Il prompt engineering è l’arte (sempre più vicina a una disciplina tecnica) di scrivere comandi, o prompt, chiari, precisi e ben strutturati per ottenere risposte pertinenti dai modelli di linguaggio come ChatGPT. Non basta chiedere qualcosa: bisogna guidare il modello verso la risposta giusta.
Questa pratica è diventata fondamentale per ricercatori, sviluppatori, analisti e content creator che vogliono sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa. In questo articolo esploreremo le best practice ufficiali raccomandate da OpenAI, con esempi avanzati e consigli pratici.

Indice

1. Indice
2. Dai istruzioni chiare e contestualizzate
3. Grounding – Fornisci testo o dati di riferimento
4. Prompt Chaining – Suddividi compiti complessi
5. Chain of Thought prompting (COT) – Incoraggia la catena di pensiero
6. Role prompting – Usa ruoli e toni specifici
7. Prompt Tuning manuale – Sperimenta e affina i prompt

Dai istruzioni chiare e contestualizzate

Il primo principio è anche il più importante: i prompt vaghi generano risposte vaghe. Devi comunicare esattamente cosa vuoi: tipo di risposta, formato, stile, vincoli, pubblico di riferimento.

• 📌 Tecnica: Specifica obiettivo, struttura, pubblico e vincoli.
• 🔍 Esempio:
  • Meno efficace: “Spiegami cos’è il machine learning.”
  • Più efficace: “Spiega cos’è il machine learning in massimo 5 frasi, usando esempi semplici e un linguaggio adatto a studenti delle scuole superiori.”

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Grounding – Fornisci testo o dati di riferimento

Se vuoi che ChatGPT risponda basandosi su informazioni specifiche, incorpora i dati o testi nel prompt. È utile per generare riassunti, analisi, risposte vincolate a fonti reali, e riduce il rischio di errori.

• 📌 Tecnica: Inserisci il contesto in modo delimitato, ad esempio tra triple “””virgolette””” o ‘backtick’.
• 🔍 Esempio: “Analizza criticamente questo paragrafo accademico, individuando eventuali bias o debolezze argomentative: “Inserisci qui il testo…”

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Prompt Chaining – Suddividi compiti complessi

Compiti articolati possono essere gestiti step by step, suddividendoli in sotto-compiti più semplici e poi combinandoli.

• 📌 Tecnica: Prompt sequenziali o elenco di prompt.
• 🔍 Esempio:
  • Prompt 1: Elenca 3 idee per un ebook sul marketing. Dopo aver ottenuto la risposta, Prompt 2: Per ciascuna, genera una scaletta dettagliata. Dopo aver ottenuto la risposta, Prompt 3: Per la prima, scrivi l’introduzione.
  • In alternativa – un unico prompt come elenco: “1) Elenca 3 idee per un ebook sul marketing. 2) Per ciascuna, genera una scaletta dettagliata. 3) Per la prima, scrivi l’introduzione.”

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Chain of Thought prompting (COT) – Incoraggia la catena di pensiero

In problemi logici, analitici o decisionali, incoraggiare il modello a “pensare ad alta voce” porta a risultati più affidabili.

• 📌 Tecnica: Frasi tipo “spiega passo dopo passo”, “ragiona prima di rispondere”, “valuta tutte le opzioni”.
• 🔍 Esempio:
  • “Un treno parte da Milano alle 8:00 e viaggia a 100 km/h. Un secondo treno parte da Torino alle 9:00 a 120 km/h. Quando si incontrano? Spiega ogni passaggio del calcolo.”
  • “Proponi 3 soluzioni per migliorare il customer onboarding in un CRM, motivando le scelte con dati e logica di processo.”

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Role prompting – Usa ruoli e toni specifici

Puoi dare al modello un’identità o un punto di vista per ottenere output più coerenti con un contesto specifico.

• 📌 Tecnica: Role assignment (“Agisci come…”), tono e stile, audience-targeted.
• 🔍 Esempio: “Agisci come un consulente finanziario senior. Spiega a un cliente inesperto i rischi di investire in criptovalute, usando un tono rassicurante ma onesto.”

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Prompt Tuning manuale – Sperimenta e affina i prompt

L’arte del prompting richiede iterazione. Cambia parole chiave, struttura, stile, sequenza logica, e confronta gli output per trovare la variante più performante.

• 📌 Tecnica: Few-shot prompting, rephrasing, comparative prompting.
• 🔍 Esempio:
  • Prompt 1: “Scrivi un post motivazionale per LinkedIn.”
  • Prompt 2: “Scrivi un post LinkedIn di 3 paragrafi per motivare giovani imprenditori, usando tono personale e uno storytelling concreto.”
  • Valuta l’opzione migliore o raffina ulteriormente il prompt.

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Tips! Continua a sperimentare, documenta i risultati e costruisci una tua libreria di prompt. È così che si diventa esperti.

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