoscerli aiuta a capire perché un modello di intelligenza artificiale potrebbe rispondere in un certo modo ai tuoi prompt. Sono le regole sottostanti che guidano il gioco linguistico dell’IA.

Tokens

I token sono il pane quotidiano dei modelli linguistici dell’intelligenza artificiale: sono le unità di testo che il modello legge e comprende. Pensa ai token come ai singoli ingredienti della tua ricetta linguistica. Possono variare da una singola lettera, come "a", a una parola intera, come "mela". Quando crei i prompt, è fondamentale sapere che gli LLM possono gestire solo un certo numero di token, che corrisponde alla dimensione della tua ciotola.

Multimodalità

Infine, c’è la multimodalità. È qui che i modelli di intelligenza artificiale diventano estremamente versatili, poiché si occupano non solo di testo ma anche di immagini, suoni o persino codice. Nel prompt engineering, ciò significa che è possibile elaborare prompt che generino tutta una serie di output, a seconda di ciò che il modello di intelligenza artificiale può fare. È come avere una cucina dove puoi preparare qualsiasi cosa, da una torta a una casseruola!

Grazie a questi concetti, ora sei meglio attrezzato per tuffarti nel mondo del prompt engineering. Comprendere questi aspetti tecnici è come avere gli strumenti da cucina giusti: ti rendono più efficiente ed efficace nel creare istruzioni di intelligenza artificiale perfette.

Pesi nell'ingegneria rapida

Nel prompt engineering, il concetto di “pesi” gioca un ruolo fondamentale nel dirigere il focus di un modello di intelligenza artificiale e nell’influenzare il tipo di risposta o contenuto generato. Pensa ai pesi come a un riflettore, che brilla più intensamente su alcune parti di un suggerimento per renderle più prominenti nella “mente” dell’IA.

In che modo i pesi influenzano le risposte dell'IA

I pesi nei prompt non sono una caratteristica uniforme in tutti i modelli di intelligenza artificiale, ma sono spesso visti in piattaforme che offrono un certo grado di personalizzazione nei loro prompt. Questi pesi possono essere implementati attraverso una sintassi o simboli speciali, che indicano a quali termini o elementi nel prompt dovrebbe essere data maggiore enfasi.

Ponderazione in contesti diversi

Mentre la ponderazione viene spesso discussa nelle attività di generazione di immagini (come con DALL-E o Midjourney), dove lievi modifiche possono portare a risultati molto diversi, il concetto è ugualmente applicabile ad altri modelli generativi, come quelli che hanno a che fare con testo o codice.

Esempi pratici di ponderazione

Considera questi esempi ipotetici per capire come i pesi alterano i risultati:

1. Generazione di immagini con Midjourney:Nel primo prompt, l’intelligenza artificiale potrebbe produrre un’immagine in cui sia l’oceano che il tramonto sono ugualmente rappresentati. Tuttavia, aggiungendo il peso “::” accanto a “oceano”, il focus dell’IA si sposta e potrebbe generare un’immagine in cui l’oceano è l’elemento dominante, potenzialmente con il tramonto che gioca un ruolo più secondario.
   • Suggerimento: "oceano, tramonto"
   • Prompt modificato con pesi: "oceano::, tramonto"
2. Modello basato su testo:Nel prompt ponderato, l’IA viene spinta a concentrarsi maggiormente sulla prospettiva o sul ruolo del mago nella storia, portando possibilmente a una narrazione in cui le azioni, i pensieri o il background del mago sono più dettagliati di quelli del drago.
   • Suggerimento: "Scrivi una storia su un mago e un drago".
   • Suggerimento modificato con pesi: "Scrivi una storia su un mago:: e un drago."

L'impatto della ponderazione

L'aggiunta di pesi può modificare in modo significativo l'output. Nel contesto dei generatori di immagini, ad esempio, la regolazione del peso potrebbe trasformare una scena da un tranquillo tramonto sulla spiaggia a un drammatico paesaggio dominato dall'oceano con un tramonto sullo sfondo. Allo stesso modo, nella generazione del testo, potrebbe spostare il focus narrativo o la profondità dei dettagli forniti su determinati personaggi o temi.

