Ingegneria dei prompt
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Proprio come un buon intervistatore sa come porre le domande giuste per ottenere risposte utili, un buon prompt engineer sa come strutturare le richieste per ottenere i risultati desiderati da un LLM.
Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli come Claude, che sono incredibilmente potenti ma richiedono istruzioni chiare e ben strutturate per funzionare al meglio. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta vaga o fuorviante e una risposta precisa e utile.
In questa guida, esploreremo:
- Principi fondamentali dell'ingegneria dei prompt
- Tecniche per migliorare la qualità delle risposte
- Esempi pratici e casi d'uso comuni
- Suggerimenti per l'ottimizzazione dei prompt
Iniziamo con i concetti di base.
Lascia pensare Claude (prompt con catena di pensiero) per aumentare le prestazioni
Ingegneria dei prompt
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Proprio come un buon intervistatore sa come porre le domande giuste per ottenere risposte utili, un buon prompt engineer sa come strutturare le richieste per ottenere i risultati desiderati da un LLM.
Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli come Claude, che sono incredibilmente potenti ma richiedono istruzioni chiare e ben strutturate per funzionare al meglio. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta vaga o fuorviante e una risposta precisa e utile.
In questa guida, esploreremo:
- Principi fondamentali dell'ingegneria dei prompt
- Tecniche per migliorare la qualità delle risposte
- Esempi pratici e casi d'uso comuni
- Suggerimenti per l'ottimizzazione dei prompt
Iniziamo con i concetti di base.
Lascia pensare Claude (prompt con catena di pensiero) per aumentare le prestazioni
Quando si affrontano compiti complessi come ricerca, analisi o risoluzione di problemi, dare a Claude spazio per pensare può migliorare drasticamente le sue prestazioni. Questa tecnica, nota come prompt con catena di pensiero (CoT), incoraggia Claude a scomporre i problemi passo dopo passo, portando a output più accurati e sfumati.
Prima di implementare CoT
Perché lasciare pensare Claude?
- Accuratezza: Affrontare i problemi passo dopo passo riduce gli errori, specialmente in matematica, logica, analisi o compiti generalmente complessi.
- Coerenza: Il pensiero strutturato porta a risposte più coese e ben organizzate.
- Debugging: Vedere il processo di pensiero di Claude ti aiuta a individuare dove i prompt potrebbero essere poco chiari.
Perché non lasciare pensare Claude?
- La maggiore lunghezza dell’output può influire sulla latenza.
- Non tutti i compiti richiedono un pensiero approfondito. Usa CoT con giudizio per garantire il giusto equilibrio tra prestazioni e latenza.
Usa CoT per compiti che un essere umano dovrebbe elaborare mentalmente, come matematica complessa, analisi multi-step, scrittura di documenti complessi o decisioni con molti fattori.
Come formulare prompt per il pensiero
Le tecniche di catena di pensiero qui sotto sono ordinate dalla meno alla più complessa. I metodi meno complessi occupano meno spazio nella finestra di contesto, ma sono anche generalmente meno potenti.
Suggerimento CoT: Fai sempre in modo che Claude mostri il suo pensiero. Senza mostrare il processo di pensiero, non avviene alcun ragionamento!
- Prompt base: Includi “Pensa passo dopo passo” nel tuo prompt.
- Manca di guida su come pensare (che è particolarmente inadatto se un’attività è molto specifica per la tua app, caso d’uso o organizzazione)
- Prompt guidato: Delinea passi specifici che Claude deve seguire nel suo processo di pensiero.
- Manca di strutturazione per rendere facile estrarre e separare la risposta dal pensiero.
- Prompt strutturato: Usa tag XML come
<thinking>e<answer>per separare il ragionamento dalla risposta finale.
Esempi
Libreria di prompt
Lasciati ispirare da una selezione curata di prompt per varie attività e casi d’uso.
Tutorial di prompting su GitHub
Un tutorial ricco di esempi che copre i concetti di prompt engineering trovati nella nostra documentazione.
Tutorial di prompting su Google Sheets
Una versione più leggera del nostro tutorial di prompt engineering tramite un foglio di calcolo interattivo.