Man mano che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) diventano più potenti, la formulazione del prompt non è più la parte più difficile. Il contesto diventa il vincolo.
L'ingegneria del contesto consiste nel fornire ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) le informazioni giuste nel formato giusto.
Cosa rende difficile l'ingegneria del contesto?
È necessario progettare ogni livello dello stack per acquisire il contesto e renderlo disponibile. Se si invia troppo poco contesto, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) non sapranno cosa fare. Se si invia troppo contesto, si esauriscono i token. Quindi, come si trova l’equilibrio?
Di seguito condividiamo tutto ciò che c’è da sapere sull’ingegneria del contesto.
Che cos’è l’ingegneria del contesto nell’IA?
L'ingegneria del contesto nell'IA è il processo di progettazione e ottimizzazione delle istruzioni e del contesto pertinente affinché i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), l'IA avanzata e i modelli multimodali possano svolgere le proprie attività in modo efficace.
Va oltre la semplice scrittura del prompt. L'ingegneria del contesto determina:
- Quali informazioni vengono messe in evidenza
- Da dove proviene (memoria, strumenti, database, documenti)
- Come è strutturato (schemi, riepiloghi/riassunti, vincoli)
- Quando viene inserito nel ciclo di ragionamento del modello
🌟 L'obiettivo: ottimizzare le informazioni fornite nella finestra di contesto del modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) ed eliminare le informazioni superflue.
In che modo il contesto migliora le risposte dell’IA?
Senza contesto, un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) prevede il proseguimento del testo statisticamente più probabile. D’altra parte, una buona ingegneria del contesto migliora i risultati:
- Ragionamento di ancoraggio: il modello basa le proprie risposte su fatti noti anziché su ipotesi statistiche
- Ridurre le allucinazioni: vincoli chiari e dati pertinenti restringono lo spazio delle soluzioni
- Migliorare la coerenza: input simili producono output simili perché la forma del contesto è stabile
- Riduzione dei costi e della latenza: un contesto mirato è preferibile rispetto all’inserimento di interi documenti o cronologie
Riassumendo con le parole di Tobi Lutke, CEO di Shopify:
Preferisco di gran lunga il termine “ingegneria del contesto” rispetto a “ingegneria dei prompt”. Descrive meglio la competenza fondamentale: l’arte di fornire tutto il contesto necessario affinché il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possa risolvere l’attività in modo plausibile.
Preferisco di gran lunga il termine “ingegneria del contesto” rispetto a “ingegneria dei prompt”. Descrive meglio la competenza fondamentale: l’arte di fornire tutto il contesto necessario affinché il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possa risolvere l’attività in modo plausibile.
Il ruolo dell’ingegneria del contesto nei flussi di lavoro basati sull’IA
Nei flussi di lavoro basati sull’IA, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) non sono strumenti autonomi. Operano all’interno di sistemi che dispongono già di dati, regole e stato.
L'ingegneria del contesto permette al modello di capire a che punto del flusso di lavoro si trova e cosa è autorizzato a fare dopo.
Quando il modello è a conoscenza dello stato attuale, delle azioni passate e degli input mancanti, è in grado di suggerire o eseguire il passaggio successivo corretto, anziché fornire consigli generici.
Ciò significa anche fornire esplicitamente la logica aziendale, come le regole di approvazione, i vincoli di conformità e i percorsi di escalation. Quando questi elementi fanno parte del contesto, le decisioni dell’IA rimangono allineate alla realtà operativa.
Infine, l’ingegneria del contesto consente flussi di lavoro in più fasi e basati su agenti, garantendo passaggi di stato e decisioni chiari in ogni passaggio.
Ciò impedisce che gli errori si accumulino man mano che i flussi di lavoro si espandono, migliorando così l’efficacia del contesto.
👀 Lo sapevate? Il 95% delle implementazioni aziendali di GenAI non raggiunge gli obiettivi, non perché i modelli siano deboli, ma perché le organizzazioni non riescono a integrare l’IA nei flussi di lavoro reali.
Gli strumenti di IA generici come ChatGPT funzionano bene per gli utenti individuali, ma falliscono su larga scala perché non imparano dal contesto del sistema, dalle regole aziendali o dallo stato in evoluzione. In altre parole, la maggior parte dei fallimenti dell’IA sono fallimenti di integrazione e di contesto, non fallimenti del modello.
📮ClickUp Insight: Il 62% dei nostri intervistati si affida a strumenti di IA conversazionale come ChatGPT e Claude. La loro interfaccia familiare da chatbot e le loro capacità versatili — per generare contenuti, analizzare dati e altro ancora — potrebbero essere il motivo per cui sono così popolari in diversi ruoli e settori. Tuttavia, se un utente deve passare a un’altra scheda ogni volta che vuole porre una domanda all’IA, il tempo speso per attivare/disattivare la scheda e i costi legati al cambio di contesto si accumulano nel tempo. Non con ClickUp Brain, però. È integrato direttamente nella tua area di lavoro di ClickUp, sa su cosa stai lavorando, è in grado di comprendere prompt in testo normale e ti fornisce risposte altamente pertinenti alle tue attività! Raddoppia la tua produttività con ClickUp!
Come funziona l’ingegneria del contesto?
L'ingegneria del contesto consiste nel modellare progressivamente le informazioni prima ancora che raggiungano il modello.