Ora, addentriamoci nel variegato mondo delle tecniche di prompt, ciascuna delle quali rappresenta un approccio unico per modellare le risposte dell'IA.

Un elenco di tecniche di suggerimento

N. 1: Richiesta di tiro zero

La bellezza del suggerimento zero-shot risiede nella sua semplicità e versatilità. È come porre una domanda a un esperto senza bisogno di fornire informazioni di base. L’ampiezza della conoscenza e dell’esperienza dell’esperto consente loro di comprendere e rispondere in modo accurato sulla base di ciò che già sanno.

Applicazione nell'analisi del sentiment

Andiamo ad approfondire un esempio pratico: l’analisi del sentiment. Supponiamo che tu stia analizzando il feedback dei clienti e ti imbatti in una recensione che dice: "Ho trascorso una giornata fantastica al parco". Nel suggerimento zero-shot, chiederesti direttamente al modello di intelligenza artificiale: "Qual è il sentimento della seguente frase: 'Ho trascorso una giornata fantastica al parco'?"

Il modello linguistico, sfruttando la sua vasta formazione nella comprensione dei sentimenti, può classificare accuratamente questa affermazione come positiva, anche se non è stato fornito alcun esempio formativo specifico per questo particolare compito. Questa capacità di dedurre accuratamente il sentimento da una singola frase mostra la comprensione intrinseca del modello delle sfumature del linguaggio.

La versatilità del suggerimento Zero-Shot

Il suggerimento zero-shot non si limita all’analisi del sentiment. È altrettanto efficace in una serie di attività tra cui la classificazione (come il rilevamento dello spam), la trasformazione del testo (come la traduzione o il riepilogo) e la semplice generazione di testo. Questo approccio è particolarmente utile per generare risposte rapide e immediate a un ampio spettro di query.

Un altro esempio: analisi del sentiment misto

Considera un altro scenario in cui stai valutando la recensione di un hotel: "La camera era spaziosa, ma il servizio era pessimo". Utilizzando il suggerimento zero-shot, chiederesti al modello di "Estrai il sentimento dalla seguente recensione". Senza una formazione preventiva su questo compito specifico, il modello può comunque elaborare la richiesta e determinare che la recensione ha un sentimento misto: positivo nei confronti della spaziosità della stanza ma negativo riguardo al servizio.

Questa capacità, che potrebbe sembrare semplice per gli esseri umani, è piuttosto notevole per un’intelligenza artificiale. Dimostra non solo la comprensione del linguaggio, ma anche la capacità di analizzare sentimenti complessi e ricchi di sfumature.

N. 2: Richiesta di pochi colpi

Il suggerimento di pochi colpi arricchisce la comprensione dell’IA fornendo diversi esempi, solitamente da due a cinque, che guidano l’output del modello. Questa tecnica è particolarmente utile per attività che richiedono un contesto o uno stile specifico, consentendo al modello di personalizzare le proprie risposte in modo più accurato.

Applicazione nella generazione di distici in rima

Applicazione nella generazione di distici in rima

Considera il compito di generare un distico in rima su una notte di luna, una sfida più specifica del contesto. Ecco come funzionerebbe la richiesta di pochi colpi:

Richiesta di input per il modello:

“Scrivi un distico in rima su un girasole:
Esempio 1:
“Girasole dai petali luminosi,
Crogiolarsi volentieri al sole."
Esempio 2:
'Girasole alto nel chiarore estivo,
Annuendo mentre soffia la brezza.'
Ora scrivi un distico in rima su una notte illuminata dalla luna.

In questo scenario, al modello vengono forniti due esempi di distici sui girasoli. Questi fungono da struttura, insegnando all'IA lo stile e la struttura previsti nell'output. Quando viene chiesto di scrivere di una notte di luna, il modello utilizza questi esempi per generare un distico dallo stile simile.

