Esempi, tecniche e applicazioni pratiche di prompt engineering

Non chiameresti mai una pizzeria per effettuare un ordine semplice per una “pizza”. Per ricevere la cena che desideri, specificeresti il tipo di impasto, i condimenti, le spezie, la bevanda di accompagnamento e qualsiasi ingrediente a cui potresti essere allergico.

La morale della storia è questa: più le tue istruzioni sono dettagliate, più la pizza sarà vicina ai tuoi gusti. Questo vale per l’utilizzo di strumenti di IA generativa come ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google.

In questo articolo del blog vi mostriamo come fornire istruzioni chiare e porre domande specifiche agli strumenti di IA generativa: un processo noto anche come "prompt engineering".

Che cos’è il prompt engineering?

Il prompt engineering è il processo di progettazione e perfezionamento del testo di input fornito ai modelli di IA, in particolare ai modelli linguistici, al fine di ottenere risposte più accurate, pertinenti e creative.

Perché dovresti imparare il prompt engineering

L'IA generativa sta diventando uno degli strumenti più potenti e influenti in un ampio intervallo di applicazioni, dalla scrittura di contenuti alla modellazione architettonica. Secondo McKinsey, entro il 2030 fino al 30% delle ore attualmente lavorate nell'economia statunitense potrebbe essere automatizzato grazie alle tecnologie basate sull'IA generativa.

Per sfruttare al meglio l'IA generativa, è necessario padroneggiare il prompt engineering.

Accelerare le interazioni: il prompt engineering funge da interfaccia principale tra l’intento umano e l’output della macchina. Affinché il modello di machine learning (ML) comprenda la tua query in linguaggio naturale, devi conoscere il prompt engineering.

Stimolare la creatività dell’IA: Il fattore che contraddistingue l’IA generativa è che essa “genera”, ovvero crea testi, immagini o dati in risposta a prompt. Per ottenere risposte creative, è necessario inserire prompt chiari.

Ottenere risposte accurate: una delle principali sfide nell’IA generativa è rappresentata dall’allucinazione, un fenomeno in cui il modello di IA produce informazioni errate o fuorvianti sulla base di presupposti sbagliati o pregiudizi intrinseci. Per eliminarla, sono necessarie solide competenze di prompt engineering.

Ottimizzazione dei risultati: l’IA generativa si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni, in grado di elaborare quantità straordinarie di dati. Per sfruttare al meglio le potenzialità di un modello — e aggirarne i limiti — è fondamentale un’efficace ingegneria dei prompt.

Migliorare la pertinenza: qualsiasi contenuto generato dall’IA deve essere pertinente per il pubblico di destinazione. Ad esempio, è possibile migliorare la pertinenza di un post sui social media generato dall’IA per il proprio pubblico specificandone i dati demografici, gli interessi, le esigenze, le sfide, ecc.

Per trarne vantaggio, è necessario comprendere come utilizzare il prompt engineering per ottenere i risultati desiderati dall’IA generativa. Cominciamo con alcuni esempi

Esempi di prompt engineering

Esistono numerose regole su cosa fare e cosa evitare, best practice e modelli di prompt per l’IA che possono aiutarti a ottenere risultati ottimali. Ma prima di addentrarci in qualsiasi trucco relativo all’IA, il modo migliore per apprendere una competenza pratica come il prompt engineering è vederla in azione.

Ecco alcuni esempi di prompt engineering in diversi ambiti lavorativi.

Il prompt engineering nello sviluppo del software

Che si tratti di programmare, correggere bug o redigere documentazione, gli strumenti di IA per sviluppatori possono semplificare notevolmente il tuo lavoro. Ecco come.

Assistenza nella revisione del codice

“Genera una lista di controllo per la revisione del codice di un’applicazione di automazione dei processi robotica (RPA) realizzata con Python. Concentrati in particolare sulla leggibilità e sulla sicurezza dell’azienda.”

Documentazione tecnica

“Scrivi una guida completa sull’implementazione di OAuth 2.0 in un’applicazione web utilizzando Node.js. Includi istruzioni dettagliate e frammenti di codice per ogni fase.”

Correzione dei bug

“Descrivi un approccio sistematico per identificare e correggere le perdite di memoria in un’applicazione Java, includendo gli strumenti da utilizzare e le aree più comuni da controllare.” Se sei un principiante e trovi tutto questo un po’ troppo complesso, siamo qui per aiutarti. Utilizza i prompt di ChatGPT di ClickUp dedicati all’ingegneria per generare idee, elaborare piani e molto altro ancora.

