𝐈𝐥 𝐏𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 è 𝐬𝐨𝐩𝐫𝐚𝐯𝐯𝐚𝐥𝐮𝐭𝐚𝐭𝐨
✅ 𝘋𝘦𝘮𝘪𝘴𝘵𝘪𝘧𝘪𝘤𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦:
𝐅𝐚𝐥𝐬𝐨. La bontà della risposta del modello dipende da due cose: dalla qualità stessa del modello e dalla qualità del prompt ricevuto.
Non vi fate ingannare dal fatto che il modello risponde comunque anche se il vostro prompt è scarno e generico.
I modelli di Generative AI iniziano a scrivere la risposta prendendo in pancia il contesto che gli avete fornito e tale contesto è il vostro prompt (che può essere arricchito da altri chunk di documenti, cosa che ora lasciamo da parte).
Ripeto con altre parole: i modelli di GenAI prendono come input il vostro prompt e in base ad esso iniziano ad elaborare una risposta parola dopo parola (token dopo token).
Se il prompt che forniamo è scarno, generico, senza dettagli, aspettiamoci una risposta generica. Potete avere il modello più prestante del mondo, il risultato non sarà su misura dei vostri bisogni.
Quello che noto spesso nei miei corsi è la difficoltà – iniziale – nell’includere i dettagli. Quando gli chiedete, ad esempio, dei suggerimenti o un aiuto per creare una presentazione per vendere uno scalda pizzette dovete includere info importanti che a volte diamo per scontate.
Breve lista:
🟢 Obiettivo della presentazione –> scopo
🟢 Pubblico di riferimento –> chi ascolterà? Hanno conoscenze tecniche?
🟢 Descrizione del prodotto –> come funziona
🟢 Problema risolto –> che problema specifico risolve
🟢 Benefici e singolarità –> benefici chiave e cosa lo rende migliore/diverso
🟢 Dati – metriche –> eventuali metriche da inserire
🟢 Business model –> come lo vendete
🟢 USP –> perché qualcuno dovrebbe sceglierlo?
🟢 Stato attuale prodotto –> è in commercio? test? MVP?
🟢 CTA –> che tipo di CTA hai in mente (investimenti, partner, feedback)
Potrei andare avanti a lungo. Abbiamo una miniera di informazioni che diamo per scontate che invece il modello non sa. E sapere queste cose porta a risposte nettamente migliori.
😱 Ma ci vuole tanto tempo per fare un prompt del genere!
𝐍𝐎. Bisogna sicuramente investire qualche minuto in più la prima volta che si crea il prompt. Dopodiché si trasforma in template e si inserisce nella prompt library così tutte le volte che dovremo fare qualcosa del genere abbiamo il prompt pronto e dovremo cambiare solo le variabili.
✅ Utilizzare al meglio i modelli di GenerativeAI tramite con il prompt engineering, farlo in maniera responsabile e creare automazioni utili nella vita privata o professionale.
➡️ Se queste cose ti interessano potresti dare un’occhiata al mio 𝐜𝐨𝐫𝐬𝐨 (link nei commenti).