L'anatomia di un sistema con ingegneria del contesto comprende:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: preferenze, cronologia e dati di personalizzazione
- Utilizza tutto: API, calcolatori, motori di ricerca… tutto ciò di cui il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) ha bisogno per terminare il lavoro
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Informazioni estratte da database vettoriali come Weaviate
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: La query effettiva o l’attività da svolgere
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: Il processo di ragionamento e la catena decisionale dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Interazioni precedenti che garantiscono continuità
I vantaggi dell’ingegneria del contesto nei sistemi IA
Ecco perché è necessaria l’ingegneria del contesto quando si sviluppano applicazioni IA:
Risultati più accurati
Fornire un contesto rilevante ai fini della decisione riduce l’ambiguità. Il modello ragiona sulla base di fatti, vincoli e stati noti, anziché affidarsi a ipotesi probabilistiche.
Comportamento coerente su larga scala
Strutture contestuali stabili producono output ripetibili. Input simili portano a decisioni simili: un elemento essenziale per i flussi di lavoro di produzione.
Costi e latenza ridotti
Un contesto mirato e compresso evita lo spreco di token. I sistemi rispondono più rapidamente senza dover caricare ripetutamente cronologie o documenti completi.
Automazione più sicura
Il contesto codifica le regole aziendali e le autorizzazioni. Ciò consente all’IA di agire senza violare le politiche o trigger azioni rischiose.
Flussi di lavoro in più passaggi più efficaci
Passaggi di contesto ben definiti preservano lo stato tra una fase e l’altra. Gli errori non si accumulano man mano che i flussi di lavoro diventano più complessi o autonomi.
Debug e iterazioni più semplici
Un contesto strutturato rende visibili gli errori. È possibile ricondurre gli errori a input mancanti, obsoleti o classificati in modo errato, invece di dare la colpa al modello.
Una maggiore diffusione nelle aziende
I sistemi di IA che rispettano il contesto del flusso di lavoro ispirano fiducia: una differenza fondamentale tra i progetti pilota e gli strumenti destinati all’adozione a livello aziendale.
📚 Per saperne di più: Come sfruttare l’IA grazie all’accesso ai dati in tempo reale
👀 Lo sapevate? L’IA sensibile al contesto influisce direttamente sulla produttività. Uno studio del Boston Consulting Group ha rilevato che i team di comunicazione, da soli, possono oggi recuperare il 26–36% del loro tempo grazie all’IA generativa; inoltre, con flussi di lavoro riprogettati e sistemi autonomi in grado di comprendere il contesto, gli aumenti di produttività possono arrivare fino al 50%.
Ingegneria del contesto nell’IA vs. ingegneria dei prompt
Ingegneria dei prompt: chiedi a ChatGPT di scrivere un’email di annuncio di una nuova funzionalità/funzione. Stai scrivendo le istruzioni per una singola attività.
Ingegneria del contesto: stai sviluppando un bot per l’assistenza clienti. Deve ricordare i ticket precedenti, accedere ai dettagli dell’account utente e conservare la cronologia delle conversazioni.
Come spiega il ricercatore di IA Andrej Karpathy:
Spesso si associano i prompt a brevi descrizioni di attività che si darebbero a un LLM nell’uso quotidiano. In realtà, in ogni app LLM di livello industriale, l’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza delicata di riempire la finestra di contesto con le informazioni giuste per il passaggio successivo.
Spesso si associano i prompt a brevi descrizioni di attività che si darebbero a un LLM nell’uso quotidiano. In realtà, in ogni app LLM di livello industriale, l’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza delicata di riempire la finestra di contesto con le informazioni giuste per il passaggio successivo.
+1 per «ingegneria del contesto» rispetto a «ingegneria dei prompt».
Spesso si associano i prompt a brevi descrizioni di attività che si darebbero a un LLM nell’uso quotidiano. In realtà, in ogni app LLM di livello industriale, l’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza delicata di riempire la finestra di contesto… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 giugno 2025
+1 per «ingegneria del contesto» rispetto a «ingegneria dei prompt».
Spesso si associano i prompt a brevi descrizioni di attività che si darebbero a un LLM nell’uso quotidiano. In realtà, in ogni app LLM di livello industriale, l’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza delicata di riempire la finestra di contesto… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 giugno 2025
| Approccio | Su cosa si concentra | Ideale per |
| Ingegneria dei prompt | Elaborazione delle istruzioni e dei formati di output per il modello | Attività una tantum, generazione di contenuti, output specifici per formato |
| Ingegneria del contesto | Fornendo al modello dati, stato e vincoli pertinenti | IA conversazionale, strumenti di analisi dei documenti, assistenti alla programmazione |
| Entrambe le cose insieme | Combinando istruzioni chiare con il contesto a livello di sistema | Applicazioni di IA in produzione che richiedono prestazioni costanti e affidabili |
La maggior parte delle applicazioni utilizza una combinazione di ingegneria dei prompt e ingegneria del contesto. Nel proprio sistema di ingegneria del contesto, è comunque necessario disporre di prompt ben scritti.
La differenza sta nel fatto che quei prompt funzionano grazie a informazioni di contesto gestite con cura. Non è necessario ricominciare da zero ogni volta.