Prompt di IA generativa per la gestione dei prodotti

I team di sviluppo software agile spesso non dispongono di product manager in grado di definire chiaramente la roadmap e guidare i progressi. Gli strumenti di IA come ChatGPT possono essere d’aiuto.

Priorità delle funzionalità/funzioni

“Utilizzando il modello di valutazione RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), stabilisci le priorità delle seguenti funzionalità/funzioni per il nostro prossimo strumento di project management: bacheche Kanban, collaborazione in tempo reale, reportistica automatizzata e integrazioni con terze parti.”

Creazione di profili utente

“Sviluppa un profilo utente dettagliato per un’app di monitoraggio dell’attività fisica rivolta a professionisti impegnati che sono alle prime armi con il fitness personale. Includi dati demografici, obiettivi, difficoltà e modalità di utilizzo dell’app.”

Sviluppo della roadmap di prodotto

“Elabora una roadmap di prodotto di 6 mesi per l’espansione di una piattaforma di e-commerce, concentrandoti sull’integrazione dell’IA per esperienze di acquisto personalizzate. Descrivi in dettaglio le fasi, le attività cardine e i risultati attesi.” Oppure scegli tra gli oltre 130 prompt di ClickUp per ChatGPT dedicati alla gestione dei prodotti e inizia subito.

Esempi di prompt engineering nel project management

Puoi chiedere a Gen IA di creare un piano di progetto, che potrai poi personalizzare. Oppure puoi semplicemente farti aiutare a ottimizzarne alcune parti. Vedremo entrambi i casi qui di seguito.

Creazione del piano di progetto

“Elabora un piano di progetto dettagliato per il lancio di un nuovo marketplace online, includendo fasi quali la ricerca di mercato, la progettazione e lo sviluppo, i test e la strategia di lancio. Specifica le attività chiave, le risorse necessarie e la Sequenza per ciascuna fase.”

Ottimizzazione delle risorse

“Analizza l’attuale allocazione delle risorse per un progetto di sviluppo software e suggerisci delle ottimizzazioni per garantire la consegna puntuale senza compromettere la qualità. Prendi in considerazione fattori quali le competenze, la distribuzione del carico di lavoro e le attività del percorso critico.”

Oltre 190 prompt ChatGPT per il project management, selezionati in esclusiva per te da ClickUp.

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Prompt per la creazione di contenuti

I migliori strumenti di creazione di contenuti basati sull'IA possono aiutarti a migliorare significativamente i tuoi risultati di marketing. Prova quanto segue per verificarlo di persona.

Campagna sui social media

“Progetta una campagna sui social media per il lancio imminente di uno shampoo ecologico. Includi 3 diversi post su Instagram e 3 diversi post su Twitter. Aggiungi hashtag pertinenti per ciascuna piattaforma.”

Contenuto della newsletter via email

“Crea contenuti accattivanti per una newsletter mensile dedicata a una startup tecnologica, che includa un aggiornamento sul prodotto, un approfondimento su un membro del team, i prossimi eventi e un invito all’azione che incoraggi i lettori a provare una nuova funzionalità/funzione.”

Puoi anche fornire maggiori dettagli sull'aggiornamento del prodotto o su un membro del team per ottenere risultati più precisi. Ecco un esempio qui sotto.

“Mettiamo in luce un membro del team. Si chiama Jake ed è uno sviluppatore eccezionale. Questo mese la sua esperienza lavorativa con noi è completata da un anno. Da quando è entrato a far parte del team, ha contribuito a risolvere alcuni dei problemi più complessi dei nostri clienti. Un cliente una volta ha detto: «Senza Jake, saremmo rimasti bloccati in un circolo vizioso di confusione. Ha fatto un ottimo lavoro, aiutandoci a prendere due piccioni con una fava.»”

Utilizza ClickUp Brain come assistente di scrittura: esegui controlli ortografici, riepiloga documenti più lunghi, crea tabelle, modelli, trascrizioni e molto altro ancora.

Ricorda che la maggior parte delle aziende non vede ancora di buon occhio i contenuti generati dall’IA, il che ha portato alla nascita di diversi strumenti per il rilevamento dell’IA. Il modo migliore per utilizzare l’IA generativa per i contenuti sarebbe come strumento di brainstorming o come punto di partenza per superare il “problema della pagina bianca”.

