Esempi, tecniche e applicazioni pratiche dell'ingegneria del pronto intervento

Non chiameresti una pizzeria per effettuare un ordine semplice per una "pizza". Per ricevere la cena che desideri, specificheresti la tua scelta di crosta, condimenti, spezie, bevanda da accompagnare e qualsiasi cosa a cui potresti essere allergico.

La morale della storia è: più dettagliate sono le tue istruzioni, più la pizza sarà vicina alle tue preferenze. Questo vale anche per l'uso di strumenti di IA generativa come ChatGPT di Open AI o Gemini di Google.

In questo post 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, per 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. McKinsey ritiene che entro il 2030 fino al 30% delle ore attualmente lavorate nell'economia statunitense potrebbe essere automatizzato con tecnologie basate sull'IA generativa.

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

Accelerare le interazioni: il prompt engineering funge da interfaccia primaria tra l'intenzione umana e l'output della macchina. Affinché il modello di machine learning (ML) comprenda la tua query in linguaggio naturale, è necessario conoscere il prompt engineering.

Promuovere la creatività dell'IA: il fattore di differenziazione dell'IA generativa è che "genera", ovvero crea testi, immagini o dati in risposta a prompt. Per ottenere risposte creative, è necessario inserire prompt chiari.

Ottenere risposte accurate: una grande sfida nell'IA generativa è stata l'allucinazione, un fenomeno in cui il modello di IA produce informazioni errate o fuorvianti sulla base di ipotesi sbagliate o pregiudizi intrinseci. Per eliminare questo problema, sono necessarie buone competenze di prompt engineering.

Massimizzare i rendimenti: l'IA generativa è costituita da modelli linguistici di grandi dimensioni che elaborano quantità straordinarie di dati. Per sfruttare al meglio le capacità di un modello e aggirarne i limiti, è fondamentale un buon prompt engineering.

Migliorare la pertinenza: tutto ciò che viene generato dall'IA deve essere pertinente per il pubblico di destinazione. Ad esempio, puoi migliorare la pertinenza dei tuoi post sui social media generati dall'IA per il tuo pubblico specificando i dati demografici, gli interessi, le esigenze, le sfide, ecc.

Per sfruttare questi vantaggi, è necessario comprendere come utilizzare il prompt engineering per ottenere i risultati desiderati dall'IA generativa. Cominciamo con alcuni esempi.

Esempi di prompt engineering

Ci sono molte cose da fare e da non fare, best practice e modelli di prompt IA che possono aiutarti a ottenere risultati ottimali. Ma prima di addentrarci nei trucchi dell'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.

Prompt engineering per lo sviluppo di software

Che si tratti di programmare, correggere bug o scrivere 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 per un'applicazione di automazione dei processi robotici (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, inclusi gli strumenti da utilizzare e le aree comuni da controllare." Se sei un principiante e trovi tutto questo un po' troppo complesso, abbiamo pensato a te. Utilizza i prompt ChatGPT di ClickUp per l'ingegneria per generare idee, elaborare piani e molto altro ancora.

Prompt IA per la gestione dei prodotti

I team di sviluppo software agile spesso non dispongono di product manager in grado di chiarire la roadmap e guidare lo stato. Gli strumenti di IA come ChatGPT possono essere d'aiuto.

Priorità delle funzionalità/funzioni

"Utilizzando il modello di valutazione RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), dai la priorità alle seguenti funzionalità/funzioni per il nostro prossimo strumento di project management: bacheche Kanban, collaborazione in tempo reale, reportistica automatizzata e integrazioni di terze parti."

Creazione di profili utenti

"Sviluppa un profilo utente dettagliato per un'app di monitoraggio del fitness rivolta a professionisti impegnati che sono principianti nel fitness personale. Includi dettagli demografici, obiettivi, sfide e come potrebbero utilizzare l'app."