📮 ClickUp Insight: Più della metà degli intervistati utilizza quotidianamente tre o più strumenti, alle prese con il “ IA Sprawl ” e flussi di lavoro frammentati.
Anche se può sembrare produttivo e frenetico, il tuo contesto finisce semplicemente per perdersi tra le varie app, per non parlare dell’energia che si consuma digitando. Brain MAX riunisce tutto: basta parlare una volta sola e i tuoi aggiornamenti, le tue attività e le tue note finiscono esattamente dove devono essere in ClickUp. Niente più attivazioni/disattivazioni tra le varie app, niente più caos: solo produttività fluida e centralizzata.
Applicazioni dell’ingegneria del contesto nell’IA
I settori chiave in cui l’ingegneria del contesto per l’IA è già in fase di implementazione sono 👇
Automazione del supporto clienti e dell’help desk
La maggior parte dei chatbot tratta ogni messaggio come se fosse nuovo, costringendo gli utenti a ripetersi più e più volte.
Grazie all’ingegneria del contesto, l’IA può fare riferimento alla cronologia dell’utente, alle interazioni precedenti, ai dati relativi agli acquisti e alla documentazione del prodotto. In questo modo, risponde come un collega che conosce già il problema.
📌 Esempio reale: Il team del supporto di Coda gestisce domande tecniche sui prodotti che richiedono la comprensione dei messaggi precedenti e il riferimento alla documentazione del prodotto. Per potenziare l’assistenza, utilizzano Intercom Fin. Fin legge la documentazione e le conversazioni precedenti prima di rispondere, contribuendo a risolvere in modo autonomo il 50–70% delle domande dei clienti, mantenendo al contempo un elevato indice di soddisfazione del cliente (CSAT).
Scrittura basata sull’IA e assistenti per la produttività sul posto di lavoro
Gli strumenti di scrittura basati sull’IA offrono valore solo quando comprendono su cosa stai lavorando, perché è importante e cosa esiste già. Senza quel contesto, consentono di risparmiare tempo nella stesura iniziale, ma richiedono comunque pesanti riscritture e un allineamento manuale.
È qui che l’IA per l’ingegneria del contesto cambia i risultati. Ancorando l’IA allo stato dell’attività, ai documenti, alle decisioni passate e alle convenzioni del team, gli assistenti di scrittura passano dalla generazione generica di testi a un supporto consapevole del flusso di lavoro.
📌 Esempio pratico: ClickUp Brain, l’IA nativa di ClickUp, applica l’ingegneria del contesto a livello di area di lavoro. Anziché chiedere agli utenti di incollare informazioni di contesto nei prompt, estrae il contesto direttamente da attività, documenti, commenti, priorità e Sequenze.
Una capacità fondamentale è il processo decisionale contestuale. Valuta i progetti in corso tenendo conto delle capacità del team e delle prestazioni passate per ricavare informazioni utili.
Innanzitutto, Brain è in grado di rilevare sovraccarichi, ritardi e colli di bottiglia. Oltre a riepilogare il problema, suggerisce anche adeguamenti concreti, sotto forma di ridistribuzione delle attività, aggiornamento delle sequenze e ridefinizione delle priorità.
Poiché queste decisioni si basano sul contesto reale dell’area di lavoro, il risultato è immediatamente utilizzabile. Non è necessario ribadire il contesto, spiegare le priorità o allineare manualmente i consigli alla realtà.
Teams che utilizzano ClickUp Brain registrano tassi di integrazione completa 2,26 volte superiori e i punteggi di frustrazione legati all’IA più bassi (27,1%).
Commerciale e intelligence CRM
I flussi di lavoro commerciali coinvolgono email, riunioni, CRM e fogli di calcolo. Senza contesto, l’IA non è in grado di comprendere lo stato di avanzamento di una trattativa o le intenzioni dell’acquirente.
L'ingegneria del contesto offre all'IA visibilità sulle conversazioni con gli acquirenti, sulle sequenze, sul tono della comunicazione e sul coinvolgimento passato. Questo aiuta a far emergere approfondimenti, individuare trattative in stallo e suggerire la giusta azione successiva.
📌 Esempio concreto: il team commerciale di Microsoft utilizza Copilot for Sales, che estrae il contesto da Outlook, dalle chiamate su Teams, dagli aggiornamenti del CRM e dalle note per individuare gli insight giusti e redigere bozze di follow-up. I team interni hanno registrato un aumento del 20% delle trattative concluse e un incremento del 9,4% del fatturato per venditore, a dimostrazione di come l’IA basata sul contesto amplifichi le prestazioni.
Assistenti IA nel settore sanitario e clinico
Le decisioni mediche si basano sull’anamnesi del paziente, sui referti di laboratorio, sulle prescrizioni e sulle note del medico, ma queste informazioni sono spesso sparse in sistemi non interconnessi. Ciò comporta una notevole perdita di tempo per i medici, costretti a reinserire i dati, con il rischio di trascurare dettagli fondamentali. A volte dedicano quasi il 40% del loro tempo al lavoro amministrativo.
L'ingegneria del contesto basata sull'IA collega questi punti dati. Offre supporto ai medici con riepiloghi/riassunti accurati, bozze di documentazione, evidenziando l'anamnesi rilevante e mettendo in luce potenziali rischi o passaggi successivi.
