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Prompting 1.1

Struttura del prompt, livelli di prompting, meta/reverse meta prompting e tattiche fondamentali con esempi.

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Attenzione!

Per aiutarti a sfruttare al meglio Latcher, abbiamo compilato un elenco di strategie e approcci di prompting. Alcuni di questi sono stati raccolti dall’esperienza del nostro team, mentre altri sono stati condivisi con noi dai membri della nostra community. Poiché Latcher si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), strategie di prompting efficaci possono migliorare significativamente la sua efficienza e precisione.

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Cos’è il Prompting?

Il prompting si riferisce alle istruzioni testuali che fornisci a un sistema di AI per eseguire un compito. In Latcher (un costruttore di app basato su AI), i prompt sono il modo in cui “dici” all’AI cosa fare – dalla creazione di un’interfaccia utente alla scrittura di logica backend. Un prompting efficace è fondamentale perché Latcher utilizza LLM, quindi prompt chiari e ben strutturati possono migliorare notevolmente l’efficienza e la precisione dell’AI nella costruzione della tua app. In breve, prompt migliori portano a risultati migliori.

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Perché il Prompting è Importante

La maggior parte delle persone pensa che il prompting sia solo digitare una richiesta in un’AI e sperare per il meglio – non è così. La differenza tra una risposta AI mediocre e avere un’AI che costruisce interi flussi di lavoro per te dipende da come formuli il prompt. Che tu sia uno sviluppatore o una persona non tecnica, padroneggiare l’ingegneria dei prompt in Latcher può aiutarti a:
  • Automatizzare attività ripetitive istruendo l’AI esattamente su cosa fare.
  • Eseguire il debug più velocemente con approfondimenti e soluzioni generate dall’AI.
  • Costruire e ottimizzare flussi di lavoro senza sforzo, lasciando che l’AI si occupi del lavoro pesante una volta guidata correttamente.
E la parte migliore? Non è necessario essere un programmatore esperto. Con le giuste tecniche di prompting, puoi sbloccare il pieno potenziale dell’AI in Latcher senza sprecare tempo in tentativi ed errori. Questo manuale ti porterà dai concetti fondamentali alle strategie di prompt avanzate in modo che tu possa comunicare efficacemente con l’AI e costruire più velocemente.

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Comprendere Come Pensa l’AI

A differenza della programmazione tradizionale, lavorare con l’AI significa comunicare chiaramente le tue intenzioni. Gli LLM come quelli che alimentano Latcher non “comprendono” nel senso umano – prevedono output basati su modelli nei loro dati di addestramento. Questo ha importanti implicazioni su come dovresti formulare i prompt:
  1. Fornire Contesto e Dettagli: I modelli AI non hanno buon senso o contesto implicito oltre a quello che fornisci loro. Fornisci sempre background o requisiti pertinenti.
  2. Essere Espliciti con Istruzioni e Vincoli: Non presumere mai che l’AI dedurrà i tuoi obiettivi. Se hai vincoli o preferenze, dichiarali.
  3. La Struttura è Importante (Ordine ed Enfasi): I modelli prestano particolare attenzione all’inizio e alla fine del tuo prompt. Metti i dettagli cruciali all’inizio e ribadisci i requisiti alla fine se necessario.
  4. Conoscere i Limiti del Modello: La conoscenza dell’AI proviene dai dati di addestramento. Non può conoscere eventi recenti o informazioni proprietarie che non le hai fornito.
Pensa al prompting come a dare istruzioni esatte a un tirocinante molto letterale su ciò di cui hai bisogno. Più chiara e strutturata è la tua guida, migliori saranno i risultati.

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Principi Fondamentali del Prompting: Il Framework C.L.E.A.R.

I prompt efficaci seguono un insieme di principi semplici. Usa CLEAR come lista di controllo quando formuli le tue istruzioni:
  • Conciso – Sii chiaro e vai al punto.
  • Logico – Organizza il tuo prompt in modo graduale.
  • Esplicito – Dichiara esattamente ciò che vuoi e ciò che non vuoi.
  • Adattivo – Perfeziona i prompt in modo iterativo in base all’output dell’AI.
  • Riflessivo – Rivedi ciò che ha funzionato e ciò che non ha funzionato per migliorare nel tempo.

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I Quattro Livelli di Prompting

Il prompting efficace è un’abilità che cresce con la pratica. Qui delineiamo quattro livelli di padronanza:
  1. Prompting Strutturato con “Rotelle di Supporto” – Usa sezioni etichettate come Contesto, Compito, Linee guida, e Vincoli per lasciare poco spazio a malintesi.
  2. Prompting Conversazionale – Scrivi in modo naturale, come faresti con un collega, mantenendo chiarezza e completezza.
  3. Meta Prompting – Chiedi all’AI di aiutarti a migliorare il tuo prompt o a pianificare. Lascia che agisca come un editor di prompt.
  4. Reverse Meta Prompting – Fai in modo che l’AI riassuma o documenti ciò che è accaduto dopo un’attività in modo che tu possa imparare o riutilizzarlo in seguito.

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Tecniche di Prompting Avanzate

Una volta acquisite le basi, sfrutta strategie più avanzate:
  • Prompting Zero-Shot vs. Few-Shot – Fornisci esempi quando hai bisogno di un output più controllato.
  • Gestione delle Allucinazioni – Ancora l’AI con dati reali e chiedi un ragionamento passo-passo per ridurre le risposte inventate.
  • Sfruttare le Intuizioni del Modello – Comprendi le differenze tra la Modalità Chat e la Modalità Predefinita e scegli lo strumento giusto per l’attività.

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Suggerimenti Aggiuntivi per il Prompting

Prima di formulare prompt, imposta una solida base di conoscenze nel tuo progetto. Sii specifico ed evita la vaghezza. Formula i prompt in modo incrementale e includi vincoli e requisiti. Evita formulazioni ambigue e fai attenzione al tono. Usa le modalità di Latcher intenzionalmente e sfrutta la formattazione e gli esempi quando appropriato.