Il prompt engineering nelle applicazioni dei chatbot

Da un punto di vista tecnico, ChatGPT o Google Gemini è un chatbot con cui interagiamo. Comprende ciò che inseriamo e genera delle risposte. È addestrato su modelli linguistici di grandi dimensioni con una grande quantità di dati.

È possibile utilizzare questi modelli e addestrarli ulteriormente con informazioni proprietarie o specifiche del settore per consentire conversazioni ricche di sfumature, sensibili al contesto e personalizzate con l’utente. In questo caso, il cliente potrebbe semplicemente porre domande del tipo: “Quanto costa questo zaino?”

Tuttavia, un buon chatbot per il servizio clienti può attingere ai dati aziendali relativi alla cronologia degli acquisti, alla posizione, alle preferenze, ai reclami passati, ecc., per fornire risposte e proporre prodotti di fascia superiore, migliorando significativamente l’esperienza dell’utente.

Prompt engineering per la programmazione informatica e i sistemi di controllo delle versioni

Il prompt engineering può aiutare uno sviluppatore a generare frammenti di codice specifici in vari linguaggi di programmazione.

“Scrivi una funzione Python per effettuare una connessione a un database SQL ed eseguire una query SELECT in base ai parametri passati alla funzione.”

L'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro di controllo delle versioni fornisce raccomandazioni per la revisione del codice basate sulla cronologia dei commit, suggerisce aree del codice che potrebbero richiedere una rifattorizzazione e automatizza le attività di routine relative al controllo delle versioni, migliorando la qualità del codice e la produttività del team.

Tecnologie creative di prompt per l’IA

Il prompt engineering, specialmente con modelli come DALL-E, sblocca potenzialità senza precedenti nella generazione di immagini fantasiose e complesse a partire da descrizioni testuali.

Ad esempio, uno sviluppatore di videogiochi potrebbe utilizzare un prompt del tipo: “Genera un’immagine di una via commerciale, con negozi di moda su entrambi i lati, al tramonto, caratterizzata da stili architettonici moderni e colori freddi”. I risultati consentono una rapida visualizzazione degli ambienti di gioco senza richiedere un lungo lavoro di disegno manuale.

Prompt engineering per l'analisi dei database

In genere, l’estrazione di informazioni dai database richiede che una persona con conoscenze di SQL scriva query complesse in linguaggio di programmazione. L’IA generativa ha cambiato questa situazione, consentendo di scrivere le query in linguaggio naturale per recuperare dati da origini dati non strutturate o semi-strutturate.

Elaborazione dei dati

“Mettiti nei panni di un data scientist e scrivi del codice per pulire e pre-elaborare i miei dati in vista dell’analisi. Il mio set di dati contiene le informazioni sugli acquisti di tutti i clienti degli ultimi 30 giorni.”

Qui puoi chiedere a Gen IA di eseguire specifiche attività di pulizia dei dati, come eliminare le righe vuote, rimuovere le righe con valori nel carrello inferiori a 50$, e così via.

Visualizzazione dei dati

“Scrivi del codice in Python per visualizzare il mio set di dati. Il mio set di dati contiene le informazioni relative agli acquisti di tutti i clienti di età superiore ai 50 anni negli ultimi 30 giorni.”

Fornisci specifiche aggiuntive per la visualizzazione e la messa a punto, come ad esempio “mostrami le tendenze di acquisto” o “organizza per categoria”.

Analisi del sentiment con prompt per l'IA generativa

L’analisi del sentiment è estremamente diffusa nei contenuti generati dagli utenti online, in particolare nei post sui social media. Il prompt per comprendere il sentiment dei clienti riguardo al tuo prodotto potrebbe essere il seguente.

“Sulla base del mio set di dati contenente post sui social media che contengono una menzione di [marchio], classificali come positivi, negativi o neutri. Identifica le caratteristiche/gli aspetti specifici associati a ciascun sentiment.”

Se hai appreso le nozioni di base sul funzionamento del prompt engineering, è giunto il momento di esplorarne le applicazioni più ampie e le implicazioni.