📌 Esempio concreto: Atrium Health utilizza Nuance DAX Copilot, sviluppato in collaborazione con Microsoft, per documentare automaticamente le visite cliniche utilizzando le cartelle cliniche precedenti e le conversazioni in tempo reale. Il risultato è che i medici hanno risparmiato 30–40 minuti al giorno nella compilazione della documentazione, mentre uno studio condotto su 12 specialità mediche ha riportato una maggiore efficienza e soddisfazione dei provider senza compromettere la sicurezza dei pazienti.
Assistenti per le risorse umane e il reclutamento
Le decisioni di assunzione dipendono dal contesto, come le competenze, il feedback dei colloqui, l’adeguatezza al ruolo e i dati storici sulle assunzioni. L’ingegneria del contesto basata sull’IA consente di analizzare curriculum, descrizioni delle posizioni, trascrizioni dei colloqui e modelli storici per identificare più rapidamente i candidati più adatti.
📌 Esempio concreto: I team aziendali di Micron utilizzano Eightfold AI, una piattaforma di talent intelligence che analizza curriculum, requisiti di ruolo, percorsi di carriera interni e risultati di assunzione passati per prevedere l’idoneità alla posizione. La piattaforma valuta i candidati in base alle competenze e al potenziale. Il risultato? L’ampliamento del proprio bacino di talenti e l’assunzione di otto candidati in più al mese con un team di reclutamento ridotto.
Strumenti e piattaforme di supporto per l’ingegneria del contesto
Quali strumenti aiutano a implementare l’ingegneria del contesto su larga scala?
1. LangChain (Ideale per assemblare il contesto a livello di programmazione)
LangChain è un framework di orchestrazione open source per la creazione di sistemi di IA in cui il contesto deve essere assemblato, aggiornato e instradato a livello di programmazione.
Lo strumento per agenti IA aiuta gli sviluppatori a collegare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) a strumenti, origini dati, memoria e logica di controllo, anziché affidarsi a prompt statici.
Core LangChain gestisce il concatenamento e il recupero, mentre LangGraph consente flussi di lavoro basati su grafi e con stato per un ragionamento complesso e articolato in più passaggi.
DeepAgents parte da queste basi per fornire supporto ad agenti autonomi a lungo termine con funzionalità di pianificazione, sub-agenti e contesto persistente.
Insieme, questi componenti rendono LangChain un livello di controllo per l’ingegneria del contesto, che decide quando il contesto viene recuperato, come si evolve e dove ha luogo il flusso all’interno dei flussi di lavoro degli agenti.
Le migliori funzionalità di LangChain
- Monitorare l’esecuzione con strumenti di osservabilità per effettuare il monitoraggio delle chiamate al modello, della latenza, degli errori e del flusso del contesto end-to-end, al fine di ottenere informazioni utili per il debug e le prestazioni
- Valutare sistematicamente il comportamento del modello utilizzando framework di test integrati che misurano la correttezza, confrontano i risultati e convalidano le modifiche rispetto ai benchmark
- Implementa flussi di lavoro su larga scala con ambienti gestiti che offrono supporto per le versioni, il controllo del rollout e l’esecuzione pronta per la produzione di catene e agenti
Limiti di LangChain
- Lo strumento presenta una curva di apprendimento ripida per i principianti e la documentazione, aggiornata ogni pochi giorni, lo rende difficile da gestire
Prezzi di LangChain
- Sviluppatore: Gratis
- Plus: 39 $/utente/mese
- Enterprise: Prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni su LangChain
- G2: 4,7/5, (oltre 30 recensioni)
- Capterra: Valutazioni e recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti reali di LangChain?
Come ha scritto un utente su Reddit:
Dopo aver testato diversi metodi, alla fine ho preferito utilizzare la chiamata standard agli strumenti con i flussi di lavoro di Langgraph. Quindi incapsulo i flussi di lavoro deterministici come agenti che il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) principale chiama come strumenti. In questo modo, l’LLM principale offre un’esperienza utente (UX) davvero dinamica e si limita a passare il testimone a un flusso di lavoro che fa il lavoro più impegnativo, restituendo poi il risultato in modo ottimale all’LLM principale.
Dopo aver testato diversi metodi, alla fine ho preferito utilizzare la chiamata standard agli strumenti con i flussi di lavoro di Langgraph. Quindi incapsulo i flussi di lavoro deterministici come agenti che il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) principale chiama come strumenti. In questo modo, l’LLM principale offre un’esperienza utente (UX) dinamica e autentica e si limita a passare il testimone a un flusso di lavoro che fa il lavoro più impegnativo, restituendo poi il risultato in modo ottimale all’LLM principale.
2. API di OpenAI (l’API di IA contestuale fornisce un contesto strutturato, la possibilità di richiamare strumenti e controlli a livello di sistema)
L’API di OpenAI è un’interfaccia generica che consente di accedere a modelli avanzati di IA generativa, alla base di un’ampia gamma di applicazioni.
Gli sviluppatori lo utilizzano per integrare la comprensione e la generazione del linguaggio nei prodotti. Supporta inoltre la riattivazione/riassunzione, la traduzione, l’assistenza alla scrittura di codice e il ragionamento.
L’API offre supporto per chat, embedding, chiamata di funzioni, moderazione e input multimodali, consentendo interazioni strutturate con i modelli. OpenAI è particolarmente adatto alla prototipazione rapida, poiché gestisce l’autenticazione, il ridimensionamento e il controllo delle versioni.
