Non si chiama una pizzeria per ordinare una "pizza" Per ricevere la cena che desiderate, dovrete specificare la scelta della crosta, dei condimenti, delle spezie, della bevanda di accompagnamento e di tutto ciò a cui potreste essere allergici.
Morale della favola: Più dettagliate sono le istruzioni, più la pizza si avvicina alle vostre preferenze. Questo vale anche per l'utilizzo di strumenti di IA generativa come ChatGPT di Open IA o Gemini di Google .
In questo post vi mostriamo come dare istruzioni chiare e porre domande specifiche agli strumenti di IA, un processo noto anche come prompt engineering.
Che cos'è il prompt engineering?
L'ingegneria dei prompt è il processo di progettazione e perfezionamento del testo di input fornito ai modelli di IA, in particolare ai modelli linguistici, per ottenere le risposte più accurate, pertinenti e creative.
Perché si dovrebbe imparare l'ingegneria del prompt
L'IA generativa sta diventando uno degli strumenti più potenti e d'impatto in un ampio intervallo di applicazioni, dalla scrittura di contenuti alla modellazione architettonica. McKinsey trova che fino al 30% delle ore di lavoro attualmente svolte nell'economia statunitense potrebbe essere automatizzato entro il 2030 grazie alle tecnologie basate sull'IA.
Per utilizzare al meglio la Gen IA, è necessario padroneggiare l'ingegneria del prompt.
Accelerare le interazioni: Il prompt engineering funge da interfaccia principale tra l'intento umano e l'output della macchina. Affinché il modello di apprendimento automatico (ML) comprenda la 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", cioè crea testi, immagini o dati in risposta ai prompt. Per ottenere risposte creative, è necessario inserire prompt chiari.
Elegare risposte precise: Una grande sfida dell'IA è stata l'allucinazione, un fenomeno in cui il modello di IA produce informazioni errate o fuorvianti sulla base di ipotesi sbagliate o di pregiudizi intrinseci. Per eliminare questo fenomeno, è necessario avere buone capacità di ingegneria del prompt.
Massimizzare i rendimenti: L'IA generativa è costituita da grandi modelli linguistici che elaborano quantità straordinarie di dati. Per sfruttare al meglio le capacità di un modello e aggirarne i limiti, una buona ingegneria del prompt è fondamentale.
Migliorare la rilevanza: Tutto ciò che viene generato dall'IA deve essere rilevante per il pubblico a cui è destinato. Ad esempio, è possibile migliorare la pertinenza dei post sui social media generati dall'IA per il proprio pubblico specificandone i dati demografici, gli interessi, le esigenze, le sfide, ecc.
Per ottenere questi vantaggi, è necessario capire come utilizzare l'ingegneria prompt per ottenere i risultati desiderati dall'IA generativa. Cominciamo con alcuni esempi
Esempi di prompt engineering
Ci sono molti Da fare e da non fare, best practice e Modelli di prompt per l'IA per aiutarvi a farlo bene. Ma prima di entrare nel merito di qualsiasi IA il modo migliore per imparare un'abilità pratica come l'ingegneria prompt è vederla in azione.
Ecco alcuni esempi di prompt engineering in diversi settori di lavoro.
Ingegneria prompt per lo sviluppo del software
Che si tratti di programmazione, correzione di bug o scrittura di documentazione, Strumenti di IA per gli sviluppatori possono semplificare il vostro lavoro. Ecco come.
Assistenza per la revisione del codice
"Generare una lista di controllo per la revisione del codice di un'applicazione di automazione dei processi robotici (RPA) realizzata con Python. Concentratevi in particolare sulla leggibilità e sulla sicurezza dell'azienda"
Documentazione tecnica
"Scrivere una guida completa sull'implementazione di OAuth 2.0 in un'applicazione web utilizzando Nodo.js. Includere istruzioni passo passo e frammenti di codice per ogni fase"
Correzione di bug
"Descrivere un approccio sistematico per l'identificazione e la correzione delle perdite di memoria in un'applicazione Java, compresi gli strumenti da utilizzare e le aree comuni da controllare. "Se sei un principiante e lo trovi un po' troppo complesso, ti aiutiamo noi. Utilizzo ClickUp prompt di ChatGPT per l'ingegneria per generare idee, piani di processo e molto altro.
oltre 200 prompt di ChatGPT per l'ingegneria pronti per l'uso
prompt di IA per la gestione dei prodotti
I team di sviluppo software agili sono spesso a corto di product manager in grado di chiarire la roadmap e di guidare lo stato. Il Strumenti di IA come ChatGPT possono essere di aiuto.
