Prompt engineering, spiegato

Un prompt può includere più di una domanda. Può anche contenere contesto, esempi, limiti e una descrizione del risultato di cui hai bisogno.

Il prompt engineering è la pratica di progettare, testare e perfezionare le istruzioni affinché un modello di IA generativa produca un risultato che si adatta meglio al lavoro previsto.

Un buon prompt rende chiaro il lavoro

Inizia dal risultato. Indica il pubblico, le informazioni che il modello dovrebbe usare e qualsiasi regola che la risposta deve seguire. Includi un esempio quando la forma attesa sarebbe altrimenti difficile da spiegare.

Istruzioni specifiche rendono la verifica più facile. Puoi confrontare la risposta con l'obiettivo dichiarato invece di giudicare se suona semplicemente convincente.

Il perfezionamento segue il risultato

Il prompt engineering è un processo iterativo. Provi il prompt, esamini ciò che il modello ha restituito e modifichi l'istruzione dove il risultato non ha soddisfatto l'esigenza.

Non nascondere una regola aziendale mancante dietro una formulazione più elaborata. Aggiungi la regola, la fonte o il criterio decisionale effettivo che mancava al modello.

Termini del prompt engineering

Prompt
Le istruzioni, la domanda e il contesto forniti a un modello di IA.
Esempio
Un input o output di esempio che mostra al modello la forma attesa del risultato.
Iterazione
Un nuovo tentativo effettuato dopo aver esaminato una risposta e modificato le istruzioni.

Cosa inserire in un prompt utile

Un obiettivo chiaro

Indica cosa dovrebbe aiutarti a decidere, creare o completare il risultato.

Contesto rilevante

Includi i fatti e il materiale di riferimento di cui il modello ha bisogno per questa richiesta.

Un formato del risultato

Specifica come dovrebbe essere organizzata la risposta in modo da poterla utilizzare e verificare.

Domande sul prompt engineering

No. Una chiara conoscenza del lavoro e delle sue regole spesso conta più del vocabolario tecnico.

Un esempio mostra il formato o il livello di dettaglio atteso. Può rendere un'istruzione altrimenti generica più concreta.

No. Può guidare la risposta, ma il modello può ancora commettere errori. Verifica i fatti importanti e testa i risultati che influenzano il lavoro reale.

Inizia dal risultato di cui hai bisogno

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