Il futuro dell’AI: dal Prompt Engineering all’Ingegneria del Contesto

 




Il prompt engineering è l'arte e la scienza di formulare input (prompt) efficaci per modelli di intelligenza artificiale, in particolare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), al fine di ottenere risposte desiderate e di alta qualità. In pratica, si tratta di capire come comunicare al meglio con l'IA per ottenere i risultati voluti, sfruttando le sue capacità e superando i suoi limiti. 

Cosa implica il prompt engineering:

  • Comprensione del modello:

Conoscere le capacità e i limiti del modello linguistico specifico che si sta utilizzando. 

  • Formulazione del prompt:

Progettare e ottimizzare il testo input per guidare il modello verso la risposta desiderata. 

  • Utilizzo di tecniche specifiche:

Applicare varie tecniche di prompting, come la specificazione del contesto, l'uso di esempi (esempio-prompting), la definizione dello stile desiderato, e altro. 

  • Iterazione e miglioramento:

Testare diversi prompt, analizzare le risposte, e affinare i prompt per ottenere risultati migliori. 

Se con il Prompt Engineering ci si limita alla scrittura di un messaggio ottimizzato, l’Ingegneria del Contesto è un sistema dinamico. È un’architettura che raccoglie, filtra e struttura tutte le informazioni, strumenti e regole rilevanti per aiutare il modello a raggiungere il suo obiettivo.

Il contesto non è quindi un prompt fisso, ma un “assemblaggio” costruito in tempo reale prima della chiamata LLM. È dinamico e adattivo: si adatta alla richiesta dell’utente. Se stai prenotando un volo, serve l’agenda; se chiedi un riepilogo, servono i dati recenti.

L’Ingegneria del Contesto combina dati e capacità operative (informa il modello e gli fornisce gli strumenti per agire come API, funzioni e tool). Inoltre, cura il formato quanto il contenuto: un riassunto ben scritto vale più di una lista di eventi disordinata.