Definizione delle priorità delle funzionalità/funzione
"Utilizzando il modello di punteggio RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), date la priorità alle seguenti funzionalità/funzione per il nostro prossimo strumento di project management: Schede Kanban, collaborazione in tempo reale, reportistica automatizzata e integrazioni con terze parti"
Creazione di un utente
"Sviluppate un utente dettagliato per un'app di monitoraggio del fitness che abbia come traguardo professionisti impegnati e principianti nel fitness personale. Includete i dettagli demografici, gli obiettivi, le sfide e il modo in cui potrebbero usare l'app"
Sviluppo della roadmap del prodotto
"Delineate una roadmap di prodotto di 6 mesi per l'espansione di una piattaforma di e-commerce, incentrata sull'integrazione dell'IA per esperienze di acquisto personalizzate. Descrivete in dettaglio le fasi, le attività cardine e i risultati attesi. "Oppure scegliete tra le oltre 130 ClickUp ChatGPT prompt per la gestione dei prodotti e iniziare subito a lavorare.
130+ prompt di ChatGPT per la gestione dei prodotti utilizzando ClickUp_
Esempi di prompt engineering nel project management
Potete chiedere a Gen IA di creare un piano di progetto, che potrete personalizzare. Oppure potete semplicemente chiedere aiuto per ottimizzarne alcune parti. Vedremo entrambe le cose di seguito.
Creazione del piano di progetto
"Redigere un piano di progetto dettagliato per il lancio di un nuovo mercato online, che includa fasi quali ricerca di mercato, progettazione e sviluppo, test e strategia di avvio. Specificate le attività chiave, le risorse necessarie e la Sequenza per ogni fase"
Ottimizzazione delle risorse
"Analizzare l'attuale allocazione delle risorse per un progetto di sviluppo software e suggerire ottimizzazioni per garantire una consegna tempestiva senza compromettere la qualità. Considerate fattori come le impostazioni delle competenze, la distribuzione del carico di lavoro e le attività con percorso critico. "190+ I prompt della ChatGPT per il project management curati in esclusiva per voi da ClickUp.
clickUp Brain per risposte istantanee e precise basate sul contesto da qualsiasi lavoro all'interno di ClickUp e in connessione con esso_
prompt per la creazione di contenuti
Il migliori strumenti di IA per la creazione di contenuti possono contribuire a migliorare in modo significativo i risultati del marketing. Provate i seguenti per rendervene conto.
Campagna sui social media
"Progettate una campagna sui social media per il lancio di uno shampoo ecologico. Includete 3 diversi post su Instagram e 3 diversi post su Twitter. Aggiungete hashtag pertinenti per ogni piattaforma"
Contenuto della newsletter via email
"Creare contenuti coinvolgenti per una newsletter mensile di una startup tecnologica che includa un aggiornamento del prodotto, un riflettore su un membro del team, eventi imminenti e una call-to-action che incoraggi i lettori a provare una nuova funzionalità/funzione"
Potete anche fornire ulteriori dettagli sull'aggiornamento del prodotto o su un membro del team per ottenere un risultato preciso. Esempio seguente.
"Crea uno spotlight su un membro del team. Si chiama Jake, è un favoloso sviluppatore. Questo mese completa un anno. In questo periodo ha contribuito a risolvere alcuni dei più grandi problemi dei client. Un cliente una volta ha detto: "Senza Jake, saremmo rimasti bloccati in un loop di confusione. Ha fatto un ottimo lavoro, aiutandoci a prendere due piccioni con una fava"
Generare note accurate per le riunioni senza sforzo con ClickUp Brain
Utilizzo
come assistente di scrittura, eseguire controlli ortografici, riepilogare documenti più lunghi, creare tabelle, modelli, trascrizioni e altro ancora.
Da fare: la maggior parte delle aziende non favorisce ancora i contenuti generati dall'IA, il che ha dato origine a diversi casi Strumenti di rilevamento dell'IA . Il modo migliore per usare l'IA per i contenuti sarebbe come strumento di brainstorming o come punto di partenza per eliminare il problema delle pagine vuote.
Ingegneria del prompt nelle applicazioni chatbot
Tecnicamente parlando, ChatGPT o Google Gemini è un chatbot con cui parliamo. Capisce i nostri input e produce risposte. È addestrato su modelli linguistici di grandi dimensioni con una pletora di dati.
