Ottimizzatore di prompt gratuito

Cos'è un ottimizzatore di prompt?

Un ottimizzatore di prompt è uno strumento gratuito che trasforma un prompt grezzo e incompleto in uno chiaro e strutturato, capace di ottenere risultati molto migliori da qualsiasi AI. Incolla la tua idea grezza e questo ottimizzatore di prompt gratuito la riscrive includendo gli elementi che contano davvero: un ruolo per l'AI, l'attività, il contesto, i tuoi requisiti e il formato di output desiderato. La differenza tra una richiesta vaga e un prompt strutturato è la differenza tra un risultato generico e un output davvero utile.

Funziona anche come miglioratore di prompt e ottimizzatore di prompt per ChatGPT: il prompt strutturato che produce è portabile, quindi puoi incollarlo direttamente in Claude, ChatGPT, Gemini o in qualsiasi chat AI. Non serve conoscere il prompt engineering: descrivi ciò che vuoi in linguaggio naturale e l'ottimizzatore gestisce la struttura.

Vuoi evitare del tutto i prompt per il lavoro ricorrente? Un pacchetto di prompt o un file Skill già pronto di KissMySkills trasforma Claude o ChatGPT in uno specialista per un lavoro specifico, così ottieni risultati da esperto senza scrivere alcun prompt. Nuovo ai prompt? Leggi cosa sono le Claude Skills per vedere come una Skill salvata sia migliore che riscrivere il prompt ogni volta.

La posizione degli elementi nel prompt cambia la risposta

La posizione è la parte della struttura del prompt meno discussa e più misurabile, e due dei tre principali fornitori di modelli pubblicano lo stesso consiglio.

La guida di Anthropic sul prompting, per input nell'ordine dei 20.000 token o superiori, consiglia di «posizionare i documenti e gli input lunghi vicino all'inizio del prompt, sopra la query, le istruzioni e gli esempi», e afferma che le query alla fine «possono migliorare la qualità delle risposte fino al 30 percento nei test, soprattutto con input complessi composti da più documenti». Considera questa percentuale un dato interno privo di metodologia pubblicata, ma il consiglio sull'ordine è inequivocabile. Google dà la stessa istruzione per Gemini: «Quando fornisci grandi quantità di contesto (ad esempio documenti o codice), fornisci prima tutto il contesto. Inserisci le istruzioni o le domande specifiche alla fine del prompt» e aggiunge l'utile espediente di collegamento consistente in una frase di transizione come «In base alle informazioni riportate sopra…»

Questa intuizione ha basi nella ricerca. Lost in the Middle (Liu et al., arXiv:2307.03172) ha rilevato che le prestazioni del modello «sono spesso migliori quando le informazioni rilevanti si trovano all'inizio o alla fine del contesto di input e peggiorano significativamente quando i modelli devono accedere a informazioni rilevanti nel mezzo di contesti lunghi, persino nel caso di modelli esplicitamente progettati per contesti lunghi». Se il dato che ti serve è sepolto a metà di un documento incollato, spostarlo è una soluzione più affidabile che riformulare la domanda.

L'attuale guida di OpenAI ordina in modo diverso il messaggio dello sviluppatore - Identità, Istruzioni, Esempi, poi Contesto, con la nota che il contesto «di solito è meglio posizionarlo vicino alla fine del prompt». Non è tanto una contraddizione quanto una differenza nel tipo di contenuto posizionato: materiale di riferimento specifico per la richiesta rispetto a documenti voluminosi. La conclusione pratica è che non esiste un'unica disposizione universale e che un prompt ottimizzato in base alla posizione su un modello dovrebbe essere ricontrollato su un altro.

La struttura batte gli aggettivi

Le tecniche documentate concretamente dai fornitori sono strutturali e nessuna prevede di dire al modello che è un esperto di livello mondiale.

Il modo in cui Anthropic definisce la chiarezza è un test, non una regola: «Mostra il tuo prompt a un collega che conosca il minimo indispensabile del compito e chiedigli di seguirlo. Se sarebbe confuso, lo sarebbe anche Claude». La stessa guida raccomanda di spiegare perché esiste un vincolo invece di enunciarlo in modo categorico, sostenendo che il modello «è abbastanza intelligente da generalizzare a partire dalla spiegazione» - un'istruzione accompagnata da una motivazione si trasferisce a casi che non hai elencato.

I delimitatori sono l’altra raccomandazione ricorrente. Anthropic: i tag XML “aiutano Claude a interpretare prompt complessi senza ambiguità” e racchiudere ogni tipo di contenuto nel proprio tag, come <instructions>, <context>, <input> “riduce le interpretazioni errate.” OpenAI: “Le intestazioni e gli elenchi Markdown possono essere utili per contrassegnare sezioni distinte di un prompt” e “i tag XML possono aiutare a delimitare dove inizia e finisce un contenuto...”. Google mette in guardia nella direzione opposta riguardo agli esempi: una formattazione coerente tra gli esempi few-shot è importante e “se includi troppi esempi, il modello potrebbe iniziare ad adattare eccessivamente la risposta agli esempi”. Anthropic ne suggerisce da tre a cinque, racchiusi in <example> tag.