Sviluppo della roadmap di prodotto

"Delinea 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 ClickUp ChatGPT per la gestione dei prodotti e inizia subito.

Esempi di prompt engineering nel project management

Puoi chiedere a Gen IA di creare un piano per il progetto, che potrai personalizzare. Oppure puoi semplicemente chiedere aiuto per ottimizzarne alcune parti. Vedremo entrambi gli esempi di seguito.

Creazione del piano di progetto

"Redigi un piano di progetto dettagliato per il lancio di un nuovo marketplace online, includendo fasi quali ricerca di mercato, progettazione e sviluppo, test e 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 ottimizzazioni per garantire una consegna puntuale senza compromettere la qualità. Prendi in considerazione fattori quali competenze, distribuzione del carico di lavoro e attività critiche".

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 IA possono aiutarti a migliorare significativamente i tuoi risultati di marketing. Prova quanto segue per vedere tu stesso.

Campagna sui social media

"Progetta una campagna sui social media per il lancio 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 aggiornamenti sui prodotti, approfondimenti su un membro del team, eventi in programma 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 precisi. Esempio di seguito.

"Metti in evidenza un membro del team. Si chiama Jake ed è uno sviluppatore eccezionale. Questo mese completa un anno di servizio. Durante questo periodo, ha contribuito a risolvere alcuni dei problemi più importanti dei 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".

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

Ricorda che la maggior parte delle aziende non predilige ancora i contenuti generati dall'IA, il che ha portato alla nascita di diversi strumenti di rilevamento dell'IA. Il modo migliore per utilizzare Gen AI per i contenuti sarebbe come strumento di brainstorming o come punto di partenza per eliminare il problema della pagina bianca.

Prompt engineering nelle applicazioni chatbot

Tecnicamente parlando, ChatGPT o Google Gemini è un chatbot con cui stiamo parlando. Comprende i nostri input e produce risposte. È addestrato su modelli linguistici di grandi dimensioni con una grande quantità di dati.

Puoi prendere questi modelli e addestrarli ulteriormente con informazioni proprietarie o specifiche del settore per consentire conversazioni sfumate, sensibili al contesto e personalizzate con l'utente. In questo caso, il cliente potrebbe semplicemente porre domande come "quanto costa questo zaino?".

Tuttavia, un buon chatbot per il servizio clienti può attingere dai dati aziendali relativi alla cronologia degli acquisti, alla posizione, alle preferenze, ai reclami passati, ecc. per fornire risposte e vendere prodotti, migliorando in modo significativo 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 la connessione a un database SQL ed eseguire una query SELECT basata sui 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 le aree del codice che potrebbero richiedere una rifattorizzazione e automatizza le attività di controllo delle versioni di routine, migliorando la qualità del codice e la produttività del team.

Tecnologie creative di prompting IA

Il prompt engineering, in particolare con modelli come DALL-E, libera capacità senza precedenti nella generazione di immagini fantasiose e complesse a partire da descrizioni testuali.

Ad esempio, uno sviluppatore di videogiochi potrebbe utilizzare un prompt come "Genera un'immagine di una strada principale, con negozi di moda su entrambi i lati, al tramonto, in stile architettonico moderno e con colori freddi". I risultati consentono una rapida visualizzazione degli ambienti di gioco senza richiedere un disegno manuale approfondito.

Prompt engineering per l'analisi dei database

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

Elaborazione dei dati

"Diventa un data scientist e scrivi un codice per pulire e pre-elaborare i miei dati per l'analisi. Il mio set di dati contiene le informazioni sugli acquisti di tutti i clienti degli ultimi 30 giorni."

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

Visualizzazione dei dati

"Scrivi il codice in Python per visualizzare il mio set di dati. Il mio set di dati contiene le informazioni sugli 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 "mostrami le tendenze di acquisto" o "organizza per categoria".