La facilità d’uso è dovuta al modo in cui l’API astrae il comportamento complesso del modello in endpoint semplici e affidabili.
Le migliori funzionalità dell’API di OpenAI
- Generare output sensibili al contesto su testi, codice e input multimodali per attività di linguaggio naturale e ragionamento
- Creare embedding ricchi per potenziare la ricerca semantica, il clustering e i flussi di lavoro di recupero basati su vettori
- Utilizza funzioni e strumenti tramite chiamate strutturate che consentono ai modelli di interagire con sistemi e servizi esterni
Limiti dell’API di OpenAI
- Mancanza di memoria a lungo termine nativa. L’API è stateless per impostazione predefinita
Prezzi dell’API di OpenAI
GPT-5. 2
- Input: 1,750 $ / 1 milione di token
- Input memorizzato nella cache: $0,175 / 1 milione di token
- Risultato: 14.000 $ / 1 milione di token
GPT-5. 2 Pro
- Input: 21,00 $ / 1 milione di token
- Input memorizzato nella cache: Non disponibile
- Risultato: 168,00 $ / 1 milione di token
GPT-5 Mini
- Input: 0,250 $ / 1 milione di token
- Input memorizzato nella cache: $0,025 / 1 milione di token
- Risultato: 2.000 $ / 1 milione di token
Valutazioni e recensioni dell’API di OpenAI
- G2: Recensioni insufficienti
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti reali dell’API di OpenAI?
Come ha scritto un utente su Reddit:
Le API di OpenAI sono come tutte le altre, quindi dal punto di vista tecnico la curva di apprendimento dovrebbe essere pari a zero. Tutti gli endpoint, i parametri e le risposte di esempio sono ben documentati. Se hai un'esperienza di base nello sviluppo, non dovresti aver bisogno di un corso. Concordo con il punto precedente sull’importanza di imparare Python. Le librerie Python contengono tutte le informazioni necessarie per semplificare il lavoro. Esistono anche librerie Node se si preferisce continuare a utilizzare JS. La sfida maggiore sarà imparare a utilizzarle in modo strategico. Dedicate un po’ di tempo a sperimentare i messaggi di sistema, i prompt utente e i parametri nel Playground prima di provare a implementare il sistema con il codice. (Sono abbastanza sicuro che potrete ottenere codice di esempio dal Playground dopo aver trovato qualcosa che funzioni.)
Le API di OpenAI sono come tutte le altre, quindi dal punto di vista tecnico la curva di apprendimento dovrebbe essere pari a zero. Tutti gli endpoint, i parametri e le risposte di esempio sono ben documentati. Se hai un'esperienza di base nello sviluppo, non dovresti aver bisogno di un corso. Concordo con il punto precedente sull’importanza di imparare Python. Le librerie Python contengono tutte le informazioni necessarie per semplificare il lavoro. Esistono anche librerie Node se si preferisce continuare a utilizzare JS. La sfida maggiore sarà imparare a utilizzarle in modo strategico. Dedicate un po’ di tempo a sperimentare i messaggi di sistema, i prompt utente e i parametri nel Playground prima di provare a implementare il sistema con il codice. (Sono abbastanza sicuro che potrete ottenere codice di esempio dal Playground dopo aver trovato qualcosa che funzioni.)
3. LlamaIndex (Ideale per i sistemi di generazione basati sul retrieval augmentation)
LlamaIndex è un framework di dati open source progettato per rendere i dati esterni accessibili e utilizzabili dai modelli linguistici di grandi dimensioni.
Fornisce connettori, indici e interfacce di query che trasformano i dati strutturati e non strutturati in rappresentazioni su cui i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possono ragionare in modo efficiente.
È possibile realizzare sistemi RAG senza una complessa infrastruttura personalizzata. Il sistema astrae le operazioni di recupero, vettorializzazione e classificazione per rilevanza.
È comunemente utilizzato per casi d’uso quali la ricerca semantica, la riattivazione/riassunzione e la risposta alle domande, basati su dati reali.
Le migliori funzionalità di LlamaIndex
- Indice le origini dati eterogenee in strutture ricercabili che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possano queryare in modo efficace
- Recuperare il contesto in modo strategico utilizzando la ricerca vettoriale e la pianificazione delle query per un'iniezione precisa di prove
- Comprimere e riassumere il contesto per mantenere il ragionamento efficiente e pertinente
Prezzi di LlamaIndex
- Free
- Piano Starter: 50 $ al mese
- Pro: 500 $ al mese
- Enterprise: Prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni su LlamaIndex
- G2: Recensioni insufficienti
- Capterra: Recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti reali di LlamaIndex?
Un utente condivide su Reddit:
Onestamente, penso che la maggior parte dei framework per l’intelligenza artificiale di nuova generazione, come LangChain e LlamaIndex, non siano poi così validi e rendano il codice più complicato. È meglio usare Python “vanilla”.
Onestamente, penso che la maggior parte dei framework per l’intelligenza artificiale di nuova generazione, come LangChain e LlamaIndex, non siano poi così validi e rendano il codice più complicato. È meglio usare Python “vanilla”.
4. ClickUp BrainGPT (Ideale come assistente IA per la tua area di lavoro)
La maggior parte degli strumenti presenti in questo elenco ti aiuta con aspetti specifici dell’ingegneria del contesto. Si occupano di assemblare prompt, recuperare dati o orchestrare flussi di lavoro.
ClickUp Brain adotta un approccio diverso. In qualità di primo spazio di lavoro con IA convergente al mondo, ClickUp unifica progetti, attività, documenti e comunicazioni in un’unica piattaforma, con un’IA sensibile al contesto integrata al suo interno.
Ecco come 👇
Lavora con un'IA che capisce te e il tuo lavoro
ClickUp Brain comprende il contesto del tuo lavoro.
Il sistema estrae il contesto dalle tue attività di ClickUp, dai documenti, dai commenti, dalle dipendenze, dagli stati, dalle sequenze e dalla titolarità. Non è necessario incollare il contesto o spiegare la cronologia del progetto ogni volta che gli poni una domanda basata sui dati dell’area di lavoro di ClickUp.
📌 Ad esempio, quando un manager chiede: “Cosa sta rallentando la campagna del terzo trimestre?”, il sistema analizza l’area di lavoro e individua ostacoli concreti come:
- Attività non assegnate
- In attesa di approvazione
- Recensioni in stallo
- Dipendenze in attesa di risorse
Ricevi un report sui blocchi che mostra i titolari delle azioni e l’impatto in termini di tempo.
Scrittura basata sull’IA già allineata all’esecuzione
ClickUp Brain funge da assistente di scrittura basato sull’IA, ma con una differenza fondamentale: scrive tenendo conto di ciò che il team sta realizzando.
Quando un product manager o un marketer redige i messaggi di lancio all’interno di un documento ClickUp, Brain può:
- Definire le proposte di valore utilizzando il contesto del prodotto esistente
- Adatta i messaggi alle diverse fasce di pubblico
- Riscrivi i contenuti in modo che rispecchino il tono, la chiarezza o gli obiettivi di posizionamento
Ma soprattutto, è fondamentale che il testo rimanga in connessione con le attività, le sequenze e le approvazioni. Non deve esserci alcuna discrepanza tra la documentazione e il lavoro. Ciò consente un notevole risparmio di tempo, poiché i contenuti non dovranno essere reinterpretati in un secondo momento.
💡 Consiglio da esperto: scegli tra diversi modelli di IA delle famiglie ChatGPT, Claude e Gemini direttamente all’interno di ClickUp Brain!
- Utilizza un modello veloce e leggero per riepilogare gli appunti delle riunioni all’interno di un’attività
- Passa a un modello più orientato al ragionamento quando analizzi le prestazioni delle campagne su documenti, attività e dashboard
La mossa vincente? Abbina la selezione del modello al contesto interconnesso di ClickUp — attività, commenti, documenti e campi personalizzati — in modo che il modello non sia solo “intelligente”, ma operi all’interno della realtà effettiva del tuo spazio di lavoro.
Automazione contestuale delle attività che riduce il carico di lavoro manuale
Con le attività basate sull’IA, ClickUp trasforma il contesto in azione. Le funzionalità principali includono:
- Converte le discussioni della chat di ClickUp in attività
- Generare attività secondarie e descrizioni delle attività a partire dal titolo di un’attività esistente, in base all’ambito
- Suggerisci i passaggi successivi quando il lavoro si blocca
- Automatizza gli aggiornamenti di routine utilizzando lo stato reale del progetto
Ecco come puoi utilizzare l’automazione delle attività basata sull’intelligenza artificiale in ClickUp per ridurre il lavoro ripetitivo 👇
Poiché l’automazione è guidata dal contesto in tempo reale, i team dedicano meno tempo a tradurre l’intento in struttura. Il lavoro procede senza un costante intervento manuale.
Lasciamo che siano gli agenti di IA a fare il lavoro più pesante
I Super Agent di ClickUp estendono l’IA contestuale di ClickUp oltre le singole query, consentendo un’esecuzione autonoma in più passaggi.
Anziché attendere prompt specifici, questi agenti di intelligenza artificiale per l’automazione agiscono per conto tuo all’interno dell’area di lavoro, gestendo attività, regole e risultati in base al contesto e agli obiettivi da te definiti.
