Padroneggiate l'arte del prompt engineering per guidare i modelli di intelligenza artificiale come gli LLM per ottenere risultati precisi e di alta qualità nei contenuti, nel servizio clienti e altro ancora.
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci (prompt) per guidare i modelli di intelligenza artificiale (AI), in particolare i Large Language Models (LLM), verso la generazione degli output desiderati. È come essere un abile comunicatore con un'intelligenza artificiale, sapendo esattamente cosa dire e come dirlo per ottenere la migliore risposta possibile. Questa pratica è fondamentale perché le prestazioni, la pertinenza e la qualità dei risultati di un modello di intelligenza artificiale sono molto sensibili al modo in cui viene formulata la domanda. Un prompt engineering efficace consente agli utenti di sfruttare tutto il potenziale dei potenti modelli di base per un'ampia gamma di attività.
Il fulcro dell'ingegneria dei prompt è la strutturazione di un input che fornisca un contesto chiaro e sufficiente per il modello. Mentre una domanda semplice può produrre una risposta di base, un prompt ben strutturato può controllare il tono, il formato e la complessità. I componenti chiave di un prompt avanzato possono includere
Automazione dell'assistenza clienti: Per garantire la coerenza e l'accuratezza del marchio, un'azienda può utilizzare l'ingegneria dei prompt per guidare il suo chatbot di assistenza. Un prompt potrebbe indicare all'IA di adottare un tono amichevole e disponibile, di utilizzare una base di conoscenze interna per rispondere alle domande sui prodotti e di definire un protocollo chiaro per stabilire quando passare una conversazione a un agente umano. In questo modo si controlla il comportamento dell'intelligenza artificiale, impedendole di fornire informazioni errate o di interagire con i clienti in modo non conforme al marchio.
Generazione di contenuti creativi: Nei modelli text-to-image come Midjourney o DALL-E 3 di OpenAI, la richiesta è lo strumento principale per la creazione. Una richiesta semplice come "la foto di un'auto" produrrà un risultato generico. Tuttavia, un prompt dettagliato come "Un'auto sportiva rossa d'epoca degli anni '60 che sfreccia su un'autostrada costiera al tramonto, stile fotorealistico, illuminazione cinematografica, risoluzione 8K" fornisce istruzioni specifiche sul soggetto, l'ambientazione, lo stile e la qualità, producendo un'immagine altamente personalizzata e di grande impatto visivo.
Pur essendo nata nell'ambito dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'ingegneria del prompt è sempre più rilevante nell'ambito della visione artificiale (CV). Ciò è dovuto allo sviluppo di modelli multimodali in grado di elaborare contemporaneamente testo e immagini. Modelli come CLIP e rilevatori di vocaboli aperti come YOLO-World possono eseguire compiti come il rilevamento di oggetti sulla base di descrizioni testuali arbitrarie. Per questi modelli, la creazione di un prompt testuale efficace (ad esempio, "rileva tutte le 'biciclette' ma ignora le 'motociclette'") è una forma di ingegneria del prompt cruciale per guidare questi modelli linguistici di visione. Piattaforme come Ultralytics HUB facilitano l'interazione con i vari modelli, dove la definizione dei compiti attraverso le interfacce può trarre vantaggio dai principi dell'ingegneria dei prompt.
È importante distinguere il prompt engineering da altri concetti di apprendimento automatico: