La progettazione dei prompt è la disciplina che consente di progettare e perfezionare i prompt intesi a guidare in modo efficace i modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni, per la produzione di risultati accurati e pertinenti. Ciò implica tecniche quali l'invio di prompt "zero-shot" e "few-shot", le strategie CoT (Chain of Thought) e l'integrazione del contesto.
Un prompt IA è una query o una dichiarazione strutturata progettata per guidare la risposta dell'intelligenza artificiale in una direzione specifica. Nel campo dell'intelligenza artificiale in rapida evoluzione, in particolare con i modelli linguistici, la precisione di un prompt può influenzare significativamente la qualità e la rilevanza dell'output IA. Gli elementi chiave di un prompt includono:
- Istruzione
Il comando diretto o la richiesta effettuati all'intelligenza artificiale in cui si delinea ciò che ci si aspetta dalla sua risposta. Definisce l'obiettivo principale per l'attività dell'IA. - Contesto
Il contesto aggiunge informazioni di base rilevanti al prompt, aiutando l'intelligenza artificiale a comprendere la situazione o l'ambiente correlato all'attività. Ciò potrebbe comportare la spiegazione delle esigenze dell'utente, della natura del problema o di condizioni specifiche in base alle quali deve essere generata la risposta. - Dati di input
Questo elemento include tutti i dati o i contenuti forniti all'intelligenza artificiale che deve elaborare o prendere in considerazione nella sua risposta. Potrebbe trattarsi di una serie di punti dati, della descrizione di uno scenario o di una domanda specifica. - Indicatore di output
L'indicatore di output specifica come l'IA deve formattare la sua risposta. Può indirizzare l'intelligenza artificiale a rispondere con un elenco una spiegazione dettagliata, un tono specifico, un riepilogo conciso, ecc.
Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale in vari settori, dal servizio clienti alla diagnosi medica, la necessità di perfezionare queste indicazioni per garantire risposte accurate e utili non è mai stata così cruciale. Ciò ha portato al campo specializzato della progettazione dei prompt, dedicato all'ottimizzazione della comunicazione tra gli utenti e i sistemi IA.
La verità è che anche l'intelligenza artificiale più avanzata non funzionerà come previsto se non accompagnata da un prompt efficace. La progettazione dei prompt è stata sviluppata per contrastare questo pericolo, garantendo che gli utenti siano in grado di fornire istruzioni chiare e pertinenti, delineate per comunicare ai programmi di IA le indicazioni inequivocabili di cui hanno bisogno. Questo approccio comporta alcuni vantaggi:
- Maggiore controllo degli sviluppatori
Creando prompt dettagliati, gli sviluppatori possono dettare con maggiore precisione il comportamento dei sistemi di intelligenza artificiale, ottenendo risultati più prevedibili e mirati. - Esperienza utente migliorata
Prompt ben progettati consentono risposte IA più accurate e pertinenti, migliorando l'esperienza dell'utente mediante risposte più rapide che contengono informazioni e dati utili. - Maggiore flessibilità
Una progettazione dei prompt efficace consente di adattare lo stesso modello di intelligenza artificiale a un'ampia gamma di attività e applicazioni, dal semplice recupero dei dati alla complessa risoluzione dei problemi. - Minimo sforzo richiesto dopo la generazione
Grazie a una progettazione strategica dei prompt, l'IA è in grado di produrre output di qualità elevata già al primo tentativo, riducendo in maniera significativa la necessità di interventi correttivi o continui aggiustamenti.
La progettazione dei prompt è già stata applicata a un ampio spettro di settori, rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con la tecnologia intelligente allo scopo di risolvere problemi complessi. Alcuni casi d'uso chiave che illustrano l'impatto significativo della progettazione dei prompt nelle aziende includono:
Gli sviluppatori utilizzano la progettazione dei prompt per semplificare i processi di codifica ed eseguire il debugging del software. Strutturando i prompt in modo tale da generare o rivedere il codice, gli sviluppatori possono rilevare eventuali errori in anticipo e ottimizzare le attività di codifica, riducendo significativamente i tempi di sviluppo e migliorando al contempo la qualità del codice.
