Il whitepaper di Google “Prompt Engineering”, redatto da Lee Boonstra e pubblicato nel settembre 2024, è una guida completa di 69 pagine che esplora le tecniche e le migliori pratiche per ottimizzare le interazioni con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Gemini, ChatGPT, Claude e LLaMA.
Cos’è il Prompt Engineering?
Il prompt engineering è l’arte di progettare input testuali che guidano i LLM a generare risposte accurate e pertinenti. Poiché i LLM predicono il prossimo token basandosi sui dati di addestramento, la formulazione del prompt influisce direttamente sulla qualità dell’output. Questo processo è iterativo e richiede attenzione alla scelta delle parole, alla struttura e al contesto del prompt.
Le tecniche di prompting citate nel whitepaper
Il whitepaper analizza diverse strategie di prompting:
Zero-shot, One-shot e Few-shot: fornire da nessun esempio a pochi esempi per guidare il modello.
Prompting contestuale, di sistema e di ruolo: definire il contesto, le istruzioni di sistema e i ruoli per influenzare le risposte del modello.
Step-back prompting: incoraggiare il modello a riflettere prima di rispondere.
Chain of Thought (CoT): guidare il modello attraverso passaggi logici per migliorare il ragionamento.
Self-consistency e Tree of Thoughts (ToT): generare e valutare più percorsi di pensiero per aumentare la coerenza delle risposte.
ReAct (Reason + Act): combinare ragionamento e azione per compiti complessi.
Automatic Prompt Engineering: utilizzare LLM per generare e ottimizzare automaticamente i prompt.
Il documento dedica una sezione al prompting per attività di programmazione.
I consigli di Google
Il whitepaper propone diverse “buone pratiche” consigliate.
Fornire esempi chiari e pertinenti.
Mantenere i prompt semplici e specifici.
Utilizzare istruzioni anziché vincoli rigidi.
Controllare la lunghezza massima dell’output.
Sperimentare con formati e stili di input.
Adattarsi agli aggiornamenti dei modelli.
Documentare e condividere le varie iterazioni dei prompt.
Scaricare il whitepaper
Il whitepaper di Google rappresenta una risorsa fondamentale per chiunque desideri approfondire il prompt engineering. Offre una panoramica dettagliata delle tecniche disponibili e delle migliori pratiche per sfruttare al meglio le capacità dei LLM. È particolarmente utile per sviluppatori, ricercatori e professionisti che lavorano con modelli come Gemini, GPT, Claude e LLaMA. Puoi scaricare il documento qui:
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/04/whitepapaer_google_prompt_engineering.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-04-15 18:59:472025-12-12 17:51:05Prompt Engineering, scarica il whitepaper di Google
Dall’inizio del 2025, Perplexity ha lanciato Deep Research, uno strumento pensato per chi vuole andare oltre la semplice ricerca di informazioni. L’obiettivo? Offrire risposte più approfondite, contestualizzate e basate su fonti autorevoli. A differenza di una ricerca generica, non si limita a fornire link e snippet come Google, ma analizza il contesto, aggrega dati da più fonti affidabili e genera report strutturati su argomenti complessi. Ideale per professionisti, ricercatori e chiunque voglia un’informazione solida e verificata. In pratica, è un passo avanti rispetto ai classici motori di ricerca: meno dispersione, più precisione, massima affidabilità. Un nuovo modo di cercare (e trovare) risposte.
Un esempio d’uso della ricerca approfondita di Perplexity
Mi sono subito chiesto come sfruttare questo straordinario strumento, in altri contesto a pagamento (vedi Gemini e ChatGPT). Ho pensato a una bella analisi commerciale. Più precisamente un’analisi strategica che si concentri su dati concreti, strategie di acquisizione clienti e opportunità di miglioramento.
Serve però un buon prompt, una guida nell’analisi di un sito web aziendale per identificare punti di forza, criticità e strategie per migliorare la conversione. Inoltre, permette di confrontare le performance dell’azienda con tre concorrenti diretti, così da individuare best practice e azioni migliorative.
Le fasi dell’analisi
Profilo dell’azienda e del sito web
Qual è il settore di riferimento?
Quali prodotti o servizi offre?
Quali messaggi chiave emergono dal sito?
L’esperienza utente (UX) è ottimizzata? Il sito è mobile-friendly?
Analisi del pubblico target
Il sito definisce chiaramente il suo pubblico (B2B, B2C, PMI, grandi imprese)?
