Prompt engineering per funzionalità AI affidabili

Per le funzionalità basate su LLM, il prompt è il suo codice. Piccole modifiche alle parole possono cambiare drasticamente la qualità e l'affidabilità dell'output.

I prompt efficaci includono: ruolo, attività chiara, contesto pertinente e un formato di output esplicito.

I prompt vaghi producono output vaghi. Sostituisca «riassumi questo» con vincoli relativi a lunghezza, pubblico e tono.

Mostrare 2-3 esempi di input e dell'output desiderato insegna al modello lo schema molto meglio della sola descrizione.

Per le pipeline SaaS serve un output leggibile dalle macchine. Chieda un output in JSON e specifichi lo schema.

Dica al modello che può rispondere «non lo so». Lo vincoli al contesto fornito e gli proibisca di inventare fatti.

Una temperature più bassa rende l'output più deterministico e coerente, che è generalmente ciò che desidera per le funzionalità SaaS.

Usi il prompt di sistema per regole e personalità stabili; usi il prompt utente per i dati specifici di ogni richiesta. Mantenga le istruzioni fuori dai campi controllati dall'utente.

Gli utenti potrebbero tentare di ignorare le sue istruzioni. Tratti il testo dell'utente come dato, convalidi gli output e non esegua mai ciecamente le azioni suggerite dal modello.

Crei un piccolo eval set di input con output previsti ed esegua il test ogni volta che modifica un prompt, proprio come farebbe con i test unitari.

Conservi i prompt nel controllo versione con un tag di versione. Questo le permette di ripristinare versioni precedenti e confrontare la qualità nel tempo.

Ha imparato l'anatomia dei prompt efficaci, l'importanza degli esempi few-shot e dell'output JSON strutturato, le tecniche per ridurre le allucinazioni, il ruolo della temperature e dei prompt di sistema, le difese dal prompt injection e l'approccio ai prompt come codice versionato e testato.