È possibile prendere questi modelli e addestrarli ulteriormente con informazioni proprietarie o specifiche del settore per consentire conversazioni sfumate, consapevoli del 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 organizzativi relativi alla cronologia degli acquisti, alla posizione, alle preferenze, ai reclami passati e così via, per fornire risposte e upselling di prodotti, migliorando significativamente l'esperienza dell'utente.
Ingegneria prompt per la programmazione informatica e i sistemi di controllo della versione
L'ingegneria del prompt può aiutare uno sviluppatore a generare specifici frammenti di codice in vari linguaggi di programmazione.
"Scrivere una funzione Python per connettersi a un database SQL ed eseguire una query SELECT in base ai parametri passati alla funzione"
L'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro del controllo di versione fornisce raccomandazioni per la revisione del codice in base alla cronologia dei commit, suggerisce aree del codice che potrebbero richiedere un refactoring e automatizza le attività di routine del controllo di versione, migliorando la qualità del codice e la produttività del team.
Tecnologie creative di prompt IA
L'ingegneria prompt, in particolare con modelli come DALL-E, libera capacità senza precedenti di generare immagini fantasiose e complesse a partire da descrizioni testuali.
Per istanza, uno sviluppatore di giochi potrebbe usare un prompt del tipo "Genera l'immagine di una strada principale, con negozi di moda allineati su entrambi i lati, al tramonto, con stili architettonici moderni e colori freddi" I risultati consentono una rapida visualizzazione degli ambienti di gioco senza la necessità di un disegno manuale esteso.
Immagine creata da DALL-E per il prompt di cui sopra
prompt di ingegneria per l'analisi del database
In genere, l'estrazione di informazioni dai database richiede che qualcuno con conoscenze SQL scriva complesse query 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
"Diventa uno scienziato dei dati e scrivi codici per pulire e pre-processare i miei dati per l'analisi. Il mio set di dati contiene le informazioni sugli acquisti di tutti i clienti negli ultimi 30 giorni"
Qui si può chiedere a Gen IA di fare attività di pulizia specifiche, come eliminare le righe vuote, rimuovere le righe con valori del carrello inferiori a $$$a e così via.
Visualizzazione dei dati
"Scrivi un codice in Python per visualizzare il mio set di dati. Il mio set di dati contiene informazioni sugli acquisti di tutti i clienti di età superiore a 50 anni negli ultimi 30 giorni."
Fornire ulteriori specifiche per la visualizzazione e la messa a punto, come "mostrami le tendenze di acquisto" o "organizza per categoria"
Analisi del sentiment con prompt dell'IA
L'analisi del sentiment è immensamente popolare nei contenuti generati dagli utenti online, soprattutto nei post sui social media. Il prompt per capire il sentiment dei clienti sul vostro prodotto può essere il seguente.
"Sulla base del mio set di dati contenente posizioni sui social media che menzionano Menzioni[brand$$a], classificale come positive, negative o neutre. Identificare le funzionalità/funzioni specifiche associate a ciascun sentimento"
Se avete appreso le basi del lavoro dell'ingegneria del prompt, è ora di vederne le applicazioni e le implicazioni più ampie.
Ruolo dell'ingegneria del prompt nei settori guidati dai dati
Dagli esempi precedenti si evince che è possibile fare analisi dei dati di base o sentiment analysis in tutti i settori. Tuttavia, l'IA generativa e l'ingegneria del prompt offrono un valore speciale nei settori e nelle applicazioni basati sui dati. Ecco come.
Istruzione
Una buona ingegneria del prompt aiuta gli educatori a creare contenuti accurati, pertinenti, coinvolgenti e personalizzati su scala. Alcuni dei casi d'uso più promettenti 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 una frazione di tempo.
Creazione automatizzata di contenuti: Generazione rapida di materiali di supporto, come riepiloghi, quiz e domande di comprensione della lettura.
Apprendimento e pratica linguistica: Generazione di scenari di conversazione, esercizi di grammatica e di vocabolario in linea con il livello attuale dell'allievo.
Tutoraggio e supporto: Tutoraggio basato sull'IA per rispondere a domande specifiche dello studente o ad aree di difficoltà, offrendo spiegazioni, risorse e problemi di pratica.
Ricerca e sviluppo
Creando prompt precisi e contestualmente rilevanti, i ricercatori sfruttano i modelli di IA per vagliare vasti dati, generare nuove ipotesi e persino simulare risultati sperimentali.
