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.
Assegnare un ruolo a Claude con un prompt di sistema
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.
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.
Assegnare un ruolo a Claude con un prompt di sistema
Quando si utilizza Claude, è possibile migliorarne drasticamente le prestazioni utilizzando il parametro system per assegnargli un ruolo. Questa tecnica, nota come role prompting, è il modo più efficace per utilizzare i prompt di sistema con Claude.
Il ruolo giusto può trasformare Claude da un assistente generico nel tuo esperto di dominio virtuale!
Suggerimenti per i prompt di sistema: Usa il parametro system per impostare il ruolo di Claude. Metti tutto il resto, come le istruzioni specifiche per il compito, nel turno user.
Maggiore accuratezza: In scenari complessi come l’analisi legale o la modellazione finanziaria, il role prompting può migliorare significativamente le prestazioni di Claude.
Tono personalizzato: Che tu abbia bisogno della concisione di un CFO o dello stile di un copywriter, il role prompting adatta lo stile di comunicazione di Claude.
Migliore concentrazione: Impostando il contesto del ruolo, Claude rimane più all’interno dei limiti dei requisiti specifici del tuo compito.
Usa il parametro system nelle Messages API per impostare il ruolo di Claude:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
max_tokens=2048,
system="Sei un data scientist esperto in una società Fortune 500.",# <-- prompt del ruolo
messages=[{"role":"user","content":"Analizza questo dataset per le anomalie: <dataset>{{DATASET}}</dataset>"}])print(response.content)
Suggerimento per il role prompting: Sperimenta con i ruoli! Un data scientist potrebbe vedere intuizioni diverse rispetto a uno stratega di marketing per gli stessi dati. Un data scientist specializzato nell'analisi delle intuizioni sui clienti per aziende Fortune 500 potrebbe produrre risultati ancora diversi!
Senza un ruolo, Claude potrebbe perdere questioni critiche:
Ruolo
Contenuto
User
Analizza questo accordo di licenza software per potenziali rischi: <contract> {{CONTRACT}} </contract>
Concentrati su indennizzo, responsabilità e proprietà IP.
Assistant
Ecco un riepilogo dei punti chiave nell’accordo di licenza software:
1. Indennizzo (Sezione 8): - Indennizziamo il fornitore contro reclami derivanti dal nostro utilizzo.
2. Limitazione di Responsabilità (Sezione 9): - Danni limitati a $500.
3. Proprietà IP (Sezione 12): - Manteniamo la proprietà delle nostre modifiche.
Nel complesso, l’accordo sembra standard. Le clausole di indennizzo e responsabilità sono tipiche e manteniamo i nostri diritti IP.
Con un ruolo, Claude coglie questioni critiche che potrebbero costare milioni:
Ruolo
Contenuto
User
Sei il Consulente Generale di un’azienda tecnologica Fortune 500. Stiamo considerando questo accordo di licenza software per la nostra infrastruttura dati core: <contract> {{CONTRACT}} </contract>
Analizzalo per potenziali rischi, concentrandoti su indennizzo, responsabilità e proprietà IP. Fornisci la tua opinione professionale.
Assistant
Ho esaminato l’accordo di licenza software e ho serie preoccupazioni che potrebbero esporre la nostra azienda a rischi significativi:
1. Indennizzo (Sezione 8): - Questione Critica: Indennizziamo il fornitore contro “qualsiasi e tutti i reclami” derivanti dal nostro utilizzo. - Rischio: Potremmo essere responsabili anche per negligenza o difetti del prodotto del fornitore. - Raccomandazione: Rifiutare. Limitare il nostro indennizzo ai reclami derivanti dalla nostra violazione dell’accordo.
2. Limitazione di Responsabilità (Sezione 9): - Questione Critica: Danni limitati a $500, inclusi i danni diretti. - Rischio: Gravemente inadeguato. Un guasto critico nella nostra infrastruttura dati potrebbe costarci milioni in perdite di ricavi e danni reputazionali. - Raccomandazione: Rifiutare. Negoziare per un limite di 12 mesi di commissioni per danni diretti e esclusioni per violazioni dei dati.