Analisi del sentiment con prompt IA

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

"Sulla base del mio set di dati contenente post sui social media che contengono menzioni di [marchio], classificali come positivi, negativi o neutri. Identifica le funzionalità/funzioni specifiche associate a ciascun sentimento."

Se hai imparato le basi del funzionamento del prompt engineering, è il momento di vedere le sue applicazioni e implicazioni più ampie.

Il ruolo del prompt engineering nei settori basati sui dati

Dagli esempi sopra riportati si evince che è possibile eseguire analisi di dati di base o analisi del sentiment in tutti i settori. Tuttavia, l'IA generativa e il prompt engineering offrono un valore aggiunto nei settori e nelle applicazioni basati sui dati. Ecco come.

Istruzione

Un buon prompt engineering aiuta gli educatori a creare contenuti accurati, pertinenti, coinvolgenti e personalizzati su larga scala. Alcuni dei casi d'uso più promettenti per l'IA nell'istruzione sono:

Esperienze di apprendimento personalizzate: creazione di lezioni e piani basati sulle preferenze, competenze e interessi di ogni singolo studente in una frazione del tempo.

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

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

Tutoraggio e supporto: tutoraggio basato sull'IA per rispondere a domande specifiche degli studenti o affrontare aree di difficoltà, offrendo 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 risultati sperimentali.

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

Revisione della letteratura: esecuzione di revisioni complete della letteratura, identificazione di studi pertinenti, risultati chiave e lacune nell'attuale base di conoscenze.

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

Generazione di ipotesi: generare più ipotesi all'interno della stessa area di ricerca per esplorare più percorsi.

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

Assistenza sanitaria

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.

Gli ingegneri prompt possono aiutare i professionisti del settore medico a ottenere informazioni più approfondite dai propri dati nei seguenti scenari.

Casi d'uso pratici del prompt engineering

Fondamentalmente, l'IA generativa può creare contenuti in tre forme: testo, immagini e audio/video. Alcuni dei casi d'uso più efficaci dell'IA in queste tre forme sono i seguenti.

Prompt engineering nella generazione di testo

Questo è oggi il caso d'uso più popolare dell'IA generativa. Dai giornalisti e dai marketer agli sviluppatori più timidi, utenti di ogni tipo utilizzano i generatori di testo basati sull'IA per le loro esigenze.

I casi d'uso più diffusi sono:

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

Prompt engineering nella generazione di immagini

Sebbene non sia ancora così diffusa come il testo, la generazione di immagini offre incredibili opportunità per la creatività. Tra gli utilizzi più diffusi figurano:

Prompt engineering nella generazione di audio e video

La generazione di audio e video tramite prompt engineering ha importanti applicazioni nel campo dell'intrattenimento, dell'istruzione e dell'assistenza virtuale. Alcuni casi d'uso pratici degli strumenti di creazione di contenuti 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 apprendere e comprendere le cose, proprio come oggi fa "Googling".

Anche se l'IA generativa è in rapida evoluzione, ecco alcuni metodi fondamentali che puoi utilizzare per iniziare con il 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 con ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot come faresti normalmente.

Osserva le risposte e perfeziona i tuoi input man mano che procedi. Ecco alcuni concetti che potrebbero esserti utili lungo il percorso.

Apprendimento zero-shot

Fornire all'IA un'attività senza esempi o contesti precedenti è chiamato prompting zero-shot. È caratterizzato da quanto segue.

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 presentare l'attività vera e propria è chiamato prompting few-shot.

Esempio di prompt: "Dati i coppie di input e output: Input: 5 * 5, Output: 25; Input: 8 + 2, Output: 10; calcola l'output per Input: 7 – 4. "

Prompting della catena di pensiero

Sollecitare il modello a generare passaggi intermedi o percorsi di ragionamento che portano alla risposta finale o al risultato desiderato è chiamato prompt della catena di pensiero (COT).