Gli ingegneri del prompt possono aiutare i ricercatori a progettare gli input giusti per ottenere risultati accurati su scala. Alcuni scenari in cui questo può essere prezioso sono:
Rassegna della letteratura: Esecuzione di una revisione completa della letteratura, identificando gli studi pertinenti, i risultati chiave e le lacune nell'attuale base di conoscenze.
Data mining: Scoprire schemi, correlazioni e anomalie in grandi insiemi di dati.
Generazione di ipotesi: Generazione di più ipotesi all'interno della stessa area di ricerca per esplorare più percorsi.
Simulazione di esperimenti: Simulazione di esperimenti o risultati di modelli, per ridurre la necessità di esperimenti fisici costosi e dispendiosi in termini di tempo.
Assistenza sanitaria
L'ingegneria prompt migliora la capacità dei modelli IA di interpretare dati medici complessi, fornire assistenza diagnostica, personalizzare la cura dei pazienti e facilitare la ricerca e la formazione.
Gli ingegneri del prompt possono aiutare i professionisti del settore medico a ottenere una migliore comprensione dei dati nei seguenti scenari.
- Assistenza diagnostica basata su test, risultati di laboratorio, reportistica e imaging medico
- Piani di trattamento personalizzati: Analisi dell'anamnesi, dei dati genetici e dello stato di salute attuale dei pazienti per suggerire piani di trattamento personalizzati, come la previsione del rigetto di un trapianto d'organo
- Scoperta di farmaci: Setacciare estesi database di documenti accademici e dati di versioni di prove cliniche per identificare potenziali candidati a farmaci per malattie specifiche, come ad esempio la malattia del cuoreMIT Da fare con gli antibiotici ## Casi d'uso pratici dell'ingegneria prompt
L'IA generativa è in grado di creare contenuti in tre moduli: Testo, immagine e audio/video. Alcuni dei più efficaci Casi d'uso dell'IA di questi tre moduli sono i seguenti.
Ingegneria del prompt nella generazione di testi
Questo è il caso d'uso più popolare per l'IA generativa oggi. Dai giornalisti agli esperti di marketing, fino ai timidi sviluppatori, gli utenti di tutto lo spettro utilizzano l'IA generativa Generatori di testo IA per le loro esigenze.
I casi d'uso più comuni sono:
- Contenuti di marketing, come blog e whitepaper
- Contenuti per i social media, come gli aggiornamenti di Instagram o Twitter
- Documentazione tecnica
- Discorsi e presentazioni
- Titoli alternativi/accattivanti per gli articoli
- Riepiloghi/riassunti per una lettura più agevole
Ci sono anche Strumenti di IA per le note delle riunioni che possono trascrivere le videochiamate in note di testo o riepilogare/riassumere le note di testo per identificare i punti chiave, gli elementi d'azione, ecc.
Ingegneria prompt nella generazione di immagini
Anche se non è ancora così diffusa come il testo, la generazione di immagini offre incredibili opportunità di creatività. I casi d'uso più diffusi sono:
- Arte digitale
- Progettazione grafica per il marketing e i social media
- Progettazione di eventi e conferenze
- Design di interni e prototipazione di architetture
- Copertine di riviste e altre immagini
Ingegneria prompt nella generazione di audio e video
La generazione di audio e video attraverso l'ingegneria del prompt ha importanti applicazioni nel campo dell'intrattenimento, dell'istruzione e dell'assistenza virtuale. Alcuni casi d'uso pratici per gli strumenti di creazione di contenuti IA includono:
- Brani musicali personalizzati o effetti sonori per progetti multimediali e videogiochi
- Musica che soddisfa i requisiti tematici ed emotivi di un progetto
- Richiami di animali/uccelli rari
- Brevi video di promozione/animazione con audio
- Trailer cinematografici
- Prototipi audio e video
L'impatto dell'IA generativa è straordinario: influenzerà ogni settore, industria, geografia e tipo di azienda. Nel prossimo decennio, l'ingegneria prompt potrebbe definire la capacità di apprendere e comprendere le cose, come oggi lo è "Google".
Anche se l'IA generativa si sta evolvendo rapidamente, ecco alcuni metodi fondamentali che potete utilizzare per iniziare con l'ingegneria prompt.
Metodi di prompt
Prima di addentrarci nei termini tecnici, ricordate che il vantaggio principale dell'IA generativa è che potete dare i vostri input in linguaggio naturale. Quindi, parlate pure con ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot come fareste naturalmente.
