Prompt Engineering: Strategie avanzate per ottenere risposte performanti da LLM come ChatGPT
Nel contesto del prompt engineering, l’obiettivo principale è quello di formulare input testuali capaci di attivare nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) risposte pertinenti, coerenti e funzionali. Per ottenere questo risultato, è essenziale comprendere la struttura ottimale di un prompt, le tipologie di prompt (aperti e chiusi), nonché le strategie di reindirizzamento di output insoddisfacenti.
Struttura ideale di un prompt
Un prompt ben costruito presenta quattro elementi fondamentali:
- Contesto: fornisce al modello le informazioni necessarie per “ambientarsi”.
- Ruolo: assegna al modello un’identità (“Fingi di essere un insegnante di fisica…”).
- Obiettivo: chiarisce lo scopo della risposta (“Spiegami la relatività ristretta in modo sintetico…”).
- Formato atteso: specifica come dev’essere strutturata la risposta (es. elenco puntato, tabella, narrazione, ecc.).
Esempio:
“Agisci come un consulente SEO. Voglio migliorare il posizionamento di un blog sulla nutrizione. Fornisci 5 suggerimenti in elenco puntato.”
Prompt aperti vs chiusi
- Prompt chiusi tendono a generare risposte concise e dirette. Sono utili per ottenere dati specifici, definizioni o sintesi.
- Esempio: “Cos’è il colesterolo HDL?”
- Prompt aperti favoriscono la creatività e l’elaborazione complessa, ma richiedono un maggiore controllo sulla qualità della risposta.
- Esempio: “Spiegami il ruolo del colesterolo HDL in un’alimentazione sana.”
Reindirizzare una risposta insoddisfacente
Quando la risposta non è adeguata:
- Riformula con maggiore specificità: aggiungi dettagli mancanti.
- Imponi vincoli: “Usa al massimo 200 parole” oppure “Cita almeno una fonte scientifica”.
- Scomponi il problema: richiedi una risposta in più fasi.
Tecniche avanzate di prompt engineering
- Few-shot prompting: fornisce esempi per guidare il modello.
- Chain-of-thought prompting: stimola il ragionamento esplicito passo-passo.
- Role prompting: assegna un’identità precisa per aumentare coerenza e tono.
- Self-ask prompting: invita il modello a porsi domande intermedie.
Simulazione pratica
Problema: “Come posso migliorare la visibilità di un e-commerce di cosmetici naturali?”
Prompt iniziale (troppo generico):
“Dammi idee di marketing.”
Risultato: banale e superficiale.
Prompt raffinato:
“Agisci come un consulente marketing specializzato in e-commerce. Il cliente vende cosmetici naturali e ha budget limitato. Suggerisci 5 strategie digitali low cost per aumentare visibilità e conversioni.”
Risultato:
– Ottimizzazione SEO per blog a tema green beauty
– Collaborazioni con micro-influencer eco-friendly
– Campagne email segmentate
– Programmi referral
– UGC su Instagram e TikTok
Conclusione: la potenza di un LLM è direttamente proporzionale alla precisione del prompt. Il prompt engineering si configura quindi non solo come competenza tecnica, ma come vero e proprio strumento retorico e strategico.
Nat Russo