Cos'è un ottimizzatore di prompt?
Un ottimizzatore di prompt è uno strumento gratuito che trasforma un prompt approssimativo e incompleto in uno chiaro e strutturato, capace di ottenere risultati molto migliori da qualsiasi AI. Incolla la tua idea approssimativa e questo ottimizzatore di prompt gratuito la riscriverà includendo gli elementi davvero importanti: 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 uno davvero utile.
Funziona anche come ottimizzatore di prompt e ottimizzatore di prompt per ChatGPT: il prompt strutturato che produce è portabile, quindi puoi incollarlo direttamente in Claude, ChatGPT, Gemini o qualsiasi chat AI. Non servono conoscenze di prompt engineering: descrivi ciò che vuoi in linguaggio semplice e l'ottimizzatore si occupa della struttura.
Ti serve un prompt da zero? Seleziona Genera un prompt qui sopra: descrivi l'obiettivo in una frase e il generatore di prompt scriverà un prompt completo e riutilizzabile, con un ruolo, istruzioni passo passo, vincoli, un formato di output e [placeholders] per i dettagli che solo tu conosci.
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Dove metti gli elementi nel prompt cambia la risposta
La posizione è l'aspetto meno discusso e più misurabile della struttura del prompt, e due dei tre principali fornitori di modelli pubblicano lo stesso consiglio.
La guida di Anthropic alla scrittura dei prompt, per input nell'ordine dei 20.000 token o più, consiglia di «posizionare i documenti e gli input lunghi all'inizio del prompt, sopra la query, le istruzioni e gli esempi» e afferma che mettere le query alla fine «può 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 senza una metodologia pubblicata, ma il consiglio sull'ordine è inequivocabile. Google dà la stessa istruzione per Gemini: «Quando fornisci una grande quantità di contesto (ad esempio documenti o codice), inserisci prima tutto il contesto. Posiziona le istruzioni o le domande specifiche alla fine del prompt» e aggiunge l'utile accorgimento di una frase di transizione come «In base alle informazioni sopra riportate...».
Questa intuizione è supportata dalla 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, anche 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 diversamente il messaggio dello sviluppatore: Identità, Istruzioni, Esempi, quindi Contesto, con la nota che il contesto «di solito è meglio posizionarlo verso la fine del prompt». Non è tanto una contraddizione, quanto una differenza riguardo a ciò che viene inserito: materiale di riferimento specifico per la richiesta rispetto a documenti voluminosi. La conclusione pratica è che non esiste un layout 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 effettivamente documentate dai fornitori sono strutturali e nessuna prevede di dire al modello che è un esperto di fama mondiale.
L'impostazione di Anthropic sulla chiarezza è un test, non una regola: «Mostra il tuo prompt a un collega fornendogli il minimo contesto sull'attività e chiedigli di seguirlo. Se fosse confuso, lo sarebbe anche Claude». La stessa guida consiglia di spiegare perché esiste un vincolo invece di enunciarlo semplicemente, sostenendo che il modello «è abbastanza intelligente da generalizzare a partire dalla spiegazione»: un'istruzione accompagnata da una motivazione si applica anche a casi che non hai elencato.
I delimitatori sono l'altra raccomandazione ricorrente. Anthropic: i tag XML "aiutano Claude ad analizzare prompt complessi senza ambiguità", e racchiudere ogni tipo di contenuto nel proprio tag, ad esempio <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 sugli 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 suggerisca internet, ma non sono inutili. La posizione di Anthropic è moderata e specifica: "Impostare un ruolo nel prompt di sistema concentra 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 sbagliati
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 sostengono l'opposto 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' non è necessario", e altrove affermano che tali tecniche "potrebbero non migliorare le prestazioni (e a volte 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 assegnargli un obiettivo da raggiungere e affidarti a lui per elaborare i dettagli. Un modello GPT è come un collega junior." La chain-of-thought non è morta - Anthropic documenta ancora la CoT manuale con i tag <thinking> e <answer> - ma ora viene descritta come un'opzione di riserva quando il ragionamento integrato è disattivato, non come impostazione predefinita.
Vale anche la pena sapere cosa sosteneva l'articolo originale. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., arXiv:2201.11903) riferiva che tali capacità "emergono naturalmente nei modelli linguistici sufficientemente grandi". Il famoso risultato del "pensiamo passo dopo passo" (Kojima et al., arXiv:2205.11916) è stato misurato su un modello del 2022. Nessuna delle due è una legge senza tempo.
"Precompila le prime parole dell'assistente." La documentazione attuale di Anthropic afferma che, a partire dai recenti modelli Claude, 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 output strutturati, un'istruzione diretta a rispondere senza preamboli o l'uso di strumenti. Qualsiasi guida che insegni ancora il prefill come espediente di formattazione descrive una richiesta che ora non va a buon fine.
Un'altra distinzione importante: 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 frequente. 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 all'insieme di dati su cui il modello è stato addestrato". Per correggere un fatto mancante bisogna incollare il fatto, non formulare meglio la domanda.
Non può eliminare le allucinazioni. Anthropic afferma chiaramente che anche i modelli avanzati "possono talvolta generare testo fattualmente scorretto" e che le sue tecniche di mitigazione - consentire "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 identifica 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 degli strumenti - contenenti istruzioni avversarie. La formulazione non è un controllo di sicurezza.
Non può impostare i tuoi 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 raccomanda di "modificare questo parametro o top_p, ma non entrambi".
Non può dirti se l'output è buono. La documentazione di Anthropic sull'ingegneria dei prompt presuppone che tu disponga di una definizione di successo e di un modo per verificarla. In assenza di questi elementi, un prompt più lungo e meglio strutturato produce solo un'ipotesi più lunga e meglio strutturata.