Osservate le risposte e perfezionate i vostri input man mano che procedete. Ecco alcuni concetti che potrebbero aiutarvi in questo percorso.
Apprendimento a colpo zero
Fornire all'IA un'attività senza esempi o contesti precedenti si chiama "zero-shot prompt". È caratterizzato da quanto segue.
- I prompt sono autoesplicativi
- Il modello è in grado di comprendere ed eseguire la richiesta basandosi esclusivamente sul suo pre-addestramento
- Ideale come prompt iniziale per i nuovi utenti per comprendere i modelli linguistici di grandi dimensioni
Esempio di prompt: "Identificare il linguaggio di programmazione principale utilizzato nel seguente frammento di codice: print('Hello, World!')"
Apprendimento in pochi colpi
Fornire al modello IA alcuni esempi del compito da svolgere prima di presentare l'attività vera e propria si chiama prompt a pochi colpi.
- I prompt sono prescrittivi
- Aiutano il modello a capire il contesto e il formato previsto per l'output
- Ideale per attività complesse in cui il prompt a zero colpi potrebbe non fornire indicazioni sufficienti
Esempio di prompt: "Date le coppie di input e output: Ingresso: 5 * 5, Output: 25; Ingresso: 8 + 2, Uscita: 10; calcolare l'uscita per Input: 7 - 4."
prompt a catena del pensiero
Il prompt del modello per generare passaggi intermedi o percorsi di ragionamento che portano alla risposta finale o all'output desiderato è chiamato prompt della catena di pensiero (COT).
- I prompt prevedono un passaggio alla volta
- Accompagna il modello fino al risultato finale
- Ideale per attività di risoluzione di problemi complessi in cui si desidera che il modello "mostri il suo lavoro"
Esempio di prompt: "Per invertire una data stringa 'ciao', per prima cosa, dividere la stringa in singoli caratteri. In secondo luogo, invertire l'ordine di questi caratteri. Infine, unire nuovamente questi caratteri in una stringa. Qual è il risultato finale?"
Tecniche avanzate di prompt
Passiamo a un paio di tecniche di ingegneria del prompt più complesse e avanzate.
CoT a colpo zero
La catena di pensiero a zero colpi (COT) combina i due metodi per affrontare problemi complessi senza esempi precedenti nei dati di addestramento.
Immaginate di utilizzare un modello generativo di IA per eseguire il debug di un codice software che non ha mai incontrato prima.
Utilizzando la COT a zero colpi, il modello articolerebbe la sua comprensione del problema, dedurrebbe logicamente le cause e articolerebbe le potenziali soluzioni, passaggio dopo passaggio, nonostante non sia stato addestrato su questo problema specifico.
Ingegnere del prompt automatico (APE)
E se l'IA potesse prompt le risposte giuste? Questa è l'automazione del prompt engineering.
L'utilizzo di algoritmi e tecniche per generare o ottimizzare automaticamente i prompt per interagire con i modelli di IA si chiama APE. In questo modello, l'algoritmo analizza un corpus di tentativi di automazione di attività simili, sia di esito positivo che di esito negativo.
Quindi, incorpora parole chiave, strutture e istruzioni identificate come le più probabili per ottenere un risultato positivo. Mentre l'IA genera gli script, il sistema APE ne valuta l'efficacia, perfeziona il prompt in base a quanto appreso e migliora iterativamente il processo.
Indipendentemente dal metodo utilizzato, è probabile che si debbano affrontare alcune sfide nel percorso verso un'ingegnerizzazione efficace dei prompt.
Limiti e sfide dell'ingegneria del prompt
Essendo un campo emergente, l'IA sta attraversando i suoi alti e bassi. D'altra parte, gli utenti provano diversi prompt e stili per ottenere i risultati di cui hanno bisogno. Una tecnologia in così rapido movimento è destinata ad avere delle sfide.
Alcuni dei limiti maggiori dell'ingegneria del prompt e i modi per superarli.