Quali esigenze o problemi risolve per i clienti?
Sono presenti testimonianze, case study o referenze?
Quali segmenti di clientela potrebbero essere attratti dall’azienda?
Strategie di acquisizione clienti
Il sito utilizza strumenti di lead generation (form, chatbot, newsletter)?
Sono disponibili contenuti gratuiti (whitepaper, e-book, webinar, demo)?
È presente una strategia SEO efficace?
Ci sono CTA (Call to Action) ben progettate?
L’azienda è attiva sui social media? Quali contenuti pubblica?
Analisi della concorrenza
Come si posiziona il sito rispetto ai competitor?
Quali sono i punti di forza della concorrenza?
Quali strategie di acquisizione clienti utilizzano i competitor?
Esistono differenze nelle offerte di lead generation o nei contenuti gratuiti?
Quali strategie SEO usano i concorrenti per attirare clienti?
Strategie di miglioramento e opportunità
Quali strategie di lead generation potrebbero essere integrate?
Come migliorare le CTA per aumentare la conversione?
Quali best practice adottate dai competitor potrebbero essere implementate?
Esistono opportunità di espansione in nuovi segmenti di mercato?
Quali azioni pratiche possono essere adottate per massimizzare la conversione dei visitatori in clienti?
Prima di iniziare l’analisi, è fondamentale definire il sito aziendale da esaminare e identificare tre competitor di riferimento. Una volta raccolti questi dati, sarà possibile elaborare un report dettagliato con insight concreti, esempi di best practice e suggerimenti operativi per migliorare il posizionamento e la capacità di generare lead. Il bello è che Perplexity fa tutto da solo!
Il prompt da provare
Copia e incolla questo prompt in Perplexity e rispondi alle prime due domande che farà.
Agisci come un esperto di analisi di mercato, marketing digitale e lead generation. Analizza il sito web di [URL AZIENDA] per identificare il pubblico target, le strategie di acquisizione clienti e le opportunità di miglioramento. Inoltre, confronta queste informazioni con tre concorrenti: ([URL COMPETITOR 1], [URL COMPETITOR 2], [URL COMPETITOR 3]).
Segui questa struttura:
1. Profilo dell’azienda e del sito web
Qual è il settore di riferimento dell’azienda?
Quali prodotti/servizi offre?
Quali sono i punti di forza comunicati sul sito?
Il sito è ottimizzato per la user experience (UX)? È mobile-friendly?
2. Analisi del pubblico target
Il sito specifica a chi si rivolge l’azienda (B2B, B2C, PMI, grandi imprese, privati)?
Quali sono le esigenze o problemi che l’azienda risolve per i clienti?
Sono presenti testimonianze, case study o referenze?
Quali segmenti di clientela potrebbero essere attratti dall’azienda?
3. Strategie di acquisizione clienti
Quali strumenti di lead generation sono attivi sul sito (form, chatbot, newsletter, ecc.)?
Sono presenti offerte gratuite (whitepaper, e-book, webinar, demo, prove gratuite)?
L’azienda utilizza strategie SEO per attrarre traffico organico?
Sono presenti call-to-action (CTA) efficaci?
L’azienda è attiva sui social media? Quali contenuti pubblica?
4. Analisi della concorrenza
Confronta il posizionamento dell’azienda con quello dei competitor ([URL COMPETITOR 1], [URL COMPETITOR 2], [URL COMPETITOR 3]).
Quali sono i punti di forza dei concorrenti rispetto all’azienda?
Quali strategie di acquisizione clienti usano i competitor?
Quali elementi di differenziazione emergono tra l’azienda e i suoi concorrenti?
I competitor offrono strumenti di lead generation o contenuti gratuiti più avanzati?
Quali parole chiave o strategie SEO utilizzano i concorrenti per attirare clienti?
5. Strategie di miglioramento e opportunità
Basandoti sull’analisi, quali strategie di lead generation consiglieresti per l’azienda?
Quali azioni migliorative suggerisci per ottimizzare il sito e le CTA?
Quali best practice adottate dai competitor potrebbero essere integrate?
Ci sono opportunità di espansione in nuovi segmenti di clientela?
Fornisci suggerimenti pratici per aumentare la conversione dei visitatori in clienti.
Fornisci un report dettagliato con insight concreti, esempi di best practice e suggerimenti operativi.