I ruoli fanno meno di quanto lasci intendere internet, ma non sono inutili. La posizione di Anthropic è moderata e specifica: “Impostare un ruolo nel prompt di sistema focalizza il comportamento e il tono di Claude sul tuo caso d’uso. Anche una sola frase fa la differenza.” Una frase nel prompt di sistema - non un paragrafo di biografia inventata nel messaggio dell’utente.

Due consigli standard sui prompt che ora sono errati

Le guide sui prompt invecchiano male e due dei consigli più ripetuti sono stati superati dalla documentazione degli stessi fornitori.

“Digli sempre di pensare passo dopo passo.” Le linee guida di OpenAI sul ragionamento affermano il contrario per i modelli di ragionamento: “Evita i prompt chain-of-thought: poiché questi modelli eseguono il ragionamento internamente, chiedere loro di ‘pensare passo dopo passo’ o di ‘spiegare il ragionamento’ è superfluo”, e altrove precisano che tali tecniche “potrebbero non migliorare le prestazioni (e talvolta possono ostacolarle)”. La stessa pagina consiglia di provare prima lo zero-shot e di aggiungere esempi solo se necessario. Vale la pena conservare l’analogia di OpenAI: un modello di ragionamento “è come un collega senior. Puoi dargli un obiettivo da raggiungere e fidarti del fatto che elaborerà i dettagli. Un modello GPT è come un collega junior.” Il chain-of-thought non è morto - Anthropic documenta ancora il CoT manuale con i tag <thinking> e <answer> - ma ora viene descritto come una soluzione di riserva quando il ragionamento integrato è disattivato, non come impostazione predefinita.

Vale anche la pena sapere cosa affermava il documento originale. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., arXiv:2201.11903) riportava che tali capacità “emergono naturalmente nei modelli linguistici sufficientemente grandi”. Il famoso risultato di “let’s think step by step” (Kojima et al., arXiv:2205.11916) è stato misurato su un modello del 2022. Nessuna delle due è una legge senza tempo.

«Precompilare le prime parole dell'assistente.» La documentazione attuale di Anthropic afferma che, a partire dai modelli Claude recenti, i messaggi dell'assistente precompilati nell'ultimo turno «non sono più supportati» e che le richieste che li contengono «restituiscono un errore 400». Le alternative documentate sono gli output strutturati, un'istruzione diretta a rispondere senza preambolo o l'utilizzo di strumenti. Qualsiasi guida che insegni ancora il prefill come trucco di formattazione descrive una richiesta che ora fallisce.

Vale la pena fare un'ulteriore distinzione: la self-consistency (Wang et al., arXiv:2203.11171) è una strategia di decodifica che campiona diversi percorsi di ragionamento e sceglie la risposta più comune. Non può essere ottenuta riscrivendo un prompt, perché richiede generazioni multiple.

Cosa non può fare questo ottimizzatore

Non può fornire conoscenze che il modello non possiede. Il motivo dichiarato da OpenAI per aggiungere contesto è dare al modello «accesso a dati proprietari o a qualsiasi altro dato esterno al set di dati su cui il modello è stato addestrato». La soluzione a un'informazione mancante è incollare il dato, non formulare meglio la domanda.

Non può eliminare le allucinazioni. Anthropic afferma chiaramente che persino i modelli avanzati «a volte possono generare testo fattualmente scorretto» e che le sue tecniche di mitigazione - consentire di dire «non lo so», estrarre citazioni parola per parola prima di rispondere su documenti lunghi, limitare il modello alle fonti fornite - «riducono significativamente le allucinazioni», ma «non le eliminano completamente».

Non può proteggerti dal prompt injection. Anthropic individua due modelli di minaccia: l'iniezione diretta, in cui l'utente è l'avversario, e l'iniezione indiretta, in cui il prompt di un utente fidato induce il modello a elaborare contenuti di terze parti - pagine web, email, documenti, risultati di strumenti - contenenti istruzioni avversarie. La formulazione non è una misura di sicurezza.

Non può impostare i parametri di campionamento. Temperature e top-p risiedono nella chiamata API, non nel prompt. Inoltre, non sono confrontabili tra fornitori: Anthropic documenta un intervallo da 0.0 a 1.0 e avverte che «anche con una temperature pari a 0.0, i risultati non saranno completamente deterministici», mentre OpenAI documenta un intervallo da 0 a 2 e consiglia di «modificare questo parametro o top_p, ma non entrambi».

Non può dirti se l'output è valido. La documentazione di Anthropic sull'ingegneria dei prompt presuppone che tu abbia già una definizione di successo e un modo per verificarla. In mancanza di ciò, un prompt più lungo e meglio strutturato produce solo un'ipotesi più lunga e meglio strutturata.