Risposta prevista:

“La luce della luna diffonde la sua luce argentata,
Bagnare il mondo in una notte tranquilla.

Il modello sfrutta la struttura e lo schema delle rime degli esempi, applicandoli al nuovo argomento. Ciò illustra come i suggerimenti con pochi scatti possano guidare efficacemente il processo creativo del modello.

Suggerimenti per pochi colpi in contesti diversi

Il suggerimento in pochi scatti è versatile e si estende oltre i compiti creativi come la poesia. È ugualmente efficace in ambiti più strutturati o tecnici. Ad esempio, in un contesto aziendale come la gestione delle entrate nel settore alberghiero, una richiesta di alcune inquadrature potrebbe assomigliare a questa:

Suggerimento: "Ti parlo dell'argomento "gestione delle entrate nel settore dell'ospitalità" e tu mi fornisci un elenco di strategie in questo formato:
Strategia 1: prezzi dinamici
Strategia 2: gestione del rendimento
Strategia 3: overbooking
Per favore continua l'elenco."

Con questo suggerimento, il modello di intelligenza artificiale continuerà a elencare le strategie nello stesso formato, includendo possibilmente opzioni come sconti sulla durata del soggiorno o gestione del canale. Gli esempi iniziali fungono da modello, guidando il modello a produrre contenuti in linea con il formato e l'oggetto specificati.

# 3: Catena di pensieri che suggeriscono

La stimolazione della catena di pensiero (CoT) rivoluziona il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale affrontano problemi complessi in più fasi imitando processi di ragionamento simili a quelli umani. Questa tecnica scompone i problemi complessi in componenti più semplici, consentendo ai modelli di intelligenza artificiale di navigare attraverso ciascuna fase in modo logico prima di arrivare alla risposta finale. È particolarmente utile in attività che richiedono ragionamenti dettagliati, come problemi matematici o scenari decisionali complessi.

Applicazione nella risoluzione dei problemi

Considera un diverso problema matematico in più passaggi per comprendere meglio la richiesta CoT:

Suggerimento: “Alice ha 15 arance. Mangia 2 arance e poi la sua amica le dà altre 5 arance. Quante arance ha adesso Alice?"

Utilizzando il suggerimento CoT, scomponiamo il problema in domande più piccole e più gestibili:

1. Suggerimento iniziale: "Alice ha 15 arance".
2. Suggerimento intermedio: “Quante arance ha Alice dopo averne mangiate 2?”
3. Risposta intermedia: “Alice ha 13 arance”.
4. Suggerimento successivo: "Alice ha 13 arance".
5. Suggerimento intermedio: “Quante arance avrà Alice dopo averne ricevute altre 5?”
6. Risposta finale: “Alice ha 18 arance adesso”.

Questo metodo guida l’IA attraverso ogni fase del problema, somigliando molto al modo in cui un essere umano lo affronterebbe. In tal modo, migliora le capacità di risoluzione dei problemi del modello e approfondisce la sua comprensione di compiti complessi.

Catena di pensiero nel processo decisionale

Applichiamo i suggerimenti CoT a uno scenario decisionale aziendale:

Suggerimento: "Gestisci una libreria con 200 libri in inventario. Durante una svendita vendi 40 libri e successivamente ne acquisisci altri 70. Quanti libri ci sono adesso nel tuo inventario?"

Utilizzando il prompt CoT, il problema è suddiviso come segue:

1. Suggerimento iniziale: "Inizi con 200 libri".
2. Suggerimento intermedio: “Quanti libri rimangono dopo averne venduti 40?”
3. Risposta intermedia: "Hai 160 libri".
4. Suggerimento successivo: "Hai 160 libri".
5. Suggerimento intermedio: “Quanti libri avrai dopo averne aggiunti 70?”
6. Risposta finale: "Adesso hai 230 libri nell'inventario".