Nel campo della sicurezza informatica, la progettazione dei prompt svolge un ruolo centrale nell'automazione dei processi di rilevazione e risposta alle minacce. È possibile inviare ai modelli di IA prompt di analisi degli schemi di dati e identificazione di potenziali minacce, migliorando così i protocolli di sicurezza senza la necessità costante di supervisione umana.
La diagnostica gestita dall'intelligenza artificiale viene migliorata mediante una corretta progettazione dei prompt, che consente interpretazioni più precise dei dati dei pazienti. Ciò può portare a diagnosi più rapide e accurate e a piani di trattamento personalizzati.
I chatbot basati sull'intelligenza artificiale sono sempre più comuni nel servizio clienti, fornendo un supporto immediato e accurato e consentendo agli agenti umani di concentrarsi su problemi più complessi. La progettazione dei prompt consente a questi bot di comprendere e rispondere efficacemente alle domande dei clienti, fornendo assistenza tempestiva, pertinente e affidabile.
Nei campi creativi (come la progettazione e la creazione di contenuti), l'intelligenza artificiale può aiutare a generare idee e concept diversi da quelli già disponibili. Mediante prompt mirati, l'intelligenza artificiale può sfruttare la creatività su vasta scala contribuendo alla progettazione di campagne, alla scrittura di contenuti o persino proponendo nuove idee di prodotto.
La progettazione dei prompt consente all'intelligenza artificiale di agire da esperto in campi specifici fornendo informazioni dettagliate e contestualizzate, ad esempio per la formazione, la conformità o come strumento di supporto decisionale in campi diversi come legge, finanza e istruzione.
I modelli di intelligenza artificiale possono assistere nei processi decisionali valutando più scenari e risultati. Grazie alla progettazione dei prompt, questi modelli forniscono raccomandazioni basate su prove e ragionamenti in grado di aiutare gli operatori umani nei processi decisionali.
Le aziende si affidano a tecniche tempestive per aiutare i modelli di intelligenza artificiale ad analizzare ampi set di dati e fornire informazioni o prevedere le tendenze. Ciò è fondamentale per la pianificazione strategica e l'analisi di mercato, in cui la comprensione di schemi di dati complessi è fondamentale.
Oltre alla codifica, la progettazione dei prompt può ottimizzare varie attività di progettazione software, dalla definizione dei requisiti ai test di sistema, garantendo che i prodotti software soddisfino gli standard e le funzionalità desiderati.
Specifica per il ciclo di vita dello sviluppo software, la progettazione tempestiva contribuisce alla scrittura di nuovo codice e al debugging del codice esistente, entrambi fattori critici per mantenere lo stato e l'efficienza delle applicazioni software.
La progettazione dei prompt comprende un'ampia gamma di tecniche progettate per ottimizzare l'interazione tra esseri umani e modelli di intelligenza artificiale. Queste metodologie variano notevolmente in termini di complessità e applicazione:
Questa tecnica consiste nel presentare al modello un'attività o una domanda senza averlo precedentemente addestrato in modo specifico sul tema. Si affida alla comprensione generale del modello e alla sua capacità deduttiva sulla base dei suoi dati di addestramento. L'invio di prompt "zero-shot" è ampiamente utilizzato grazie alla sua semplicità e all'ampia applicabilità.
L'invio di prompt "few-shot" implica un miglioramento rispetto allo "zero-shot" in quanto fornisce all'intelligenza artificiale alcuni esempi o "shot" che guidano il modello rispetto al formato di output desiderato o al tipo di ragionamento richiesto. Questo approccio aiuta l'intelligenza artificiale a produrre inferenze migliori, in particolare in scenari più complessi.
La CoT (Chain of Thought) implica la suddivisione di un prompt in una sequenza di passaggi più semplici e logici, portando l'intelligenza artificiale a elaborare le informazioni in modo da imitare il ragionamento umano. Questa tecnica è particolarmente adatta per attività di risoluzione dei problemi complesse.
Un'estensione della CoT, questo metodo consente all'intelligenza artificiale di esplorare diverse diramazioni di ragionamento prima di consolidarsi su un unico output. È utile per scenari in cui è necessario considerare più soluzioni o prospettive plausibili.
