Linee guida (utili) per prompt fatti bene

Ormai è passato del tempo da quando, alla nascita dell’IA generativa, il mondo si è diviso (nuovamente) tra apocalittici dubbiosi e integrati entusiasti.

Oggi, dopo usi, test e dati, l’intelligenza artificiale non si è rivelata né il Terminator dei posti di lavoro, né un alleato infallibile.
Piuttosto, un ottimo supporto che, se usato bene, può rendere diverse attività lavorative molto meno complesse.

Premettiamo: non esiste un unico metodo corretto per dare istruzioni a questa tecnologia.
In questo articolo, ti forniremo alcune linee guida su come impostare un prompt utilizzando, come esempio, uno di quelli impiegati in DD (soprattutto dal team copy).

1. IA, Prompt, Prompting

Non vedi l’ora di entrare nel magico mondo del prompting? Non fatichiamo a crederlo, considerando che secondo diversi report, come Digitale in Italia 2024, l’uso dell’IA non è solo utile, ma anche una skill richiestissima dalle aziende. 

Prima di addentrarci in questo mondo, però, facciamo un po’ di chiarezza sui termini, che male non fa. Soprattutto perché in questo articolo li leggerai spesso.

Partiamo dal prompt. Se sei qui, probabilmente hai già utilizzato qualche IA generativa, quindi l’impostazione di base la riconosci: una barra di ricerca, testo con cui riempirla e risposta dell’IA sono gli ingredienti base di quasi tutte le dashboard, ma soffermiamoci un attimo sul ruolo di questi elementi.

Il testo, prima di tutto.
Nel gergo tecnico (che ormai ha superato gli spigoli del tecnico), si chiama prompt.
Il prompt non è altro che un testo, o ancora meglio un’istruzione, attraverso cui spieghi all’IA di cosa hai bisogno e ciò che dovrà fare. 

Questo testo, che da qui chiameremo solo prompt, o input, è l’elemento fondamentale da cui dipende il grado di correttezza della risposta che riceverai, che chiameremo output. 

Ricordati questo mantra: gli output migliori si ottengono con i migliori prompt.

E da qui la domanda: come si migliora un prompt per ottenere l’output che ci aspettiamo? Con il prompt engineering.

Il prompt engineering (o prompting, molto più semplice da pronunciare) consiste nell’arte di migliorare e testare le istruzioni che diamo in pasto all’IA per ricevere output soddisfacenti.

Altro mantra da ricordare quando scrivi un prompt: l’IA non sa cosa vuoi, sa cosa le scrivi.
Qualsiasi tecnologia di questo tipo ha bisogno di istruzioni per funzionare e saper usare tecniche di prompting le permette di:

• comprendere meglio le necessità dietro l’input;
• operare secondo delle regole chiare;
• fornire un output di qualità.

Ora che hai una sufficiente infarinatura di teoria, passiamo alla pratica del prompting.

2. Linee guida per scrivere buoni prompt

Nello scrivere questo paragrafo, c’è stata la tentazione di chiamarle “regole” del prompting, ma come abbiamo accennato, non esiste una formula del prompt perfetto.
Esistono solo alcune accortezze che puoi seguire per creare un input corretto e ricevere l'output che ti aspettavi.

2.1 Ruolo e contesto

Partiamo da una base molto semplice: l’IA ha bisogno di un ruolo. 

Ti sembrerà strano dover dare un’identità a una macchina, eppure è così.
Aprire un prompt stabilendo un ruolo è il modo migliore per impostare un risultato. 

Prendiamo ad esempio uno dei prompt che in DD usiamo per la correzione bozze: lo ricostruiremo pezzo per pezzo seguendo tutti i consigli di questo articolo.

Immagina una frase del tipo: 

"Agisci come un editor professionista con esperienza nel settore editoriale italiano, specializzato nella correzione di bozze e nella revisione di articoli e documenti”.

Aggiungere anche un contesto specifico di cui l’IA dovrebbe essere esperta l’aiuta a capire in modo completo il ruolo da assumere.

2.2 Task

A questo punto, arriva il momento di istruire l’IA sull’operazione da compiere.
Chiamiamo questa parte task.
Qui, dovrai definire in modo preciso l’azione da effettuare, come cercare informazioni su Google, analizzare dei dati o, nel nostro caso, correggere un testo.
Se l’azione comprende più microtask, inseriscili come punto elenco. L’IA apprezza molto l’ordine.

“Il tuo compito è revisionare il testo riportato di seguito, individuando:
- errori grammaticali
- errori sintattici
- refusi tipografici”.

2.3 Formato dell’output

Arrivati a questo punto, grazie al tuo prompt strutturato l’IA sa chi è e cosa deve fare.
Passiamo al come, che nel linguaggio del prompting è chiamato formato dell’output. 

