🔙 Indietro
Il Prompt Engineering è l'arte di parlare con i modelli di linguaggio. Sì, proprio così: per ottenere risposte brillanti, pertinenti e utili da un modello come GPT-4, non basta “fargli una domanda”. Serve strutturare il prompt in modo che l’LLM possa capire il contesto, l’intento e la forma della risposta desiderata.
🧠 Cos'è il Prompt Engineering?
In parole povere: è l'insieme di tecniche per progettare l'input da fornire a un modello di linguaggio, in modo da guidarne il comportamento e migliorare la qualità delle risposte.
È un mix di:
- ✅ strategia (come chiedo qualcosa)
- ✅ struttura (con che formato lo chiedo)
- ✅ contesto (che informazioni fornisco al modello)
🧪 Zero-shot prompting
Zero-shot significa “senza esempi”. Affidi al modello l’intera interpretazione del tuo intento.
Esempio:
✏️ “Scrivi una descrizione del prodotto per uno zaino impermeabile da escursione.”
Risultato? Generalmente decente, ma non sempre specifico. Il modello usa il suo training generale.
👯 Few-shot prompting
Qui dai qualche esempio (da 1 a 5) per istruire il modello su come dovrebbe rispondere.
Esempio:
Q: Crea una descrizione del prodotto per un oggetto
A: Nome: Lampada LED
Descrizione: Una lampada elegante ed efficiente dal design moderno, perfetta per ogni scrivania.
Q: Nome: Zaino trekking
A:
Il modello continuerà seguendo lo schema!
🔁 Prompt Chaining
In questo caso, spezzi la logica in più prompt concatenati.
- Primo prompt → genera struttura
- Secondo prompt → popola i dati
- Terzo prompt → riformula per l'utente finale
È ideale per flussi complessi o tool calling.
🎨 Tecniche avanzate
- Ruoli: “Agisci come uno sviluppatore senior…”
- Istruzioni chiare: “Rispondi in formato JSON, senza commenti”
- Vincoli: “Usa massimo 100 parole”
- Esempi negativi: “Non fare X, evita Y…”
📦 Prompt Engineering in produzione
Quando si costruiscono applicazioni reali con LLM, il prompt va versionato, testato, documentato. È codice a tutti gli effetti.
📁 Alcune best practice:
- Inserisci test automatici sui prompt
- Usa un prompt template engine (come LangChain)
- Documenta i prompt come se fossero API
🔄 Prompt + Tool calling
Prompt engineering è spesso combinato con il tool calling, dove il modello decide quando chiamare funzioni esterne.
Un prompt ben fatto può includere: descrizione dei tool disponibili, sintassi, esempi d’uso.
🔚 Conclusione
Il Prompt Engineering è una skill fondamentale per chi lavora con l’AI.
Più che “fare domande”, si tratta di progettare conversazioni tra umani e macchine. Con le tecniche giuste, puoi trasformare un LLM da semplice chatbot a strumento professionale potente e versatile.
💼 Vuoi saperne di più?
Hai bisogno di aiuto su un progetto simile o una consulenza tecnica nel campo AI, sviluppo backend/frontend o automazioni?