Intelligenza artificiale, in particolare nell'uso di Large Language Models (LLM) come Microsoft Copilot, la comprensione dell'Engineering di Prompt è fondamentale. Una buona comprensione del prompt che invii al modello può fare la differenza tra un risultato utile e uno inutile. In questa guida, voglio presentarti alcune tecniche essenziali dell'Engineering di Prompt, in particolare l'associazione semantica, i prompt strutturati e i ruoli. Questi concetti ti aiuteranno a formulare comandi efficaci che massimizzano le prestazioni di Microsoft Copilot. Scendiamo subito nel dettaglio!
Concetti chiave
- L'Engineering di Prompt è la chiave per ottenere risultati efficaci con Microsoft Copilot.
- L'associazione semantica permette al modello di comprendere meglio i contesti.
- I prompt strutturati aiutano a comunicare chiaramente requisiti specifici.
- Il Ruolo del Prompting fornisce al modello istruzioni specifiche per definire il contesto e migliorare le uscite.
Guida passo passo
1. Comprendere i LLM
Comincia con una comprensione di base dei large language models. Questi modelli sono in grado di espandere o riassumere testi. Puoi fornire poche parole e ottenere una risposta dettagliata, oppure fornire informazioni molto dettagliate e il modello le comprimerà. L'essenziale è che funzionano grazie a buoni prompt.
2. Esempio di un prompt scadente
Per comprendere meglio il concetto, guardiamo insieme un esempio di un prompt scadente. Immagina di voler scrivere un articolo sui telefoni cellulari e di formulare il seguente prompt: "Scrivi un articolo sui telefoni cellulari". Questo prompt non fornisce quasi nessun contesto al modello, rendendo la risposta spesso insoddisfacente.
3. Espandere il contesto
Un approccio più efficace è fornire più contesto al modello. Concentrati su un aspetto specifico dei telefoni cellulari, ad esempio il "Google Pixel 8 Pro". Focalizzandoti su un argomento specifico, aumenti la probabilità che il modello fornisca informazioni valide.
4. Utilizzo di prompt strutturati
I prompt strutturati sono un ottimo modo per comunicare chiaramente i tuoi requisiti. Ad esempio, potresti dire: "Sei un esperto di telefoni cellulari. Scrivi un articolo di 600 parole su perché il Google Pixel 8 Pro è un buon prodotto." Nel prompt è chiaro cosa ci si aspetta, e il modello ha abbastanza informazioni per generare una risposta completa.
5. Definire un ruolo con il Ruolo del Prompting
Un metodo particolarmente utile nel tuo Engineering di Prompt è il Ruolo del Prompting. Qui definisci un ruolo per il modello, per estendere la prospettiva. Se dici che il modello è "un esperto di telefoni cellulari", esso filtrerà informazioni specifiche e ti fornirà una risposta basata su questa conoscenza specialistica.
6. Integrazione di parole chiave
Per dare ancora più profondità al tuo prompt, puoi aggiungere parole chiave utili nella generazione dell'output. Ad esempio, aggiungere termini come "Gemini Nano" e "on-device" potrebbe aiutare il modello ad espandere il contesto e trovare contenuti più pertinenti.
7. Garantire un pubblico specifico
Ricorda anche per chi è destinato l'articolo. È per appassionati di tecnologia, per lettori generici o per un pubblico specifico? Il modello adatterà la sua risposta di conseguenza e cambierà lo stile di scrittura. Questo può essere annotato nel tuo prompt, in modo che il modello sappia come formulare le informazioni.
8. Feedback e rifinitura
Dopo aver redatto il tuo prompt e ottenuto un articolo generato dal modello, controlla il risultato. È quello che desideravi? Se no, rivedi il prompt, aggiungi più contesto o requisiti specifici e riprova. Il processo dell'Engineering di Prompt è iterativo e talvolta richiede più tentativi.
Riassunto
In questo tutorial hai imparato quanto sia importante l'ingegneria del prompt per l'impiego di successo di Microsoft Copilot. Comprendendo l'associazione semantica, i prompt strutturati e il prompting dei ruoli, puoi aumentare notevolmente l'efficienza delle tue inserzioni. Assicurati di fornire al tuo modello il contesto necessario per ottenere risultati di alta qualità. Sperimenta e perfeziona i tuoi prompt per ottenere il miglior output per le tue esigenze!
Domande frequenti
Cos'hanno di fondamentale i grandi modelli linguistici?I grandi modelli linguistici possono espandere e riassumere testi.
Perché è importante il contesto in un prompt?Un contesto chiaro porta a output di maggiore qualità e pertinenza.
Cosa si intende per associazione semantica nell'ingegneria del prompt?L'associazione semantica consente al modello di comprendere connessioni associative e fornire contenuti più rilevanti.
Come posso utilizzare efficacemente i prompt strutturati?Formulando chiaramente requisiti specifici e l'output desiderato.
Cos'è il prompting dei ruoli?Il prompting dei ruoli definisce un ruolo per il modello per chiarire il contesto e consentire risposte migliori.