Prima di iniziare chiedimi qual è il sito dell’azienda e poi quali sono i tre siti dei competitor.
La ricerca approfondita di Gemini
Anche Gemini di Google integra funzionalità avanzate di intelligenza artificiale per potenziare la ricerca approfondita (chiamata Deep Research, disponibile per gli abbonati a Gemini Advanced) e fornire risposte dettagliate, contestuali e altamente rilevanti. La ricerca approfondita di Gemini permette di:
analizzare contenuti complessi e collegare informazioni provenienti da fonti diverse;
fornire risultati altamente personalizzati grazie alla comprensione del contesto della query;
generare un report di diverse pagine, andando oltre i classici risultati di ricerca, con suggerimenti e risorse aggiuntive.
Ideale per ricercatori, studenti e professionisti (come i commerciali!), Gemini trasforma la ricerca in un’esperienza interattiva, aprendo nuove frontiere nella scoperta delle informazioni.
Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa
Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2025/02/deep_research_perplexity.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2025-02-28 17:51:312025-12-12 17:51:06Analisi di mercato con la ricerca approfondita di Perplexity: un prompt da provare
Si tratta di un uso creativo dei chatbot, spesso usati per scrivere articoli, fare riassunti o altro. Per una volta, invece, l’idea è quella di sfruttare ChatGPT e compagnia bella per riscoprire i nostri obiettivi, i nostri valori e delineare quella che potrebbe essere la nostra vita dei sogni.
In questo articolo mostro quindi come usare ChatGPT per visualizzare e pianificare la “dream life” con un prompt che sembra uscito da un manuale zen, ma con l’efficacia di un sistema operativo aggiornato.
Il dream life prompt
Ecco un paio di prompt in inglese:
You are going to help me manifest my dream life. Please ask me a set of 5 questions to help better understand me today and what my eventual dream life looks like – please ask these questions one at a time.
E quello riportato da Forbes…
“Give me an inspirational landscape image of [what your ideal self looks like] while you can see them from behind. They are wearing [what your ideal self wears] while [describe what they are doing] and living in [describe your dream city, scenery, apartment, workspace, etc].”
Ecco una variante, più evoluta, in italiano:
Immagina la mia giornata ideale, dall’alba fino al tramonto, basandoti su tutto quello che sai di me, quello che emerge dalle passate conversazioni e da quello che hai salvato in memoria. Dove mi sveglio? Chi ho accanto? Quali attività riempiono le mie ore? Dividi la mia vita nei settori chiave: carriera, relazioni, salute e crescita personale. Rifletti su quali valori sono per me imprescindibili e su quali passioni vorrei dedicare più tempo. Pensa agli ostacoli che potrebbero frapporsi tra me e questa vita ideale e come potrei superarli. Ora elabora una serie di passi concreti per permettermi di avvicinarmi a questo stile di vita e rifletti su come mantenere alta la motivazione nel lungo periodo. Chiedimi pure eventuali chiarimenti, finché non sarai al 95% sicuro di potermi aiutare nel modo migliore. Respira profondamente e procediamo un passo alla volta.
Come vedi, c’è un riferimento alla memoria di ChatGPT (la sua capacità di ricordare cose di noi).
ChatGPT parte con alcuni chiarimenti:
Dopo aver risposto alle sette domande, ChatGPT restituisce una cronologia della giornata ideale, i valori e i passi concreti per arrivare a quella vita ideale e come tenere il focus.
ChatGPT come coach motivazionale?
Può sembrare che stiamo entrando nel regno new age delle app per il mindfulness e dei planner alla “Bullet Journal” (metodo flessibile e personalizzabile per prendere appunti, pianificare e riflettere, utilizzando un semplice taccuino e una penna) o peggio delle passeggiate sui carboni ardenti. In realtà, e più prosaicamente, ChatGPT può diventare uno strumento efficace di auto-riflessione. Proprio come un buon assistente virtuale, il chatbot ti può spingere a identificare i dettagli specifici della tua giornata ideale e a visualizzare chiaramente ogni aspetto della tua futuro vita dei sogni. E come arrivarci.
Una delle trappole più frequenti nei percorsi di auto-miglioramento è il rimanere bloccati nella fase “visualizzazione”. Come quei software di grafica che crashano proprio mentre stai salvando il progetto, è facile rimanere con un’immagine incompleta e sfocata. Questo prompt spinge a passare dal sogno alla realtà. Ti chiede di immaginare gli ostacoli e di elaborare delle strategie. Perché non esistono app di successo senza “debug”.