Il ruolo del prompt engineering nei settori basati sui dati

Come si evince dagli esempi sopra riportati, è possibile effettuare analisi di base dei dati o analisi del sentiment in tutti i settori. Tuttavia, l’IA generativa e il prompt engineering stanno offrendo un valore aggiunto in particolare nei settori e nelle applicazioni basati sui dati. Ecco come.

Formazione

Un buon prompt engineering aiuta gli educatori a creare contenuti accurati, pertinenti, coinvolgenti e personalizzati su larga scala. Alcuni dei casi d’uso con il maggior potenziale per l’IA nel settore dell’istruzione sono:

Esperienze di apprendimento personalizzate: creazione di lezioni e piani basati sulle preferenze, le competenze e gli interessi di ogni singolo studente in pochissimo tempo.

Creazione automatizzata di contenuti: generazione rapida di materiali di supporto, quali riepiloghi/riassunti, quiz e domande di comprensione del testo.

Apprendimento e pratica delle lingue: generazione di scenari di conversazione, esercizi di grammatica e di vocabolario in linea con il livello attuale dello studente.

Tutoraggio e supporto: tutoraggio basato sull’IA per rispondere alle domande specifiche degli studenti o affrontare le loro aree di difficoltà, fornendo spiegazioni, risorse ed esercizi pratici.

Ricerca e sviluppo

Creando prompt precisi e contestualmente rilevanti, i ricercatori sfruttano i modelli di IA per setacciare grandi quantità di dati, generare ipotesi innovative e persino simulare i risultati sperimentali.

I prompt engineer possono aiutare i ricercatori a progettare l'input corretto per ottenere risultati accurati su larga scala. Alcuni scenari in cui ciò può rivelarsi utile sono:

Revisione della letteratura: Effettuare revisioni complete della letteratura, identificando gli studi pertinenti, i risultati chiave e le lacune nell’attuale base di conoscenze.

Data mining: individuazione di modelli, correlazioni e anomalie in grandi set di dati.

Generazione di ipotesi: Generazione di più ipotesi all’interno della stessa area di ricerca per esplorare percorsi multipli.

Simulazione di esperimenti: simulazione di esperimenti o dei risultati dei modelli, riducendo la necessità di esperimenti fisici costosi e dispendiosi in termini di tempo.

Settore sanitario

Il prompt engineering migliora la capacità dei modelli di IA di interpretare dati medici complessi, fornire supporto diagnostico, personalizzare l’assistenza ai pazienti e facilitare la ricerca e la formazione.

I prompt engineer possono aiutare i professionisti del settore medico a ricavare informazioni più approfondite dai propri dati nei seguenti scenari.

Casi d'uso pratici del prompt engineering

Fondamentalmente, l’IA generativa è in grado di creare contenuti in tre forme: testo, immagini e audio/video. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d’uso più efficaci dell’IA in queste tre forme.

Il prompt engineering nella generazione di testo

Questo è oggi il caso d'uso più diffuso dell'IA generativa. Dai giornalisti ai professionisti del marketing, fino agli sviluppatori più timidi, utenti di ogni tipo utilizzano i generatori di testo basati sull'IA per soddisfare le proprie esigenze.

I casi d'uso più diffusi sono:

Esistono inoltre strumenti di IA per gli appunti delle riunioni in grado di trascrivere le videochiamate in appunti testuali o di riepilogare gli appunti testuali per individuare i punti chiave, le azioni da intraprendere, ecc.

Il prompt engineering nella generazione di immagini

Sebbene non sia ancora diffusa quanto quella del testo, la generazione di immagini offre incredibili opportunità creative. Tra i casi d’uso più diffusi figurano:

Il prompt engineering nella generazione di contenuti audio e video

La generazione di contenuti audio e video tramite il prompt engineering trova importanti applicazioni nei settori dell’intrattenimento, dell’istruzione e dell’assistenza virtuale. Alcuni casi d’uso pratici degli strumenti di creazione di contenuti basati sull’IA includono:

L’impatto dell’IA generativa è straordinario e influenza ogni settore, industria, area geografica e tipo di attività. Nel prossimo decennio, il prompt engineering potrebbe definire la capacità di una persona di apprendere e comprendere le cose, proprio come oggi avviene con la ricerca su Google.

Nonostante l'IA generativa sia in rapida evoluzione, ecco alcuni metodi fondamentali che puoi utilizzare per muovere i primi passi nel prompt engineering.