Se hai bisogno di un elenco, una tabella, o un testo organizzato in modo particolare, specificalo. 

Se spiegherai con precisione come vuoi che venga impostato l’output, sarà più facile per l’IA sapere cosa restituirti. 

Nel caso del prompt di DD, l’esigenza è un elenco di correzioni che ci mostrino la parte di testo incriminato, la correzione e il motivo della correzione. Quest'ultimo passaggio risulta molto utile per capire il ragionamento dell’IA dietro la correzione stessa.

“Fornisci l’output in forma di elenco puntato, indicando per ciascun errore:
- il testo originale errato
- la correzione suggerita
- una breve spiegazione, solo se utile alla comprensione”.

2.4 Tono di voce

Soprattutto quando parliamo di testi, il tono di voce (ToV) può definire i confini dell’errore.
Facciamo un esempio.

Se tu volessi controllare l’esattezza di una mail indirizzata ad un potenziale cliente, forse iniziarla con “Ciao Carlo”, a meno che non vi conosciate, potrebbe essere un errore, ma questo lo capisci solo se hai in mente il destinatario e il tono di voce.

Ecco perché, in molte situazioni, specificare il ToV da seguire può orientare meglio la correttezza dell'output.

Nel nostro caso, abbiamo impostato quest’ultima parte così, lasciando da compilare le specifiche del ToV in base al testo in esame:

“Se rilevi miglioramenti stilistici opportuni, segnalali pure, a patto che il tono di voce rimanga coerente con le seguenti indicazioni:  Qui il tone of voice: [inserire tone of voice]”.

2.5 Contenuti a supporto 

In ultimo, è bene dividere le istruzioni da eventuali testi, dati e tabelle su cui l’IA deve lavorare. 

Come? Prova a staccare i contenuti dal prompt usando caratteri speciali come le virgolette o racchiudendoli dentro parentesi quadre, aiuterà l’IA a individuare quale sezione di testo analizzare. 

P.S.: se l’istruzione include l’analisi di un documento, specifica di non attingere da altre fonti. Ci sarà un maggiore grado di coerenza tra output e contenuto esaminato.

Ecco come abbiamo impostato noi quest’ultima parte:

“Qui il testo da revisionare: [inserire testo]".

Vediamo ora il prompt nella sua interezza.

3. Prompt completo

Ruolo e contesto
Agisci come un editor professionista con esperienza nel settore editoriale italiano, specializzato nella correzione di bozze e nella revisione di articoli e documenti.

Task
Il tuo compito è revisionare il testo riportato di seguito, individuando:
- errori grammaticali
- errori sintattici
- refusi tipografici

Formato dell’output
Fornisci l’output in forma di elenco puntato, indicando per ciascun errore:
- il testo originale errato
- la correzione suggerita
- una breve spiegazione, solo se utile alla comprensione

Tono di voce
Se rilevi miglioramenti stilistici opportuni, segnalali pure, a patto che il tono di voce rimanga coerente con le seguenti indicazioni:  Qui il tone of voice: amichevole, ma professionale

Contenuti a supporto
Qui il testo da revisionare: [inserire testo]"

4. Qualche consiglio utile

Siamo arrivati alla fine di questo mini viaggio sul prompting.
Ci sarebbe tanto altro da dire, ma l’attenzione, come sappiamo, non è infinita. 

Prima di salutarci, però, vogliamo lasciarti qualche altro spunto utile per strutturare al meglio i tuoi futuri prompt.

• Sequenzialità: se l’output che vuoi ricevere include più operazioni diverse tra loro, dividile in task sequenziali. In parole più semplici, fai una richiesta alla volta. Questo eviterà che i tuoi prompt siano troppo lunghi e influenzino negativamente la qualità del risultato.
  
  
• Suddivisione: le conversazioni prolisse stancano tutti e questo vale anche per l’IA. Evita di ricorrere sempre alle stesse chat per lavorare, soprattutto se usi prompt diversi.
  Creando nuove conversazioni per compiti non correlati, eviterai che la macchina si “perda” tra tutte le istruzioni fornite.
  
  
• Tempistiche: a volte, l’output che l’IA ti fornisce è più lungo delle aspettative e questo implica che impieghi molto tempo ad eseguire un lavoro non necessario. Puoi eludere questo meccanismo imponendo limiti massimi di parole che l’output deve rispettare.

In conclusione, l’IA generativa è un supporto tecnologico spaventosamente capace, ma ricordati che commette errori. Fortunatamente, attraverso il prompting possiamo ridurre al minimo qualsiasi inesattezza, addestrando questa tecnologia a fornirci ciò di cui abbiamo bisogno e nelle modalità che ci aspettiamo.

Metti in pratica la struttura che ti abbiamo mostrato e, come ultimo consiglio, testa tutto, sempre.