Insomma, con questi prompt, ChatGPT non sarà più solo il chatbot che risponde ai tuoi dubbi esistenziali o ti spiega come riavviare il router (per quello c’è Aranzulla). Diventerà una sorta di consulente digitale per il tuo percorso di crescita personale, pronto a portarti verso la tua vita ideale.
Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa
Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.
Da anni tengo corsi aziendali e da tre anni sul tema dell’intelligenza artificiale generativa (sì, prima dell’esplosione di ChatGPT!). I corsi di scenario e i workshop sul prompt engineering e sull’uso di tool specifici per presentazioni, analisi documentali, sbobinature e altro riscuotono molto successo. Perché proporre qualcosa di diverso, quindi? Proprio per capitalizzare ulteriormente quell’entusiasmo, mettendo insieme formazione sull’AI generativa e team bulding, acquisizione di nuove competenze e condivisione, esercitazioni e piacere di lavorare insieme. Per questo – insieme a Cristina Gambalonga, pedagogista con ampia esperienza (soprattutto nel mondo aziendale e nell’università), language coach e formatrice – ho ideato un nuovo corso che punta soprattutto sul linguaggio.
La nuova skill ibrida e l’importanza del linguaggio
Per me il prompt engineering è una nuova skill ibrida: sia hard che soft. Da una parte occorre imparare a usare uno strumento, come un tempo erano Office o un gestionale; d’altra parte invece occorre interfacciarsi con i vari chatbot con buone capacità comunicative, un tempo utili per comunicare (solo) con gli umani.
I modelli di intelligenza artificiale si fondano su avanzati modelli linguistici (si parla infatti di LLM = modelli di linguaggio di grandi dimensioni): la padronanza di questi strumenti non comporta solo una competenza tecnica, ma implica anche un’evoluzione delle nostre capacità comunicative, simile a quella necessaria per un’efficace interazione tra colleghi e team.
Il nostro progetto di team building offre l’opportunità di riflettere su questa doppia necessità, creando un ambiente formativo dove l’uso strategico dell’intelligenza artificiale procede di pari passo con il rafforzamento delle dinamiche comunicative interne. Il nostro obiettivo principale è quindi migliorare le competenze comunicative dei partecipanti, rendendo ogni interazione più efficace, sia tra “umani”, sia con gli strumenti AI che utilizziamo. Attraverso attività personalizzate, miriamo anche a trasformare i partecipanti da semplici utenti a protagonisti attivi nello sviluppo e nell’applicazione pratica di queste tecnologie, stimolando la creatività e l’attitudine a una continua innovazione.
Obiettivi generali
Introdurre l’utilizzo pratico degli strumenti di AI per risolvere problemi aziendali concreti.
Conoscere e perfezionale la tecnica del Prompt Engineering per interagire in maniera ottimale con gli strumenti di AI.
Migliorare la comunicazione e la collaborazione all’interno di team e/o interdipartimentale.
Stimolare una creatività finalizzata – e in collaborazione con l’AI -, ad esempio allo sviluppo di nuove strategie di marketing, il miglioramento dei processi comunicativi e organizzativi interni, l’ottimizzazione dell’interazione con i clienti, ecc.
Obiettivo specifico
Promuovere la creatività e la collaborazione tra i membri del team attraverso un contest di prompt engineering. I partecipanti svilupperanno e testeranno prompt per applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare processi aziendali.
Need Analysis
Per garantire il successo del team building, è essenziale comprendere esattamente chi parteciperà, quali sono gli obiettivi specifici dell’azienda e su quali temi/problemi aziendali focalizzare l’attività. La need analysis servirà per:
indentificare i partecipanti e il contesto: aiuterà a definire se l’attività coinvolgerà specifici team, dipartimenti interi o diverse divisioni aziendali; permetterà di conoscere i ruoli dei partecipanti, al fine di personalizzare le sessioni in modo efficace.
definire gli obiettivi aziendali: servirà a concordare con l’azienda gli obiettivi principali del team building.
selezionare l’attività strategica: permetterà di scegliere un focus per il team building (ad esempio lo sviluppo di una campagna di marketing innovativa o la creazione di soluzioni per migliorare la comunicazione interna, ecc.).