Miglioramento dei suggerimenti CoT

È possibile migliorare la catena di pensieri includendo la frase “Pensiamo passo dopo passo”, che si è dimostrata efficace anche senza molteplici esempi specifici di domande e risposte. Questo approccio rende i suggerimenti CoT scalabili e più facili da usare, poiché non richiede la formulazione di numerosi esempi dettagliati.

L'impatto sui modelli linguistici di grandi dimensioni

Il suggerimento CoT è stato particolarmente efficace se applicato a modelli linguistici di grandi dimensioni come il PaLM di Google. Aumenta significativamente la capacità del modello di eseguire compiti complessi, a volte addirittura surclassando modelli ottimizzati per attività specifiche. La tecnica può essere ulteriormente migliorata perfezionando i modelli sui set di dati di ragionamento CoT, che migliorano l'interpretabilità e le capacità di ragionamento.

#4: Prompt iterativo

Il prompt iterativo è una strategia dinamica ed efficace nel prompt engineering, particolarmente utile per attività complesse o sfumate in cui il primo tentativo potrebbe non produrre i risultati desiderati. Questo approccio prevede il perfezionamento e l’espansione dei risultati del modello attraverso una serie di suggerimenti di follow-up, consentendo un’esplorazione più approfondita dell’argomento in questione.

Applicazione nella ricerca sanitaria

Applichiamo il suggerimento iterativo a un progetto di ricerca sanitaria:

Suggerimento iniziale: “Sto facendo ricerche sugli effetti della meditazione sulla riduzione dello stress. Potete fornire una panoramica dei risultati attuali?”

Supponiamo che l’output del modello includa punti come la riduzione dei livelli di cortisolo, il miglioramento della qualità del sonno e il miglioramento della funzione cognitiva.

Suggerimento successivo 1: "Interessante, potresti fornire maggiori dettagli su come la meditazione influenza i livelli di cortisolo?"

Il modello potrebbe quindi approfondire i meccanismi biologici, come l’attivazione del sistema nervoso parasimpatico, riducendo la produzione dell’ormone dello stress.

Suggerimento successivo 2: “In che modo il miglioramento della qualità del sonno contribuisce alla riduzione dello stress negli individui che praticano la meditazione?”

In questo caso, il modello potrebbe approfondire la relazione tra sonno e stress, discutendo come la meditazione contribuisca a una migliore igiene del sonno e, di conseguenza, a ridurre i livelli di stress.

Questo processo iterativo consente un'esplorazione graduale e più approfondita del complesso argomento della meditazione e della riduzione dello stress.

Suggerimenti iterativi nello sviluppo del prodotto

Un altro esempio potrebbe essere nel contesto dello sviluppo del prodotto:

Suggerimento iniziale: “Sto lavorando allo sviluppo di un nuovo materiale di imballaggio ecologico. Quali sono le considerazioni chiave?”

Il modello potrebbe delineare fattori come la biodegradabilità, il rapporto costo-efficacia e l’accettazione da parte dei consumatori.

Suggerimento successivo 1: "Puoi spiegare di più sulle sfide nel bilanciare la biodegradabilità con il rapporto costo-efficacia?"

Il modello potrebbe quindi fornire informazioni sulle scelte dei materiali, sui processi di produzione e sui compromessi tra impatto ambientale e costi di produzione.

Suggerimento successivo 2: “Quali strategie possono essere adottate per migliorare l’accettazione da parte dei consumatori degli imballaggi ecologici?”

In questo caso, il modello potrebbe discutere le strategie di marketing, l’educazione del consumatore e l’importanza di dimostrare i benefici ambientali del nuovo packaging.

Il processo iterativo di sviluppo rapido

Il prompt iterativo non consiste solo nel porre domande di follow-up; è un processo metodico che coinvolge:

1. Generazione di idee: Inizia con un concetto o una domanda ampia.
2. Implementazione Crea un prompt iniziale basato sulla tua idea.
3. Risultato sperimentale: Analizzare l'output del modello AI.
4. Analisi degli errori: Identificare le aree in cui il risultato non soddisfa le aspettative.
5. Iterazione: Perfezionare il prompt, incorporando istruzioni specifiche o contesto aggiuntivo.
6. Ripetizione: Ripetere il processo fino al raggiungimento del risultato desiderato.