3. Proprietà IP (Sezione 12): - Questione Critica: Il fornitore ottiene la comproprietà delle nostre modifiche e integrazioni. - Rischio: Potrebbero utilizzare o vendere i nostri algoritmi proprietari o intuizioni sui dati ai concorrenti. - Raccomandazione: Rifiutare. Dobbiamo mantenere la piena proprietà del nostro lavoro.
Opinione Professionale: Non firmare questo accordo. È gravemente sfavorevole e ci espone a livelli inaccettabili di rischio. Se il fornitore rifiuta di rinegoziare questi termini, consiglio vivamente di esplorare fornitori alternativi o accelerare la nostra soluzione interna. I potenziali costi di procedere con questo accordo superano di gran lunga qualsiasi guadagno a breve termine.
Senza un ruolo, l’analisi di Claude manca di profondità:
Ruolo
Contenuto
User
Analizza questo dataset dei nostri risultati finanziari del Q2: <data> {{FINANCIALS}} </data>
Evidenzia le tendenze chiave e raccomanda azioni.
Assistant
Ecco un riepilogo dei tuoi risultati finanziari del Q2:
1. Ricavi: $15.2M, +22% YoY. Base clienti enterprise cresciuta del 30%. 2. Margine Lordo: 72%, +3% dal Q1. 3. Margine EBITDA: 18%, -2% a causa degli investimenti in R&D. 4. Flusso di Cassa: $4.1M operativo, $28M in riserve.
Nel complesso, i risultati finanziari sembrano solidi con crescita dei ricavi e margini sani. L’aumento della spesa in R&D sta impattando la redditività ma potrebbe ripagare a lungo termine. Mantenere il corso attuale.
Con un ruolo, Claude fornisce intuizioni attuabili:
Ruolo
Contenuto
User
Sei il CFO di un’azienda B2B SaaS in forte crescita. Siamo in una riunione del consiglio che discute i nostri risultati finanziari del Q2: <data> {{FINANCIALS}} </data>
Analizza le tendenze chiave, segnala preoccupazioni e raccomanda azioni strategiche. I nostri investitori vogliono una crescita aggressiva ma sono cauti sul nostro tasso di consumo di cassa.
Assistant
Membri del consiglio, ecco la mia analisi dei risultati finanziari del Q2:
1. Ricavi ($15.2M, +22% YoY): - Intuizione: La crescita enterprise (+30%) supera la crescita complessiva. - Segnalazione: Segmento SMB diminuito del 5%. - Azione: Riallocare il 20% del budget marketing SMB alle vendite enterprise. Incaricare il prodotto di semplificare l’onboarding SMB.
2. Margini (Lordo: 72%, +3% QoQ; EBITDA: 18%, -2% QoQ): - Intuizione: Le ottimizzazioni dell’infrastruttura hanno aumentato i margini lordi. - Segnalazione: La spesa R&D per le funzionalità AI ha intaccato l’EBITDA. - Azione: Nessun cambiamento. La nostra roadmap AI è critica per la fidelizzazione enterprise.
3. Cassa ($4.1M OCF, $28M riserve): - Intuizione: 15 mesi di runway al tasso di consumo attuale. - Segnalazione: CAC +20%, erode LTV/CAC. - Azione: Bloccare le assunzioni non essenziali. Implementare analytics del funnel di vendita per ridurre CAC del 15% nel Q3.
Posizione Strategica: Stiamo camminando sul filo del rasoio tra crescita e consumo di cassa. Il focus enterprise è il nostro motore di crescita—investiamo lì. Ma attenzione al churn SMB; potrebbe diffondersi all’enterprise. La nostra scommessa sull’AI è solida, ma dobbiamo convertirla in ARR entro il Q4, o tagliamo R&D del 30%.
In sintesi: Raddoppiare sull’enterprise, snellire SMB, ottimizzare le vendite e monetizzare l’AI. Domande?