Cosa li distingue dagli agenti tradizionali:
- Esecuzione proattiva delle attività: gli agenti interpretano il contesto dell’area di lavoro — attività, dipendenze, tempistiche — ed eseguono sequenze come l’aggiornamento degli stati, la creazione di attività secondarie o l’invio di notifiche ai titolari senza bisogno di indicazioni manuali
- Flussi di lavoro orientati agli obiettivi: si definisce un obiettivo di alto livello (ad es. «Risolvere gli ostacoli nella campagna del terzo trimestre») e l’agente prepara un piano, recupera il contesto ed esegue le azioni necessarie per portare avanti il lavoro
- Contesto persistente e memoria: gli agenti mantengono lo stato tra i passaggi, il che permette loro di ragionare su ciò che è già stato terminato e su ciò che resta da fare, migliorando l’accuratezza e riducendo il lavoro ridondante
- Integrazione con gli strumenti dell’area di lavoro: interagiscono con le attività di ClickUp, i documenti e i commenti, nonché con gli strumenti collegati, coordinandosi tra i vari sistemi per completare i flussi di lavoro invece di suggerire azioni prive di contesto
📚 Per saperne di più: Cosa sono gli agenti riflessivi basati su modelli
Le migliori funzionalità di ClickUp
- Porta l’IA sul tuo desktop e nelle tue app collegate con ClickUp Brain MAX: effettua ricerche nel tuo spazio di lavoro, trascrivi il parlato in testo, passa da un modello di IA all’altro e agisci su attività, documenti e chat senza interrompere il tuo flusso di lavoro
- Trova le risposte all’istante con Enterprise Search : effettua ricerche tra attività, documenti, commenti, file e strumenti collegati, in modo che il contesto essenziale non venga mai nascosto o isolato
- Cattura rapidamente le idee con Talk to Text : detta note, piani o aggiornamenti e converti il parlato in lavoro strutturato senza perdere la concentrazione o lo slancio
- Riduci il lavoro manuale con i dashboard di ClickUp : attiva automaticamente aggiornamenti delle attività, assegnazioni e follow-up in base al contesto reale dell’area di lavoro e ai cambiamenti di stato
- Rendi le discussioni concrete con ClickUp Chat: discuti decisioni, feedback e approvazioni direttamente accanto alle attività, in modo che le conversazioni rimangano legate all’esecuzione
- Sostituisci le riunioni con i SyncUp : condividi aggiornamenti asincroni, ottieni riassunti generati dall’IA e mantieni i team allineati senza bisogno di chiamate ricorrenti
- Coordina i team con Teams Hub: visualizza l’attività, la titolarità, le priorità e la capacità dei team in un unico posto per individuare i rischi e ribilanciare il lavoro in anticipo
- Organizza la tua giornata con ClickUp Calendario : ottieni piani giornalieri assistiti dall’IA basati su scadenze, priorità e carico di lavoro, in modo che la tua concentrazione personale sia in linea con gli obiettivi del team
Limiti di ClickUp
- Le sue funzionalità e le opzioni di personalizzazione possono risultare opprimenti per i nuovi utenti
Prezzi di ClickUp
Valutazioni e recensioni su ClickUp
- G2: 4,7/5 (oltre 10.585 recensioni)
- Capterra: 4,6/5 (oltre 4.500 recensioni)
Cosa dicono gli utenti reali di ClickUp AI?
Anche un utente di ClickUp condivide la propria esperienza su G2:
ClickUp Brain MAX è stato un'aggiunta incredibile al mio flusso di lavoro. Il modo in cui combina più modelli di linguaggio (LLM) in un'unica piattaforma rende le risposte più veloci e affidabili, e la funzione di sintesi vocale su tutta la piattaforma fa risparmiare tantissimo tempo. Apprezzo molto anche la sicurezza di livello aziendale, che mi dà tranquillità quando gestisco informazioni sensibili. […] Ciò che spicca di più è come mi aiuti a filtrare il rumore di fondo e a pensare con maggiore chiarezza — sia che si tratti di riepilogare riunioni, redigere contenuti o elaborare nuove idee. È come avere un assistente IA “tutto in uno” che si adatta a qualsiasi mia esigenza.
ClickUp Brain MAX è stato un'aggiunta incredibile al mio flusso di lavoro. Il modo in cui combina più modelli di linguaggio (LLM) in un'unica piattaforma rende le risposte più veloci e affidabili, e la funzione di riconoscimento vocale su tutta la piattaforma fa risparmiare tantissimo tempo. Apprezzo molto anche la sicurezza di livello aziendale, che mi dà tranquillità quando gestisco informazioni sensibili. […] Ciò che spicca di più è come mi aiuti a filtrare il rumore di fondo e a pensare con maggiore chiarezza — sia che si tratti di riepilogare/riassumere riunioni, redigere contenuti o elaborare nuove idee. È come avere un assistente IA “tutto in uno” che si adatta a qualsiasi mia esigenza.
Sfide e considerazioni quando si lavora con l’ingegneria del contesto nell’IA
Ecco le sfide principali di cui devi essere consapevole. Il contesto può sfuggire di mano, anche quando il modello supporta finestre di contesto da 1 milione di token. Ecco le sfide principali di cui devi essere consapevole 👇
Avvelenamento del contesto
Se nel contesto si insinua un'allucinazione o un'inferenza errata a cui si fa ripetutamente riferimento, il modello la tratta come un fatto. Questo contesto viziato può intrappolare i flussi di lavoro in presupposti errati che persistono nel tempo e compromettono la qualità dei risultati.
Distrazione dal contesto
I contesti più ampi sono allettanti, ma quando diventano troppo estesi, i modelli iniziano a concentrarsi eccessivamente sulla cronologia accumulata e a sottoutilizzare ciò che hanno appreso durante l’addestramento. Ciò può indurre l’IA a rimanere bloccata sui dettagli del passato invece di sintetizzare il passaggio migliore successivo.
👀 Lo sapevate? Uno studio di Databricks ha rilevato che l’accuratezza del modello Llama 3.1 405B ha iniziato a diminuire intorno ai 32.000 token, ben prima che la finestra di contesto fosse piena. I modelli più piccoli hanno mostrato un calo delle prestazioni ancora prima.
Spesso i modelli perdono la qualità del ragionamento molto prima di “esaurire” il contesto, rendendo la selezione e la compressione del contesto più importanti della semplice dimensione del contesto stesso.