Ad esempio, se stai riassumendo le descrizioni dei prodotti per un pubblico specifico, la tua richiesta iniziale potrebbe essere troppo ampia. Dopo aver analizzato i risultati, potresti realizzare la necessità di specificare il pubblico, la durata o il formato desiderati. I suggerimenti successivi possono quindi incorporare queste specifiche, perfezionando gradualmente il riepilogo perfetto.

#5: Promuovere la conoscenza generata

La richiesta di conoscenza generata sfrutta il vasto serbatoio di informazioni di grandi modelli linguistici per creare risposte più informate e contestualmente rilevanti. Si tratta innanzitutto di spingere il modello a generare conoscenze fondamentali su un argomento, che poi servono come base per indagini successive più specifiche.

Applicazione nell'analisi storica

Consideriamo uno scenario in cui vogliamo comprendere l'impatto di un evento storico, come la rivoluzione industriale.

Suggerimento iniziale: “Fornire un riassunto della rivoluzione industriale”.

Il modello potrebbe generare una risposta che delinei gli aspetti chiave della rivoluzione industriale, compresi i progressi tecnologici, i cambiamenti nella produzione e le implicazioni sociali.

Suggerimento successivo: "Sulla base dei progressi tecnologici durante la rivoluzione industriale, in che modo questo periodo ha plasmato le moderne tecniche di produzione?"

Basandosi sulla conoscenza generata dal primo suggerimento, il modello può fornire una risposta più dettagliata e specifica al contesto sull’influenza della rivoluzione industriale sulla produzione moderna.

# 6: Suggerimenti di stimoli direzionali

Il suggerimento dello stimolo direzionale prevede di fornire all’IA suggerimenti o segnali specifici, spesso sotto forma di parole chiave, per guidarla verso l’output desiderato. Questa tecnica è particolarmente utile nei compiti in cui è fondamentale incorporare determinati elementi o temi.

Applicazione nella creazione di contenuti

Immagina di creare un post sul blog sull'energia rinnovabile e di voler includere determinate parole chiave.

Suggerimento iniziale: “Scrivi una breve panoramica delle fonti di energia rinnovabile”.

Diciamo che il modello fornisce una panoramica generale delle energie rinnovabili.

Suggerimento di follow-up dello stimolo direzionale: "Ora, incorpora le parole chiave "energia solare", "sostenibilità" e "impronta di carbonio" in un riepilogo di 2-4 frasi dell'articolo."

Questa richiesta guida il modello a includere parole chiave specifiche nel suo riepilogo, garantendo che il contenuto sia in linea con determinati obiettivi tematici o SEO.

#7: Generazione automatica dei prompt

La generazione automatica di suggerimenti è un approccio all'avanguardia nell'intelligenza artificiale in cui il sistema stesso crea suggerimenti o domande. Pensatela in questo modo: invece di dover fornire a una persona domande o istruzioni specifiche per l’IA, è l’IA a generare questi suggerimenti da sola. È come insegnare all’intelligenza artificiale a porre le proprie domande, sulla base di una serie di linee guida o obiettivi. Questo metodo è particolarmente utile perché fa risparmiare tempo, riduce l’errore umano e può portare a risposte più accurate e pertinenti da parte dell’IA.

Come funziona

La generazione automatica dei prompt prevede in genere alcuni passaggi chiave:

1. Definizione dell'obiettivo: Innanzitutto, definiamo ciò di cui abbiamo bisogno dall'intelligenza artificiale: potrebbe rispondere a una domanda, generare un report, ecc.
2. Immissione dati iniziale: Forniamo alcune informazioni o dati di base all'IA come punto di partenza.
3. Creazione rapida da parte dell'intelligenza artificiale: Utilizzando i dati iniziali, l'IA genera una propria serie di suggerimenti o domande per raccogliere maggiori informazioni o chiarire l'obiettivo.
4. Risposta e perfezionamento: L’intelligenza artificiale utilizza quindi questi suggerimenti autogenerati per produrre risposte. Se necessario, può perfezionare o creare nuovi prompt in base alle risposte precedenti per una maggiore precisione.