In questo caso, l'output iniziale dell'intelligenza artificiale viene perfezionato attraverso cicli successivi di prompt, ciascuno finalizzato a migliorare specifici aspetti della risposta. Questo metodo è essenziale per ottenere risultati di alta qualità in attività che richiedono precisione.
Con un feedback in tempo reale all'interno del processo operativo dell'IA, i cicli di feedback consentono al modello di adattare le risposte in base a input continui, migliorando nel tempo il processo di apprendimento e adattamento.
Questo approccio prevede la sequenza di più prompt, in cui ogni prompt successivo si basa sull'output del precedente. Il concatenamento dei prompt è particolarmente utile nelle attività multifase in cui ciascuna attività è legata a un'azione singola e complessa.
Assegnando all'IA un utente tipo o un ruolo specifico (come ad esempio data scientist, operatore di assistenza o fornitore di servizi sanitari), questa tecnica guida lo stile e il contenuto delle risposte. Ciò è particolarmente efficace nelle applicazioni interattive come i chatbot, in cui è fondamentale che le caratteristiche del personaggio rimangano sempre coerenti.
Derivata dai metodi di insegnamento socratici, questa tecnica comporta l'impiego dell'IA per l'invio di domande che consentono di ottenere informazioni sempre più dettagliate e precise, perfezionandone il processo di ragionamento.
Questa tecnica avanzata sfrutta una serie di prompt diversificati per mettere alla prova le capacità di ragionamento dell'IA, selezionando l'output migliore in base alla profondità e alla complessità delle risposte generate.
La progettazione del prompt è estremamente importante per il campo dell'intelligenza artificiale generativa in virtù del suo ruolo nel perfezionare e nell'orientare l'output dei modelli GenAI (sia nello sviluppo di nuovi strumenti basati sull'IA sia nel miglioramento delle funzionalità dei modelli esistenti). Ottimizzando i modelli linguistici in base ad attività specifiche, come potenziare i chatbot rivolti ai clienti o creare contratti specializzati, la progettazione dei prompt assicura che le risposte dell'IA siano accurate e altamente pertinenti alle esigenze specifiche del settore.
Inoltre, la progettazione del prompt è fondamentale per mantenere la sicurezza e l'integrità delle applicazioni di intelligenza artificiale. Aiuta a mitigare i rischi, come gli attacchi di prompt injection, in cui gli attori delle minacce possono utilizzare input accuratamente studiati per produrre risultati indesiderati (come l'accesso a informazioni non autorizzate o pericolose). Perfezionando il comportamento dei prompt in relazione alle potenziali vulnerabilità dei modelli di IA, gli sviluppatori possono aiutare a garantire che l'IA continui a funzionare in modo affidabile e sicuro.
Nonostante i recenti progressi nel settore, l'IA non ha ancora raggiunto il livello dell'intelligenza generale artificiale, in cui le sue capacità cognitive sono uguali (o superiori) ai processi del pensiero umano. Pertanto, esistono ancora diverse potenziali insidie associate all'esplorazione e alla creazione di prompt di IA altamente efficaci:
- Complessità della comprensione del linguaggio
I sistemi di IA potrebbero incontrare delle difficoltà nel gestire un linguaggio con sfumature o complesso, e ciò potrebbe comportare output errati o poco pertinenti. Un modo efficace per contrastare questo problema consiste nell'aggiungere ai set di dati di addestramento strutture linguistiche ancora più variegate, al fine di migliorare ulteriormente la comprensione del modello. - Preconcetti nelle risposte dell'IA
Esiste il rischio che i modelli di IA generino contenuti imparziali o inappropriati in base ai dati con cui sono stati addestrati. Devono essere implementate strategie di monitoraggio e mitigazione dei preconcetti durante l'addestramento dei modelli e la progettazione dei prompt al fine di affrontare questo problema e garantire rappresentazioni diversificate e output socialmente responsabili. - Intensità delle risorse
Tecniche di progettazione dei prompt avanzate possono richiedere notevoli risorse di calcolo. L'efficienza può essere migliorata ottimizzando le prestazioni dei modelli ed esplorando strategie di creazione di prompt più efficaci in termini di risorse. - Equilibrio tra specificità e flessibilità
La creazione di prompt troppo specifici potrebbe limitare la creatività dell'IA, mentre prompt troppo ampi tendono a produrre risultati vaghi. Un approccio iterativo al perfezionamento dei prompt, combinato con l'uso di prompt "zero-shot" e "few-shot", potrebbe aiutare a bilanciare questi aspetti. - Collaborazione interdisciplinare
Una progettazione efficace dei prompt spesso richiede la collaborazione tra più discipline e ciò può essere complesso a causa di terminologie, obiettivi e aspettative diversi. Stabilire dei canali di comunicazione chiari e obiettivi comuni può facilitare la collaborazione e migliorare gli esiti di progetti di progettazione dei prompt.