Metodi di prompting

Prima di addentrarci nei termini tecnici, ricorda che il vantaggio principale dell’IA generativa è che puoi fornire i tuoi input in linguaggio naturale. Quindi, parla pure con ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot come faresti normalmente.

Osserva le risposte e perfeziona il tuo input man mano che procedi. Ecco alcuni concetti che potrebbero esserti d’aiuto lungo il percorso.

Apprendimento zero-shot

Assegnare un’attività all’IA senza fornire esempi o contesti preliminari è noto come “zero-shot prompting”. È caratterizzato dai seguenti aspetti.

Esempio di prompt: “Identifica il linguaggio di programmazione principale utilizzato nel seguente frammento di codice: print(‘Hello, World!’). ”

Apprendimento con pochi esempi

Fornire al modello di IA alcuni esempi dell’attività da svolgere prima di presentargli il compito vero e proprio è una tecnica denominata “few-shot prompting”.

Esempio di prompt: “Date le coppie di input e output: Input: 5 * 5, Output: 25; Input: 8 + 2, Output: 10; calcola l’output per Input: 7 – 4.”

Prompt basati sulla catena di pensiero

Stimolare il modello affinché generi passaggi intermedi o percorsi di ragionamento che conducano alla risposta finale o all’output desiderato è noto come “chain-of-thought” (COT).

Esempio di prompt: “Per invertire una data stringa ‘hello’, per prima cosa suddividi la stringa nei singoli caratteri. In secondo luogo, inverti l’ordine di questi caratteri. Infine, ricomponi i caratteri in una stringa. Qual è il risultato finale?”

Tecniche avanzate di prompt engineering

Vediamo ora alcune tecniche di prompt engineering più complesse e avanzate.

CoT zero-shot

Il "zero-shot chain-of-thought" (COT) combina i due metodi per affrontare problemi complessi senza esempi precedenti nei dati di addestramento.

Immagina di utilizzare un modello di IA generativa per eseguire il debug di un frammento di codice software che non ha mai incontrato prima.

Utilizzando il COT zero-shot, il modello sarebbe in grado di articolare la propria comprensione del problema, dedurne logicamente le cause e formulare potenziali soluzioni, passaggio dopo passaggio, pur non essendo stato addestrato su quella specifica questione.

Strumento automatico di ingegneria dei prompt (APE)

E se l’IA potesse fornire suggerimenti all’IA per trovare le risposte giuste? Beh, questo significa automatizzare il prompt engineering.

L'utilizzo di algoritmi e tecniche per generare o ottimizzare automaticamente i prompt destinati all'interazione con i modelli di IA è denominato APE. In questo modello, l'algoritmo analizza un corpus di tentativi con esito positivo e fallito per automatizzare attività simili.

Successivamente, il sistema incorpora parole chiave, strutture e istruzioni identificate come quelle che con maggiore probabilità porteranno a un risultato positivo. Man mano che l’IA genera script, il sistema APE ne valuta l’efficacia, perfeziona il prompt sulla base di ciò che apprende e migliora il processo in modo iterativo.

Indipendentemente dal metodo utilizzato, è probabile che tu debba affrontare alcune sfide nel tuo percorso verso un prompt engineering efficace.

Limiti e sfide del prompt engineering

Essendo un campo emergente, l’IA generativa sta attraversando alti e bassi. D’altra parte, gli utenti stanno sperimentando prompt e stili diversi per ottenere i risultati di cui hanno bisogno. Una tecnologia in così rapida evoluzione è destinata a presentare delle sfide.

Alcuni dei principali limiti del prompt engineering e i modi per superarli.

Dipendenza dal modello: un prompt che funziona bene con un modello potrebbe non produrre gli stessi risultati con un altro.

Presta attenzione alle differenze tra i modelli. Apporta modifiche e ottimizzazioni man mano che procedi.

Complessità e specificità: per creare prompt efficaci è spesso necessaria una comprensione approfondita del linguaggio e delle capacità del modello.

Trova il giusto equilibrio tra un approccio troppo vago e uno troppo specifico per sfruttare al meglio i tuoi modelli linguistici di grandi dimensioni.

Pregiudizi e sensibilità: i modelli di IA possono ereditare pregiudizi dai dati di addestramento, che potresti amplificare inavvertitamente attraverso il prompt engineering. Inoltre, allucinazioni, pregiudizi, insensibilità, ecc. possono portare a risultati dannosi, fuorvianti o non etici.

