L'arte dell'ottimizzazione dei prompt per workflow AI più intelligenti

Iniziare con l’ottimizzazione dei prompt

Ottimizzare i prompt significa perfezionare l’input che fornisci a un modello AI affinché restituisca risposte il più accurate ed efficienti possibile. Non si tratta solo di comunicare chiaramente: prompt ottimizzati riducono anche il carico computazionale, portando a tempi di elaborazione più rapidi e costi inferiori. Che tu stia scrivendo query per chatbot di assistenza clienti o generando report complessi, la struttura e la formulazione dei tuoi prompt sono fondamentali.

La differenza tra un buon e un cattivo prompt

Hai mai provato a chiedere all’AI di scrivere una meta description? Probabilmente, il tuo primo prompt sarà stato simile a questo:

Scrivimi una meta description sull’argomento dell’ottimizzazione dei prompt.

Questo prompt è sbagliato per diversi motivi. Se non specifichi la lunghezza di 140 caratteri richiesta da Google, l’AI andrà ben oltre. Anche se la lunghezza fosse corretta, spesso verrebbe usato uno stile diverso o sarebbe troppo descrittivo e poco accattivante. Infine, senza leggere il tuo articolo, può solo produrre descrizioni vaghe.

Guarda il prompt qui sotto. È più lungo e usa diverse tecniche che vedremo in questo articolo. La forza di questo prompt è che affronta tutti i possibili problemi, assicurandoti di ottenere l’output esatto che ti serve al primo tentativo:

Capire le basi

I token sono i mattoni che compongono il testo che i modelli AI processano. I modelli suddividono il testo in questi token. Un singolo token può essere una parola, più parole o anche una frazione di parola. Più token significano solitamente risposte più lente e costi computazionali più elevati. Quindi, capire come funzionano i token è essenziale per migliorare i prompt e assicurarsi che siano economici e rapidi da eseguire.

Perché i token sono importanti:

1. Costo: Molti modelli AI, come ChatGPT di OpenAI, fanno pagare in base al numero di token processati.
2. Velocità: Meno token portano a risposte più rapide.
3. Chiarezza: Un prompt conciso aiuta il modello a concentrarsi sui dettagli rilevanti.

Ad esempio:

• Prompt con molti token:
  Puoi spiegare in dettaglio ogni aspetto di come vengono addestrati i modelli di machine learning, includendo tutti i possibili algoritmi?
• Prompt con pochi token:
  Riassumi il processo di addestramento dei modelli di machine learning, evidenziando gli algoritmi principali.

Nel prompt ricco di token, all’AI viene richiesto di entrare nei dettagli di tutte le possibili opzioni, mentre il prompt breve chiede solo una panoramica. Vedendo la panoramica, puoi approfondire in base alle tue esigenze, arrivando più velocemente e a minor costo al risultato desiderato.

Modi per creare prompt efficaci

Creare prompt efficaci richiede una combinazione di chiarezza, contesto e creatività. Si consiglia di provare diversi formati per trovare i modi più efficaci per interagire con l’AI. Ecco alcune tecniche essenziali:

Sii specifico e chiaro

Prompt ambigui possono confondere il modello. Un prompt ben strutturato garantisce che l’AI comprenda la tua intenzione.

Esempio:

• Prompt ambiguo:
  Scrivi qualcosa sullo sport.
• Prompt specifico:
  Scrivi un post di 200 parole sui benefici dell’esercizio fisico regolare nei giocatori di basket.

Fornisci il contesto

Includere dettagli rilevanti aiuta l’AI a generare risposte su misura per le tue esigenze.

Esempio:

• Senza contesto:
  Spiega la fotosintesi.
• Con contesto:
  Spiega la fotosintesi a un bambino di 10 anni usando un linguaggio semplice.

Usa esempi

Aggiungere esempi guida l’AI a capire formato o tono desiderati.

Esempio:

• Senza esempio:
  Genera una recensione di un prodotto per uno smartphone.
• Con esempio:
  Scrivi una recensione positiva di uno smartphone come questa: “Sto usando il [Product Name] da una settimana e la qualità della sua fotocamera è eccezionale…”

Sperimenta con i template

Utilizzare template standardizzati per compiti simili garantisce coerenza e risparmia tempo.

Esempio di template per la creazione di blog:
“Scrivi un post sul blog di [numero di parole] su [argomento], concentrandoti su [dettagli specifici]. Usa un tono amichevole e includi [parole chiave].”

Tecniche avanzate per l’ottimizzazione del contesto

Diverse strategie avanzate possono aiutarti a portare i tuoi prompt a un livello superiore. Queste tecniche vanno oltre la semplice chiarezza e struttura, permettendoti di affrontare compiti complessi, integrare dati dinamici e personalizzare le risposte AI per domini o esigenze specifiche. Ecco una breve panoramica di come funziona ogni tecnica, con esempi pratici.

