Il prompt engineering non è altro che l’attività di impostare domande specifiche ai sistemi di Intelligenza Artificiale per avere risposte precise ed accurate. Tale processo necessita dell’adattamento del linguaggio e della chiarezza degli obiettivi per risultati ottimali.
Insomma, la qualità degli input dati determina poi la qualità degli output e intorno a questo concetto ruota il significato del prompt engineering. Questo settore di studio si focalizza sulla creazione di domande e comandi per l’AI, utili ad indirizzare le risposte e migliorare la performance.
Tramite prompt ben definiti, è possibile incrementare l’efficacia delle interazioni macchina-uomo, fronteggiando sfide difficili e inserendo gli assistenti virtuali in contesti altamente professionali. Dunque, il prompt engineering è una parte indispensabile nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.
Cos’è il prompt engineering e come agisce
I sistemi di AI generativa sono costruiti per produrre output particolari secondo la qualità delle istruzioni date. Il prompt engineering aiuta tali modelli a rispondere meglio ad una vasta gamma di quesiti, da quelli più elementari a quelli più tecnici, per fornirvi una risposta.
La regola basilare è che queste istruzioni devono essere di qualità per poter restituire risultati di puntuali e congruenti. Dunque, lo scopo finale è generare risposte sempre più precise ed esatte. Infatti, i prompt engineer sono coloro che producono le query che aiutano i modelli di AI generativa a comprendere le sfumature di linguaggio.
Il prompt non è altro che un testo in linguaggio naturale che chiede all’AI generativa di svolgere un’attività particolare. Questa categoria di Intelligenza Artificiale crea contenuti nuovi che includono video, immagini, storie, conversazioni e molto altro. Si basa sui modelli di Machine Learning (ML) molto ampi che usano reti neurali profonde addestrate in precedenza su ingenti quantità di dati.
I sistemi di AI generativa agiscono secondo l’elaborazione naturale del linguaggio (NLP) e impiegano proprio gli input del linguaggio naturale per restituire risultati complessi. Tali modelli sono molto potenti e in poco tempo iniziano a dare contenuti. Infatti, anche una singola parola basta per permettere al sistema di dare una risposta dettagliata.
Detto ciò, non tutti gli input producono risultati utili. Questo perché i modelli di AI generativa necessitano di informazioni dettagliate e contestualizzate per poter avere risposte esatte e accurate. Infatti, quando si programmano con continuità i prompt, si hanno poi esiti più utilizzabili e significativi.
L’importanza del prompt engineering
I processi di prompt engineering sono aumentati in maniera esponenziale dal lancio dell’AI generativa ed oggi i prompt engineer sono capaci di riempire il gap tra gli utenti finali e i modelli linguistici di ampie dimensioni.
Questi ingegneri individuano modelli e script che gli utenti possono personalizzare per avere risultati ottimali dai modelli linguistici. Quindi sperimentano varie tipologie di input per definire una libreria di prompt che gli sviluppatori possono usare per svariati scenari e utilizzi. Ecco quali sono i principali vantaggi offerti dal prompt engineering:
- Maggiore controllo sulle interazioni: il prompt engineering consente agli sviluppatori un controllo migliore sulle interazioni degli utenti finali con i sistemi AI poiché i prompt congruenti ed efficaci danno lo scopo e definiscono il contesto per i modelli linguistici di vaste dimensioni. Ciò significa che sono in grado di aiutare a costruire output più specifici e presentarli nel formato richiesto;
- Migliore esperienza utente: con i prompt corretti gli utenti evitano errori e possono ricevere solo risposte coerenti e pertinenti. In questo modo è possibile ridurre i condizionamenti che potrebbero presentarsi per colpa dei pregiudizi umani nei dati di formazione dei modelli linguistici. In aggiunta, con una migliore interazione l’AI potrà intuire l’intenzione dell’utente anche in presenza di un input minimo;
- Aumento della flessibilità: maggiori livelli di astrazione consentono di avere modelli AI migliori, permettendo alle aziende di ottenere strumenti flessibili su larga scala. Per esempio, gli ingegneri possono delineare prompt differenti che allenano il sistema AI ad individuare le inefficienze impiegando segnali ampi, invece di dati specifici.
Come costruire prompt efficaci
I processi di prompt engineering per essere vincenti hanno bisogno di comunicare istruzioni specifiche che indichino contesto e risposta attesa. Per ottenere risposte coerenti e soddisfacenti rispetto agli input dati è importante seguire alcune semplici regole:
- Fornire istruzioni inequivocabili: è bene indicare con chiarezza nel prompt la risposta voluta per evitare cattive interpretazioni da parte del modello AI;
- Indicare un contesto specifico all’interno del prompt: l’ingegnere deve dare un contesto ed includere requisiti di output, richiedendo un formato specifico;
- Creare un equilibrio tra dati mirati e output desiderato: è utile bilanciare complessità e semplicità del prompt per non ottenere risposte vaghe o non attinenti. Un prompt troppo elementare può non centrare il contesto, mentre uno troppo complesso potrebbe confondere il sistema AI;
- Sperimentare per perfezionare il prompt: il prompt engineering si compone di un processo iterativo. È fondamentale provare e sperimentare idee diverse per avere buoni risultati. Per una migliore pertinenza possono anche essere richiesti più tentativi e proprio i test ripetuti diminuiscono le dimensioni del prompt e consentono di generare output precisi.
Campi d’uso del prompt engineering
Diventando l’AI generativa sempre più accessibile, le società stanno individuando nuovi metodi per avvalersi dell’aiuto del prompt engineering nel risolvere problemi reali. Vediamo allora quali sono i più importanti casi d’utilizzo:
- Chatbot: il prompt engineering può essere un valido alleato per aiutare i chatbot a dare risposte congrue al contesto in tempo reale nel corso di una conversazione. Con l’ausilio di prompt studiati e ad hoc, gli sviluppatori possono far sì che l’AI sia capace di comprendere le richieste degli utenti, rispondendo in maniera esatta e precisa;
- Assistenza sanitaria: nel campo della sanità e dell’healthcare i prompt engineer hanno la possibilità di istruire i modelli di AI per riassumere dati medici e ipotizzare suggerimenti terapeutici. I prompt efficaci possono essere d’aiuto ai sistemi AI nell’elaborazione dei dati dei pazienti, fornendo anche opinioni e consigli;
- Sviluppo software: il prompt engineering è fondamentale nello sviluppo dei software in quanto si basa su modelli AI per produrre parti di codice e dare soluzione alle difficoltà di programmazione. L’uso del prompt engineering permette di risparmiare tempo e dà una mano nelle attività di sviluppo del codice;
- Cybersecurity: le attività di prompt engineering sono utilizzate per testare i sistemi di sicurezza informatica. Infatti, molti professionisti si affidano all’AI per la simulazione di cyberattacchi e programmare strategie difensive più funzionali. Inoltre, la definizione di prompt può essere d’aiuto per trovare vulnerabilità del software;