Applicazione in Sanità

Ora applichiamo questo concetto a un contesto sanitario per vedere come può trasformare la cura del paziente.

Passaggio 1: definizione dell'obiettivo

In uno scenario sanitario, l’obiettivo potrebbe essere quello di diagnosticare le condizioni di un paziente in base ai suoi sintomi. L'input iniziale potrebbe essere un elenco di sintomi descritti da un paziente.

Passaggio 2: l'intelligenza artificiale genera prompt diagnostici

Utilizzando l'elenco iniziale dei sintomi, l'intelligenza artificiale genera automaticamente richieste o domande specifiche per raccogliere informazioni più dettagliate. Ad esempio, se un paziente menziona dolore toracico e mancanza di respiro, l’intelligenza artificiale potrebbe generare suggerimenti come “Chiedi se il dolore toracico peggiora con l’attività fisica” o “Informati sulla durata della mancanza di respiro”.

Fase 3: raccolta di informazioni e formulazione di ipotesi

Man mano che l’intelligenza artificiale riceve risposte ai suoi suggerimenti autogenerati, inizia a formulare ipotesi sulle condizioni del paziente. Potrebbe, ad esempio, prendere in considerazione problemi cardiaci o infezioni respiratorie in base alle risposte.

Passaggio 4: perfezionamento e conferma della diagnosi

L'intelligenza artificiale continua a perfezionare i suoi suggerimenti in base alle informazioni in evoluzione. Se sospetta un problema cardiaco, potrebbe generare suggerimenti relativi ad altri sintomi come vertigini o affaticamento. Questo processo iterativo aiuta a restringere il campo delle possibili diagnosi e a suggerire quelle più probabili.

Conclusione: miglioramento dell'efficienza diagnostica

In questo modo, la generazione automatica di prompt nel settore sanitario può migliorare significativamente l’efficienza e l’accuratezza della diagnosi del paziente. Consente agli operatori sanitari di individuare rapidamente le cause più probabili dei sintomi di un paziente e di prendere decisioni informate su ulteriori test o trattamenti. Questo approccio basato sull’intelligenza artificiale non solo semplifica il processo diagnostico, ma supporta anche gli operatori sanitari nel fornire un’assistenza più efficace ai pazienti.

# 8: generazione aumentata di recupero

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una sofisticata tecnica di intelligenza artificiale che combina la potenza dei modelli linguistici con la capacità di recuperare informazioni rilevanti da database esterni o basi di conoscenza. Questo metodo è particolarmente utile quando si gestiscono query che richiedono informazioni aggiornate o conoscenze specifiche su cui il modello di intelligenza artificiale non è stato addestrato.

Come funziona la generazione aumentata di recupero

1. Elaborazione delle query: Quando viene ricevuta una query, viene prima codificata in una rappresentazione vettoriale.
2. Recupero documenti: Utilizzando questo vettore, il sistema ricerca in un database (spesso utilizzando un database vettoriale) per trovare i documenti più rilevanti. Questo recupero è tipicamente basato sulla vicinanza dei vettori del documento al vettore della query.
3. Integrazione delle informazioni: I documenti recuperati vengono quindi utilizzati come parte del prompt del modello linguistico.
4. Generazione della risposta: Il modello linguistico genera una risposta basata sia sulla query originale che sulle informazioni dei documenti recuperati.

Applicazione pratica: ricerca medica

Immagina uno scenario in un contesto di ricerca medica:

Un ricercatore chiede: “Quali sono gli ultimi trattamenti per il diabete di tipo 2 scoperti dopo il 2020?”

1. Codifica delle query: La domanda si trasforma in un vettore.
2. Recupero da database medici: Il sistema ricerca nelle riviste mediche e nei database i risultati più recenti sui trattamenti per il diabete di tipo 2, recuperando articoli e studi pertinenti.
3. Aumentare il prompt: L'intelligenza artificiale utilizza quindi le informazioni recuperate, insieme alla domanda originale, per comprendere meglio il contesto.
4. Generazione di una risposta informata: Infine, l’intelligenza artificiale fornisce una risposta che include insight provenienti dalle ricerche più recenti, offrendo al ricercatore informazioni aggiornate e complete.

Vantaggi della generazione aumentata con recupero

• Informazioni aggiornate: Particolarmente utile per campi come la medicina o la tecnologia in cui i nuovi sviluppi sono frequenti.
• Profondità di conoscenza: Consente all'IA di fornire risposte più dettagliate e specifiche accedendo a una vasta gamma di fonti esterne.
• Pregiudizio ridotto: Facendo affidamento su fonti di dati esterne, è meno probabile che le risposte dell’IA siano influenzate da eventuali pregiudizi presenti nei suoi dati di addestramento.

La Retrieval-Augmented Generation rappresenta un progresso significativo nella capacità dell’intelligenza artificiale di fornire risposte accurate, informate e contestualmente rilevanti, soprattutto negli scenari in cui rimanere aggiornati con le informazioni più recenti è fondamentale. Questa tecnica garantisce che le risposte dell’intelligenza artificiale non siano basate solo su conoscenze preesistenti, ma siano integrate con i dati più recenti provenienti da fonti esterne.

Puoi leggere di più sul nostro post sul blog sulla generazione aumentata di recupero.

Competenze tecniche richieste per gli ingegneri tempestivi

Diventare un ingegnere esperto e tempestivo o assumerne uno implica comprendere una miscela unica di competenze tecniche e competenze non tecniche. Queste competenze sono cruciali per sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale e dei modelli generativi in ​​varie applicazioni.

1. Conoscenza approfondita della PNL: La conoscenza degli algoritmi e delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale è essenziale. Ciò include la comprensione delle sfumature del linguaggio, della sintassi e della semantica che sono fondamentali per creare suggerimenti efficaci.
2. Familiarità con modelli linguistici di grandi dimensioni: È necessaria la competenza con modelli come GPT-3.5, GPT-4, BERT, ecc. Comprendere le capacità e i limiti di questi modelli consente agli ingegneri tempestivi di sfruttarne tutto il potenziale.
3. Competenze di programmazione e integrazione di sistemi: Per integrare i modelli di intelligenza artificiale nei sistemi sono necessarie competenze nell'utilizzo di file JSON e una conoscenza di base di Python. Queste competenze aiutano a manipolare ed elaborare i dati per attività di ingegneria tempestive.
4. Interazione API: La conoscenza delle API è fondamentale per integrare e interagire con modelli di intelligenza artificiale generativa, facilitando la comunicazione senza soluzione di continuità tra i diversi componenti software.
5. Analisi e interpretazione dei dati: La capacità di analizzare le risposte dei modelli di intelligenza artificiale, identificare modelli e apportare modifiche alle richieste basate sui dati è fondamentale. Questa abilità è fondamentale per perfezionare i suggerimenti e migliorarne l’efficacia.
6. Sperimentazione e iterazione: L'esecuzione di test A/B, il monitoraggio dei parametri prestazionali e l'ottimizzazione continua dei suggerimenti in base al feedback e agli output della macchina sono responsabilità chiave.

Responsabilità non tecniche nel Prompt Engineering

1. Comunicazione effettiva: È essenziale una chiara articolazione delle idee e una collaborazione efficace con i team interfunzionali. Ciò include la raccolta e l'integrazione del feedback degli utenti in un rapido perfezionamento.
2. Controllo etico: È fondamentale garantire che i suggerimenti non generino risposte dannose o distorte. Questa responsabilità è in linea con le pratiche etiche dell’IA e mantiene l’integrità delle interazioni dell’IA.
3. Competenza nel dominio: La conoscenza specializzata in aree specifiche, a seconda dell'applicazione, può migliorare significativamente la pertinenza e l'accuratezza dei suggerimenti.
4. Risoluzione di problemi creativa: Pensare in modo creativo e innovativo è necessario per sviluppare nuove soluzioni che spingano i confini delle interazioni convenzionali tra intelligenza artificiale e uomo.

