L’ingegneria dei prompt, la tecnica di creare l’input giusto per un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per ottenere risposte ottimali, è diventata una competenza cruciale nell’era dell’intelligenza artificiale (IA). È utile non solo per chi utilizza occasionalmente l’IA conversazionale, ma è essenziale per i creatori di applicazioni AI avanzate.
Entra in gioco Prompt Poet, una soluzione sviluppata da Character.ai, una startup di LLM conversazionale recentemente acquisita da Google. Prompt Poet semplifica l’ingegneria avanzata dei prompt con un sistema di template a basso codice che gestisce il contesto in modo efficace e integra facilmente dati esterni. Questo permette di basare le risposte degli LLM su dati reali, aprendo nuove opportunità per interazioni AI più personalizzate.
L’apprendimento a poche riprese consente di personalizzare rapidamente un LLM fornendo solo pochi esempi di come dovrebbe rispondere a vari prompt, senza necessitare di un complesso riaddestramento del modello. Questo approccio è molto più efficiente e meno costoso rispetto alla messa a punto tradizionale.
Prompt Poet facilita l’implementazione dell’apprendimento a poche riprese usando template YAML e Jinja2. Questo strumento permette di creare prompt complessi e dinamici che incorporano esempi a poche riprese direttamente nella struttura del prompt.
Per esempio, se desideri sviluppare un chatbot per il servizio clienti di un negozio, puoi usare Prompt Poet per includere facilmente informazioni sui clienti, come la cronologia degli ordini e lo stato degli ordini correnti, oltre a dettagli su promozioni e vendite in corso. Puoi anche definire il tono del chatbot, che può variare da amichevole e informale a formale e professionale, a seconda delle esigenze del marchio.
Se il tuo marchio ha un tono amichevole, gli esempi di risposta potrebbero essere più informali e personalizzati:
- Utente: “Ciao, ho ordinato ??product_name?? ma non l’ho ancora ricevuto. Che succede?”
- Risposta: “Ciao ??user_name??! Scusa per il disguido—verificherò subito il tuo ordine per ??product_name??. Ti farò sapere dove si trova!”
Se il tuo marchio ha un tono più formale, gli esempi potrebbero essere più professionali:
- Utente: “Salve, ho ordinato ??product_name?? ma non l’ho ancora ricevuto. Potete aiutarmi?”
- Risposta: “Grazie per averci contattato, ??user_name??. Mi scuso per l’inconveniente. Esaminerò subito lo stato del tuo ordine per ??product_name?? e ti fornirò un aggiornamento.”
Prompt Poet usa la classe Prompt per combinare istruzioni di base, esempi di apprendimento a poche riprese e dati utente in un unico prompt coerente. Questo permette di ottenere risposte AI ben informate e stilisticamente adeguate.
Prompt Poet non è solo uno strumento per gestire il contesto nei prompt AI, ma un’opportunità per applicare tecniche avanzate di ingegneria dei prompt come l’apprendimento a poche riprese. Semplificando la creazione di prompt complessi e personalizzati, Prompt Poet ti permette di sviluppare applicazioni AI sofisticate che rispondono perfettamente alle esigenze del tuo marchio. Con l’evoluzione continua dell’IA, padroneggiare tecniche come l’apprendimento a poche riprese sarà fondamentale per sfruttare al meglio il potenziale degli LLM.