Esempio di prompt: "Per invertire una stringa data 'hello', prima dividi la stringa in singoli caratteri. Secondo, inverti l'ordine di questi caratteri. Infine, unisci nuovamente questi caratteri in una stringa. Qual è il risultato finale?"

Tecniche avanzate di prompting

Passiamo ora ad alcune tecniche di prompt engineering più complesse e avanzate.

Zero-shot CoT

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 codice software che non ha mai incontrato prima.

Utilizzando il COT zero-shot, il modello articolerebbe la sua comprensione del problema, dedurrebbe logicamente le cause e articolerebbe potenziali soluzioni, passaggio dopo passaggio, nonostante non sia stato addestrato su questo specifico problema.

Prompt engineer automatico (APE)

E se l'IA potesse suggerire all'IA di trovare le risposte giuste? Beh, questo è automatizzare il prompt engineering.

L'uso di algoritmi e tecniche per generare o ottimizzare automaticamente i prompt per interagire con i modelli di IA è chiamato APE. In questo modello, l'algoritmo analizza un corpus di tentativi con esito positivo e non positivo per automatizzare attività simili.

Quindi, incorpora parole chiave, strutture e istruzioni identificate come più probabili per ottenere un esito 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 si incontrino alcune difficoltà nel percorso verso un prompt engineering efficace.

Limiti e sfide del prompt engineering

Essendo un campo emergente, l'IA generativa sta attraversando una fase di alti e bassi. D'altra parte, gli utenti stanno provando vari prompt e stili per ottenere i risultati di cui hanno bisogno. Una tecnologia in così rapida evoluzione è destinata ad affrontare delle sfide.

Alcuni dei maggiori 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 nel modello. Apporta modifiche e ottimizzazioni man mano che procedi.

Complessità e specificità: i prompt efficaci richiedono spesso una profonda comprensione del linguaggio e delle capacità del modello.

Trova il giusto equilibrio tra troppo vago e 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.

Costruisci sistemi per un'attenta valutazione e una supervisione etica dell'uso dell'IA.

Scalabilità: con l'aumentare della portata delle attività, i prompt di ingegneria manuale per ogni singolo scenario diventano poco pratici.

Considera la generazione automatica o l'ottimizzazione dei prompt per esigenze future.

Interpretabilità: la mancanza di interpretabilità può rendere difficile migliorare iterativamente i prompt o diagnosticare i problemi.

Utilizza metodi basati sulla catena di pensiero e insisti nel vedere il ragionamento logico dell'IA per ottenere risultati importanti.

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

Beh, trova il giusto equilibrio.

Limiti 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.

Concentrati sulle applicazioni pratiche e sul 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 per l'analisi? A quali farmaci 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 emergendo come una competenza indispensabile tra i professionisti di tutti i settori.

La tua capacità di parlare la lingua dell'LLM determina l'esito positivo che ottieni nell'ottenere i migliori risultati: un'abilità racchiusa nel "prompt engineering".

Puoi cimentarti nel prompt engineering con uno qualsiasi degli LLM gratis 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.

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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 per guidarli nella produzione di output specifici o desiderati è chiamata 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 un web scraper che raccoglie i titoli delle notizie da un sito web specifico.

Prompt: "Genera uno script Python utilizzando la libreria Beautiful Soup per estrarre gli ultimi titoli delle 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. Con un buon prompt engineering, puoi migliorare significativamente i tuoi risultati, rendendoli più utili, pertinenti, accurati e coinvolgenti.

Un buon esempio di prompt è: "Genera una descrizione di 150 parole per un set di asciugamani in fibra di bambù che ne sottolinei i vantaggi ecologici, la durata 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 con il prompt engineering?

Il modo migliore per iniziare con il prompt engineering è provarlo di persona. Interagisci con esso in linguaggio naturale e comprendi il modello. Parallelamente, puoi:

Rimani aggiornato sui progressi nell'ambito dell'IA e delle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, poiché questi possono influire sulla struttura dei prompt.