📚 Per saperne di più: Che cos’è la ricerca sul posto di lavoro e in che modo migliora la produttività dei dipendenti
Confusione contestuale
Le informazioni irrilevanti o di scarso peso presenti nel contesto competono per l’attenzione con i dati critici. Quando il modello si sente costretto a utilizzare ogni singolo token del contesto, le decisioni diventano confuse e l’accuratezza ne risente, anche se tecnicamente ci sono “più” informazioni.
Conflitto di contesto
Man mano che le informazioni si accumulano, nuovi fatti o descrizioni degli strumenti possono contraddire i contenuti precedenti. Quando il contesto è contraddittorio, i modelli faticano a conciliare segnali contrastanti, generando risultati incoerenti o inconsistenti.
Sovraccarico di strumenti e problemi di selezione
Quando nel contesto sono incluse troppe definizioni di strumenti, senza alcun filtro, il modello può richiamare strumenti irrilevanti o dare priorità a quelli non ottimali. Il caricamento selettivo dei soli strumenti rilevanti riduce la confusione e migliora la qualità delle decisioni.
Complessità ingegneristica e manutenzione
Una gestione efficace del contesto richiede un continuo processo di potatura, riassunto, delocalizzazione e messa in quarantena del contesto. I sistemi devono decidere quando comprimere la cronologia e quando recuperare informazioni aggiornate, il che richiede un’infrastruttura ben progettata piuttosto che espedienti ad hoc nei prompt.
Disciplina nella gestione del budget dei token
Ogni token influenza il comportamento; finestre di contesto più ampie non garantiscono risultati migliori. È necessario trattare il contesto come una risorsa gestita, valutando la rilevanza e l’attualità rispetto al costo dei token e al budget di attenzione del modello.
⚠️ Avviso statistico: Quasi il 60% dei dipendenti ammette di utilizzare strumenti di IA pubblici non autorizzati sul posto di lavoro, spesso incollando dati aziendali sensibili su piattaforme prive di qualsiasi supervisione.
E la situazione peggiora: il 63% delle organizzazioni non dispone di politiche di governance dell’IA per monitorare, limitare o persino rilevare questo utilizzo “ombra” dell’IA.
Risultato? I tuoi dati vengono divulgati perché nessuno controlla come viene utilizzata l’IA.
Il futuro dell’ingegneria del contesto
Questo segna il passaggio dalla fase sperimentale a quella su larga scala. Il contesto non sarà più gestito dagli esseri umani, ma generato e gestito dal codice. Sarà una funzione della struttura stessa del sistema.
Riassumeremo il concetto basandoci sull’eccellente articolo di Serge Liatko pubblicato sulla comunità degli sviluppatori di OpenAI:
L'ingegneria del contesto si evolve nell'architettura del flusso di lavoro
L'ingegneria del contesto lascerà sempre più spazio a un'architettura automatizzata del flusso di lavoro. L'attività non si limiterà più a fornire i token giusti.
Un'ingegneria del contesto efficace comporterà l'orchestrazione di intere sequenze di ragionamenti, strumenti e flussi di dati che si adattino automaticamente alle mutevoli esigenze.
Ciò significa costruire sistemi dinamici in grado di gestire autonomamente il contesto corretto all’interno di flussi di lavoro olistici.
L’automazione dell’orchestrazione sostituisce l’inserimento manuale dei prompt
La prossima frontiera è un'IA in grado di organizzarsi autonomamente. Collegherà il recupero delle informazioni, gli strumenti, la memoria e la logica di business senza che gli esseri umani debbano creare manualmente ogni singolo prompt o pacchetto di contesto. Anziché fornire esplicitamente ogni singolo dato, i sistemi dedurranno quale contesto sia rilevante e lo gestiranno automaticamente in base agli obiettivi e alla cronologia.
🧠 Questo sta già accadendo con i Super Agent di ClickUp. Sono compagni di squadra basati sull’IA ambientali e sempre attivi, il che li aiuta a comprendere ed eseguire il lavoro proprio come farebbero gli esseri umani. Migliorano continuamente sulla base delle interazioni passate grazie a una memoria ricca — imparando le preferenze, le azioni recenti e la cronologia dei progetti — e possono agire in modo proattivo, segnalare i problemi o fornire approfondimenti senza attendere un prompt.
L’automazione end-to-end diventa la vera leva per la produttività
Man mano che l’ingegneria del contesto si evolve, i guadagni in termini di produttività derivano dai flussi di lavoro automatizzati. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) agiscono come agenti, coordinando gli strumenti, monitorando lo stato ed eseguendo logiche in più passaggi senza che l’utente debba intervenire con una microgestione.
Non sarà necessario inserire manualmente il contesto mancante. Il sistema curerà il contesto per fornire il supporto alla memoria a lungo termine e al ragionamento.
Il contesto unificato migliora il funzionamento dell’IA
L'accuratezza dell'IA viene meno quando il contesto è frammentato tra strumenti, flussi di lavoro e persone. Quando le informazioni sono disperse, i modelli sono costretti a tirare a indovinare.
Le aree di lavoro basate sull’IA convergente come ClickUp eccellono in questo: unificano lavoro, dati e IA nella tua strategia contestuale.
Sei pronto a provarlo? Registrati gratis su ClickUp.