Semplificazione delle tecniche di prompt complesse con Nanonets

Man mano che approfondiamo il mondo del prompt engineering, è evidente che la complessità delle tecniche di prompt può diventare piuttosto tecnica, soprattutto quando si affrontano problemi complessi. È qui che Nanonets interviene come punto di svolta, colmando il divario tra funzionalità di intelligenza artificiale avanzate e applicazioni user-friendly.

Nanonet: il tuo semplificatore del flusso di lavoro AI

Nanonets ha sviluppato un approccio innovativo per sfruttare al meglio queste sofisticate tecniche di prompt senza sopraffare gli utenti con la loro complessità. Comprendendo che non tutti sono esperti di intelligenza artificiale o di ingegneria rapida, Nanonets fornisce una soluzione perfetta.

Semplificazione dei processi aziendali con facilità

Nanonets Workflow Builder è una funzionalità straordinaria, progettata per convertire il linguaggio naturale in flussi di lavoro efficienti. Questo strumento è incredibilmente facile da usare e intuitivo e consente alle aziende di automatizzare e semplificare i propri processi senza sforzo. Che si tratti di gestire dati, automatizzare attività ripetitive o dare un senso a complessi suggerimenti dell'intelligenza artificiale, Nanonets rende tutto semplice. Visitateci sulla nostra piattaforma di automazione del flusso di lavoro.

Uno sguardo all’efficienza dei nanonet

Per apprezzare veramente la potenza e la semplicità di Nanonets, abbiamo un breve video che mostra il Nanonets Workflow Builder in azione. Questo video mostra come trasformare facilmente le istruzioni in linguaggio naturale in flussi di lavoro efficaci e semplificati. È un esempio pratico di come trasformare complessi processi di intelligenza artificiale in applicazioni user-friendly.

Soluzioni su misura con Nanonets

Ogni azienda ha esigenze uniche e Nanonets è qui per soddisfare queste esigenze specifiche. Se sei incuriosito dal potenziale dell’intelligenza artificiale nel migliorare i tuoi processi aziendali ma ti senti scoraggiato dagli aspetti tecnici, Nanonets offre la soluzione perfetta. Ti invitiamo a programmare una chiamata con il nostro team per scoprire di più su come i Nanonet possono trasformare le tue operazioni aziendali. È un’opportunità per comprendere come l’intelligenza artificiale avanzata possa essere sfruttata in modo semplice, efficace e accessibile.

Con Nanonets, le complessità tecniche del prompt engineering diventano accessibili e applicabili alle tue esigenze aziendali. Il nostro obiettivo è fornirti le funzionalità avanzate dell'intelligenza artificiale, presentate in modo facile da comprendere e implementare, garantendo che la tua azienda rimanga all'avanguardia nel mondo in rapida evoluzione della tecnologia.

Conclusione

In questo post del blog, abbiamo viaggiato attraverso l'intricato mondo del prompt engineering, svelandone i fondamenti dalla comprensione di base dei prompt alle tecniche sofisticate come la generazione aumentata con recupero e la progettazione automatica dei prompt. Abbiamo visto come il prompt engineering non sia solo una questione di acume tecnico ma implichi anche considerazioni creative ed etiche. Colmando il divario tra queste complesse funzionalità di intelligenza artificiale e le applicazioni aziendali pratiche, Nanonets emerge come un attore chiave. Semplifica il processo di sfruttamento di queste tecniche avanzate di tempestività, consentendo alle aziende di integrare in modo efficiente l’intelligenza artificiale nei propri flussi di lavoro senza rimanere invischiate in complessità tecniche.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/