Realizza sistemi per una valutazione attenta e un controllo etico dell’utilizzo dell’IA.

Scalabilità: Man mano che la portata delle attività aumenta, la creazione manuale di prompt per ogni singolo scenario diventa poco pratica.

Valuta la generazione automatica o l’ottimizzazione dei prompt in vista delle esigenze future.

Interpretabilità: la mancanza di interpretabilità può rendere difficile il miglioramento iterativo dei prompt o la diagnosi dei problemi.

Utilizza metodi basati sulla catena di pensiero e insisti per conoscere il ragionamento logico dell’IA in merito ai risultati importanti.

Overfitting e underfitting: l’overfitting si verifica quando un prompt è troppo specifico per esempi particolari, rendendolo meno efficace nei casi generali. L’underfitting si verifica quando un prompt è troppo generico, portando a risultati generici o irrilevanti.

Beh, trova il giusto equilibrio.

Vincoli di costo e risorse : un prompt engineering di alta qualità, specialmente in un contesto commerciale, può richiedere notevoli risorse computazionali e tempo da parte di esperti.

Attenzione alle applicazioni pratiche e al ritorno sull’investimento.

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Come si chiama quella canzone di Taylor Swift? Quanto formaggio devo mettere nella pasta? Questo set di dati è pulito e pronto per l’analisi? A quale farmaco è allergico questo paziente? Quali attività di questo sprint devono ancora essere assegnate?

L'ambito di applicazione dei modelli di IA generativa è in continua espansione. Di conseguenza, il prompt engineering sta diventando una competenza indispensabile per i professionisti di tutti i settori.

La tua capacità di parlare la lingua dell’LLM determina il tuo esito positivo nell’ottenere i migliori risultati: un’abilità che si sintetizza nel concetto di “prompt engineering”.

Potresti cimentarti nel prompt engineering con uno qualsiasi dei modelli LLM gratuiti come ChatGPT, Google Gemini, DALL-E ecc. Prova a chiedergli di creare un remix delle tue canzoni preferite per la tua prossima festa di compleanno o di esaminare gli estratti conto della tua carta di credito per visualizzare le tue spese più consistenti.

Rendi il tuo lavoro più veloce ed efficace con ClickUp Brain. ClickUp integra l’IA nella piattaforma per la gestione delle conoscenze, il project management e la scrittura.

E non è tutto: ClickUp Brain include anche prompt integrati e centinaia di modelli per assicurarti di partire con il piede giusto. Scopri cosa può fare l’IA generativa per la project management dei tuoi progetti. Prova ClickUp gratis oggi stesso!

Domande frequenti sul prompt engineering

1. Che cos’è il prompt engineering? Con un esempio.

La creazione di input per modelli di IA generativa come ChatGPT, al fine di guidarli nella produzione di risultati specifici o desiderati, è denominata "prompt engineering".

Esempio di prompt engineering

Quando uno sviluppatore di software desidera utilizzare un modello linguistico come GPT-4 per generare uno script Python per uno scraper web che raccolga i titoli delle notizie da un sito web specifico.

Prompt: “Genera uno script Python utilizzando la libreria Beautiful Soup per estrarre i titoli delle ultime notizie da ‘example-news-site.com’. Lo script deve gestire l’impaginazione e memorizzare i titoli in un elenco.”

2. Qual è un esempio di prompt?

Qualsiasi input fornito a un modello di IA generativa è un prompt. Grazie a una buona ingegneria dei prompt, è possibile migliorare significativamente i risultati, rendendoli più utili, pertinenti, accurati e coinvolgenti.

Un buon esempio di prompt è: “Genera una descrizione del prodotto di 150 parole per un set di asciugamani in fibra di bambù che ne sottolinei i vantaggi ecologici, la resistenza e la morbidezza. Includi un invito all’azione che incoraggi uno stile di vita eco-consapevole e promuova l’impegno del marchio verso la sostenibilità.”

3. Come posso iniziare a occuparmi di prompt engineering?

Il modo migliore per avvicinarsi al prompt engineering è provarlo in prima persona. Interagisci con esso utilizzando un linguaggio naturale e cerca di comprendere il modello. Parallelamente, puoi:

Rimani aggiornato sui progressi nell'IA e nelle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, poiché questi possono influire sul modo in cui i prompt dovrebbero essere strutturati.