Few-Shot Learning

Il few-shot learning consiste nel fornire alcuni esempi all’interno del prompt per aiutare l’AI a capire il pattern o il formato richiesto. Consente al modello di generalizzare efficacemente con pochi dati, ideale per compiti nuovi o poco familiari.

Basta aggiungere alcuni esempi nel prompt per aiutare il modello a comprendere le tue aspettative.

Esempio di prompt:

Traduci le seguenti frasi in francese:

1. Buongiorno → Bonjour
2. Come stai? → Comment ça va?
   Ora, traduci: Come ti chiami?

Prompt Chaining

Il prompt chaining consiste nel suddividere compiti complessi in passaggi più piccoli e gestibili che si costruiscono l’uno sull’altro. Questo metodo consente all’AI di affrontare problemi a più fasi in modo sistematico, garantendo chiarezza e precisione nell’output.

Esempio di prompt:

• Passaggio 1: Riassumi questo articolo in 100 parole.
• Passaggio 2: Trasforma il riassunto in un tweet.

Recupero contestuale

Il recupero contestuale integra nel prompt informazioni rilevanti e aggiornate facendo riferimento a fonti esterne o riassumendo dettagli chiave. In questo modo fornisci all’AI dati accurati e attuali per risposte più informate.

Esempio:
“Utilizzando i dati di questo report [inserisci link], riassumi i risultati chiave sulle tendenze dell’energia rinnovabile [inserisci tendenze].”

Fine-tuning con embedding

Il fine-tuning con embedding adatta il modello AI a compiti o domini specifici utilizzando rappresentazioni dati specializzate. Questa personalizzazione migliora la pertinenza e l’accuratezza delle risposte in applicazioni di nicchia o specifiche del settore.

Strategie di gestione dei token

Gestire l’uso dei token ti permette di controllare la rapidità e l’economicità con cui l’AI elabora input e output. Riducendo il numero di token processati, puoi risparmiare e ottenere risposte più rapide senza sacrificare la qualità. Ecco alcune tecniche per gestire efficacemente i token:

1. Elimina parole inutili: Evita linguaggio ridondante o prolisso. Mantieni i prompt concisi e diretti.
   • Verboso: Potresti cortesemente, se non ti dispiace, fornire una panoramica di…?
   • Conciso: Fornisci una panoramica di…
2. Usa il windowing: Concentrati sull’elaborazione solo delle parti più rilevanti di input lunghi. Suddividendo in parti gestibili, l’AI può estrarre meglio gli insight senza dover rileggere tutto l’input ogni volta.
   • Esempio: estrai i punti chiave da un documento di 10.000 parole dividendo in sezioni e richiedendo un riassunto per ciascuna.
3. Batch e divisione degli input: Quando elabori più prompt, raggruppali per maggiore efficienza.
   • Esempio: combina più query correlate in un unico prompt con separatori chiari.

Come monitorare le prestazioni

L’ottimizzazione non si ferma alla scrittura di prompt migliori. Monitora regolarmente le prestazioni e apporta modifiche sulla base dei feedback. Questo monitoraggio continuo permette un perfezionamento costante, dandoti la possibilità di apportare cambiamenti mirati.

Concentrati su queste aree chiave:

• Accuratezza delle risposte: Gli output soddisfano le aspettative?
• Efficienza: L’uso dei token e i tempi di elaborazione sono entro i limiti accettabili?
• Rilevanza: Le risposte rimangono pertinenti all’argomento?

Il modo migliore è lavorare in un’interfaccia che consenta di vedere e analizzare l’uso esatto per ogni prompt. Ecco lo stesso workflow AI di FlowHunt eseguito 5 volte, cambiando solo il materiale di partenza. La differenza tra i costi è di pochi centesimi, ma accumulandosi può diventare significativa:

Conclusione

Che tu voglia sfruttare al meglio i limiti gratuiti dei modelli AI o costruire una strategia AI su larga scala, l’ottimizzazione dei prompt è fondamentale per chiunque utilizzi l’AI. Queste tecniche ti permettono di usare l’AI in modo efficiente, ottenere output accurati e ridurre i costi.

Man mano che la tecnologia AI si evolve, l’importanza di una comunicazione chiara e ottimizzata con i modelli crescerà sempre di più. Inizia a sperimentare queste strategie oggi stesso gratuitamente. FlowHunt ti permette di lavorare con diversi modelli AI e funzionalità in un’unica dashboard, per workflow AI ottimizzati ed efficienti in qualsiasi compito. Prova la prova gratuita di 14 giorni!