Per capire cos'è l'ingegneria dei prompt e perché ne abbiamo bisogno, esamineremo prima alcuni argomenti importanti dalla sezione precedente:

1. Un prompt o query è il testo di input fornito al modello per avviare una conversazione o richiedere una risposta. Serve come messaggio o domanda dell'utente che spinge il modello a generare una risposta basata su testo;

2. Il modo in cui ChatGPT risponde può essere influenzato da come viene formulata una richiesta; se riformuli la stessa domanda usando parole diverse, il modello può generare risposte diverse.

Basandoci su questi due argomenti, possiamo capire cos'è l'ingegneria dei prompt: è il processo di creazione e strutturazione accurata dei prompt o delle query di input per ottenere risposte desiderate dal modello.

Guardiamo gli esempi:

Bad prompt

Questo è considerato "cattivo" per alcuni motivi:

1. Mancanza di Specificità: Il prompt è molto ampio e non specifica quali scienziati o aree della scienza interessano all'utente. Non fornisce una guida chiara al modello sull'ambito della risposta;

2. Aspettative Vaghe: Non indica che tipo di informazioni l'utente sta cercando sugli scienziati. Sono interessati a biografie, contributi scientifici, contesto storico o qualcos'altro? Senza questa chiarezza, la risposta potrebbe non soddisfare le aspettative dell'utente;

3. Aperto: Il prompt è aperto, il che può portare a una risposta generica o generale che potrebbe non essere particolarmente informativa o coinvolgente.

Modifichiamo questo prompt per ottenere un risultato più specifico.

Buon prompt

Il "buon" prompt è efficace perché fornisce specificità, contesto e una guida chiara. Specifica l'argomento (scienziati influenti nel campo della fisica) e il tipo di informazioni desiderate (scoperte chiave), rendendo più facile per ChatGPT generare una risposta pertinente e informativa che si allinei con le aspettative dell'utente.