Prompting con dati esterni
Apprenda tecniche per incorporare direttamente nei prompt dati forniti dall'utente o recuperati dinamicamente.
Prompting con dati esterni è una lezione AI Prompt Engineering gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 3. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Prompt Engineering, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Prompt Engineering include 3 lezioni in totale.
Introduzione: dati esterni
Benvenuto! In questa lezione imparerà come rendere più efficaci i prompt per gli LLM includendo dati esterni. Questo significa fornire informazioni che non fanno parte dei dati di addestramento dell'LLM, ma che sono pertinenti alla Sua attività specifica.
Lo consideri come dare all'LLM una "nuova prospettiva" o degli "indizi contestuali" per una situazione specifica.
Perché i dati esterni sono importanti
L'integrazione dei dati esterni offre diversi vantaggi fondamentali:
- Accuratezza: Fornisce fatti aggiornati o specifici che un LLM potrebbe non conoscere.
- Personalizzazione: Adatta le risposte ai singoli utenti o alle diverse situazioni.
- Pertinenza: Garantisce che l'LLM si concentri esattamente sulle informazioni di Suo interesse.
- Riduzione delle allucinazioni: Mantiene l'LLM ancorato a dati reali, rendendo meno probabile che inventi informazioni.
Fonti comuni di dati
I dati esterni possono provenire da molte fonti. Ecco alcuni esempi comuni:
- Input dell'utente: Testo digitato dall'utente, preferenze o dettagli del profilo.
- Database/API: Cataloghi di prodotti, anagrafiche dei clienti, dati meteorologici, feed di notizie.
- File: Documenti, fogli di calcolo, log o altre informazioni memorizzate.
- Sensori: Dati in tempo reale provenienti da dispositivi (ad es. temperatura, posizione).
Inserimento di base dei dati
Il modo più semplice per includere dati esterni consiste nell'inserirli direttamente nella stringa del prompt. Spesso lo si fa usando la formattazione o la concatenazione di stringhe.
Etichetti sempre chiaramente i dati che sta inserendo, per aiutare l'LLM a comprenderne il ruolo.
Provi a eseguire questo esempio:
user_name = "Alice"
product_name = "Smartwatch"
prompt = f"User: {user_name}\n" \
f"Product: {product_name}\n" \
f"Please write a short, friendly product review for the {product_name}."
print(prompt)Strutturazione dei dati esterni
Per dati più complessi, è fondamentale fornirli in un formato strutturato. In questo modo l'LLM può analizzare e comprendere le informazioni in modo più affidabile.
I metodi più comuni per strutturare i dati includono:
- Delimitatori: Utilizzare caratteri speciali (ad es.
---,###) per separare le sezioni. - Coppie chiave-valore: Assegnare nomi espliciti ai campi dei dati (ad es.
"Name": "Alice"). - JSON/XML: Utilizzare formati standard di interscambio dei dati per oggetti complessi.
L'importante è garantire coerenza e chiarezza.
Personalizzazione con i dati
Vediamo come personalizzare un messaggio usando dati strutturati dell'utente. Useremo un semplice formato chiave-valore all'interno del prompt.
Noti come all'LLM vengano forniti dati espliciti del 'Profilo utente' con cui lavorare.
Provi a eseguire questo esempio:
user_profile = {
"name": "Bob",
"membership_level": "Gold",
"last_purchase_date": "2023-10-26"
}
prompt = f"User Profile:\n" \
f"Name: {user_profile['name']}\n" \
f"Membership: {user_profile['membership_level']}\n" \
f"Last Purchase: {user_profile['last_purchase_date']}\n\n" \
f"Write a personalized welcome back message for Bob, " \
f"mentioning his Gold status and recent activity."
print(prompt)Dati dinamici e contesto
I dati esterni possono anche fornire un contesto dinamico, "in tempo reale". Immagini di recuperare i prezzi correnti delle azioni o i dati meteorologici e di inserirli direttamente nel prompt.
In questo modo le risposte dell'LLM diventano molto più pertinenti e tempestive.
Provi a eseguire questo esempio:
current_stock_price = "$150.25"
company_name = "TechCo"
market_status = "Up 1.5% today"
prompt = f"Current Market Data:\n" \
f"Company: {company_name}\n" \
f"Price: {current_stock_price}\n" \
f"Status: {market_status}\n\n" \
f"Summarize TechCo's current market performance for an investor."
print(prompt)Convalida e sicurezza dei dati
Quando si integrano dati esterni, soprattutto input dell'utente, è fondamentale considerare la convalida e la sicurezza dei dati.
- Sanitizzazione dell'input: Rimuovere o eseguire l'escape dei caratteri potenzialmente dannosi per prevenire gli attacchi di prompt injection.
- Convalida dei tipi di dati: Verificare che i numeri siano numeri, le date siano date e così via.
- Limitazione delle dimensioni: Impedire che input eccessivamente lunghi consumino troppi token o causino errori.
- Privacy: Prestare attenzione alle informazioni sensibili ed evitare di inviarle all'LLM se non è necessario.
Verifica rapida: dati esterni
Sta creando un prompt per generare la descrizione di un prodotto. Ha a disposizione un dizionario con i dettagli del prodotto: {'name': 'Eco-Friendly Water Bottle', 'material': 'Recycled Plastic', 'capacity_ml': 750}.
Quale approccio integra al meglio questi dati in un prompt affinché l'LLM li comprenda chiaramente?
Riepilogo e prossimi passi
Complimenti! Ha imparato a integrare dati esterni nei Suoi prompt per migliorare le risposte dell'LLM.
- I dati esterni garantiscono accuratezza, personalizzazione e pertinenza.
- Possono provenire dall'input dell'utente, da database, API e altro.
- Una strutturazione chiara, come le coppie chiave-valore o JSON, è fondamentale per i dati complessi.
- Consideri sempre la convalida e la sicurezza dei dati quando utilizza fonti esterne.
Successivamente approfondiremo la Retrieval Augmented Generation (RAG), che si basa su questi concetti per recuperare e utilizzare una quantità ancora maggiore di conoscenze esterne!
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Domande Frequenti
La lezione «Prompting con dati esterni» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Prompting con dati esterni» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Prompt Engineering, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Prompt Engineering include 3 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Prompting con dati esterni»?
Apprenda tecniche per incorporare direttamente nei prompt dati forniti dall'utente o recuperati dinamicamente. Eserciti AI Prompt Engineering con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Prompt Engineering?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Prompt Engineering su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 3.
Quanto tempo richiede la lezione «Prompting con dati esterni»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Prompt Engineering?
Sì. Ogni lezione AI Prompt Engineering include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
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- Retrieval Augmented Generation (RAG)
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