Dipendenza dal modello: Un prompt che lavora bene con un modello potrebbe non dare gli stessi risultati con un altro.
tenete d'occhio le differenze nel modello. Effettuare aggiustamenti e ottimizzazioni man mano che si procede
Complessità e specificità: I prompt efficaci spesso richiedono una profonda comprensione del linguaggio e delle capacità del modello.
trovate l'equilibrio tra il troppo vago e il troppo specifico per sfruttare al meglio i vostri modelli linguistici di grandi dimensioni
Bias e sensibilità: I modelli di IA possono ereditare pregiudizi dai loro dati di addestramento, che possono essere amplificati inavvertitamente attraverso l'ingegneria prompt. Inoltre, allucinazioni, pregiudizi, insensibilità, ecc. possono portare a risultati dannosi, fuorvianti o non etici.
costruite sistemi per un'attenta considerazione 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 impraticabili.
considerate la generazione o l'ottimizzazione automatica dei prompt per le esigenze future
Interpretabilità: La mancanza di interpretabilità può rendere difficile il miglioramento iterativo dei prompt o la diagnosi dei problemi.
usate i metodi della catena del pensiero e insistete per vedere il ragionamento logico dell'IA per i risultati importanti
Overfitting e underfitting: L'overfitting si verifica quando un prompt è troppo personalizzato per esempi specifici, rendendolo meno efficace per casi generali. L'underfitting si verifica quando un prompt è troppo ampio e porta a risultati generici o irrilevanti.
trovate l'equilibrio
Costi e risorse limitati: L'ingegnerizzazione di prompt di alta qualità, soprattutto in un'impostazione commerciale, può richiedere notevoli risorse computazionali e il tempo di un esperto.
concentratevi sulle applicazioni pratiche e sul ritorno dell'investimento
Eccellere nell'ingegneria del prompt con ClickUp
Come si chiama la canzone di Taylor Swift? Quanto formaggio devo mettere nella mia pasta? Questo set di dati è pulito per l'analisi? A quale farmaco è allergico questo paziente? Quali attività di questo sprint devono ancora essere assegnate?
L'ambito dei modelli generativi di IA è in continua espansione. Come risultato, l'ingegneria del prompt sta emergendo come una competenza indispensabile per i professionisti di tutti i settori.
La capacità di parlare la lingua dell'LLM determina l'esito positivo dell'elaborazione dei risultati migliori: un'abilità racchiusa nel "prompt engineering"
Potete cimentarvi nell'ingegneria del prompt con uno qualsiasi dei LLM gratuiti, come ChatGPT, Google Gemini, DALL-E ecc. Provate a chiedergli di creare un remix delle vostre canzoni preferite per la vostra prossima festa di compleanno o di guardare gli estratti conto della vostra carta di credito per visualizzare le vostre spese più importanti.
Rendete il 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 solo ClickUp Brain è dotato di prompt integrati e di centinaia di modelli per assicurarsi di iniziare con il piede giusto. Scoprite cosa può fare l'AI generativa per il vostro project management. Provate gratis ClickUp oggi stesso !
FAQ su prompt engineering
1. Che cos'è l'ingegneria prompt, con un esempio?
La creazione di input per modelli generativi di IA come ChatGPT per guidarli nella produzione di risultati specifici o desiderati si chiama prompt engineering.
Esempio di prompt engineering
Quando uno sviluppatore di software vuole usare un modello linguistico come GPT-4 per generare uno script Python per uno scraper web che raccoglie titoli di notizie da un sito specifico.
Prompt: "Genera uno script Python usando la libreria Beautiful Soup per raccogliere i titoli delle ultime notizie da 'esempio-sito-giornale.com' Lo script deve gestire la paginazione e memorizzare i titoli in un elenco"
2. Qual è un esempio di prompt?
Qualsiasi input dato a un modello generativo di IA è un prompt. Con una buona progettazione dei prompt, è possibile migliorare in modo significativo 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 enfatizzi i suoi vantaggi ecologici, la sua durata e la sua morbidezza". Includete una call-to-action che incoraggi una vita eco-consapevole e promuova l'impegno del marchio per la sostenibilità"
3. Da fare per iniziare l'ingegneria del prompt?
Il modo migliore per iniziare l'ingegneria del prompt è provarlo in prima persona. Interagire con esso in linguaggio naturale e comprendere il modello. In parallelo, è possibile:
- Iscriversi a corsi di certificazione online
- Leggere la documentazione specifica del modello IA che si sta utilizzando
- Seguire le comunità e i forum che discutono di modelli linguistici di grandi dimensioni
- Esercitarsi regolarmente e imparare da ogni interazione
- Analizzare i prompt con esito positivo e quelli con esito negativo per capire cosa funziona bene
Rimanete aggiornati sui progressi delle tecnologie di IA e di elaborazione del linguaggio naturale, perché possono influenzare la struttura dei prompt.