Il successo nella progettazione dei prompt dipende fortemente dall'approccio adottato per sviluppare e perfezionare i prompt. Ecco alcune best practice che possono aiutare a garantire risultati efficaci:
Fornire un contesto sufficiente all'interno di un prompt aiuta l'IA a comprendere le sfumature e le specifiche della richiesta, portando a risposte più accurate e pertinenti. Il contesto può includere informazioni di base, spiegazioni dei termini o dettagli sull'uso previsto dell'output.
La chiarezza è fondamentale nella progettazione dei prompt. Richieste vaghe o ambigue possono portare a interpretazioni errate da parte dell'IA, con output che non soddisfano le aspettative degli utenti. Prompt chiari guidano l'IA in modo più efficace, migliorando la qualità delle sue risposte.
Trovare il giusto equilibrio tra la specificità delle informazioni fornite e la flessibilità dell'IA nel generare risposte creative o innovative è fondamentale. Ciò comporta l'adattamento del livello di dettaglio e dell'ambito del prompt al fine di allinearlo all'output desiderato.
Il campo dell'IA è in rapida evoluzione e ciò che funziona (o non funziona) oggi potrebbe non produrre lo stesso effetto domani. La sperimentazione continua con tecniche e strategie diverse è essenziale per essere all'avanguardia nella progettazione dei prompt. Ciò include l'esecuzione di test sui prompt in condizioni diverse, l'utilizzo di diversi tipi di dati di input e il perfezionamento continuo dei prompt in base a feedback e risultati.
Proprio come l'IA si sta espandendo in termini di funzionalità, applicazione e disponibilità, la progettazione dei prompt è destinata a migliorare significativamente la precisione delle interazioni con l'IA, introducendo al contempo alcuni problemi che dovranno essere affrontati.
Nei prossimi anni, la creazione di prompt adattivi diventerà più diffusa, consentendo all'IA di personalizzare le risposte in base allo stile dell'utente e alle interazioni passate, migliorando la personalizzazione e l'efficacia. I prompt multimodali integreranno testo, immagini e potenzialmente altri tipi di dati, ampliando l'applicabilità dell'IA su supporti e attività diversi. Tuttavia, con il crescente utilizzo dell'IA, si farà strada anche la questione morale; l'aspetto etico sarà oggetto di grande attenzione, al fine di garantire che le interazioni con l'IA rispettino le linee guida stabilite e le norme sociali, prevenendo in tal modo i pregiudizi e garantendo l'equità dei contenuti generati dall'IA.
Insieme, questi progressi contribuiranno a promuovere sistemi di IA più dinamici, responsabili e contestualmente consapevoli.
Con la costante crescita in vari settori del ruolo della progettazione dei prompt, gli strumenti in grado di semplificare e migliorare questo processo stanno diventando sempre più preziosi. Now Platform® di ServiceNow offre potenti soluzioni di IA in un'unica suite di strumenti centralizzata e basata su cloud. Progettata per facilitare lo sviluppo e il perfezionamento delle interazioni basate sull'IA, la Now Platform offre funzionalità complete per l'automazione del flusso di lavoro e l'integrazione di vari input di dati, elementi fondamentali per una progettazione efficace dei prompt.
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