Metodologia della Need Analysis: Per raccogliere queste informazioni in modo efficace, proponiamo di implementare un questionario online pre-evento. Questo strumento permetterà di:
valutare il livello di conoscenza dell’AI e a determinare il livello attuale di familiarità con gli strumenti di AI tra i partecipanti.
identificare aspettative e obiettivi specifici, raccogliendo feedback diretti sui bisogni e le aspettative dei partecipanti riguardo al team building.
utilizzare i dati raccolti per personalizzare il contenuto del workshop, assicurando che sia rilevante e ingaggiante per tutti i partecipanti.
Durata
Una giornata e mezza
Benefici Attesi
A breve termine
Sviluppare competenze analitiche, di problem solving e creatività.
Migliorare la comunicazione interna e collaborazione tra i team e la flessibilità di ruolo.
Familiarizzazione con l’uso pratico delle tecnologie AI ai fini di implementare soluzioni basate sull’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale nella comunicazione interna, nel marketing, nell’amministrazione, ecc.
A Lungo Termine
Stabilire una cultura aziendale più innovativa e orientata alla tecnologia
Migliorare i canali di comunicazione aziendale e aumentare l’efficienza operativa, con l’ausilio dell’AI.
Ridurre significativamente i tempi dedicati a task ruotinari e ripetitivi.
Parametri per misurare l’efficacia dell’iniziativa
Miglioramento della comunicazione fra colleghi e nei team di lavoro
Livelli più alti di collaborazione tra i team e i dipartimenti
Maggiore adozione di strumenti di intelligenza artificiale e più facilità di utilizzo degli stessi.
Quantità di tempo risparmiata per svolgere mansioni e compiti ruotinari e ripetitivi.
Struttura dell’Evento
Giorno 1
Mattino
8:30 – 9:00 | Registrazione e Accoglienza
Benvenuto con caffè e distribuzione di materiali informativi e formativi.
9:00 – 9.30 | Introduzione all’AI e al Prompt Engineering
Alcune importanti coordinate di riferimento
30.12.15 | Workshop sul Prompt Engineering
I fondamenti del prompt engineering, con analisi di esempi pratici e casi d’uso.
Comprende una pausa caffè
15 – 13.00 | Formazione dei Team
Formazione delle squadre con un’attenzione particolare ai ruoli e le appartenenze (di dipartimento) dei membri che li compongono
13:00 – 14:00 | Pranzo e Networking
Pomeriggio
14:00 – 15:00 | Brainstorming
Individuazione di problemi, situazioni complesse e scenari nella realtà lavorativa dei partecipanti che possono necessitare o beneficiare dell’uso di strumenti di AI e, quindi, dello sviluppo di prompt. Selezione dell’obiettivo/degli obiettivi da raggiungere attraverso l’utilizzo dell’AI.
15:00 – 16:00 | Individuazione degli Strumenti di AI e Sviluppo dei Prompts
In team, selezione degli strumenti di AI da utilizzare in relazione all’obiettivo/agli obiettivi individuati da ciascuna squadra; ideazione e scrittura di prompt, con riflessione sui criteri utilizzati
16:00 – 16:15 | Pausa caffè
16:15 – 17:30 | Test e Ottimizzazione dei Prompt
Test dei prompt con strumenti AI e sessione di ottimizzazione.
17:30 – 18:00 | Chiusura della prima giornata
Giorno 2
8:30 – 9:30 | Ripresa del lavoro in team
Ripresa del lavoro delle squadre con la selezione dei prompts da presentare in gara, anche con l’utilizzo del role playing.
9:30 – 10:00 | Sessione di Q & A al termine dei lavori di gruppo
Condivisione in plenaria di dubbi e domande emersi durante i lavori in team
10:00 – 10:15 | pausa caffè
10:15 – 11:45 | Presentazione Finale e Votazione
Presentazione dei prompt ottimizzati e votazione (voto dei giudici/formatori e voto fra squadre) del prompt più efficace e innovativo.
11:45 – 12:00 | Chiusura e Premiazione
Annuncio del team vincitore e premiazione (con bottiglia di vino, cena stellata, ecc.)
Attestato di “Prompt Engineer” per tutti i partecipanti
12.00 – 12:30 | Approfondimento e Sessione di Feedback
Riflessioni finali.
Sessione di feedback collettivo con discussione su come implementare le idee migliori.
12:30 – 13:00 | Conclusione
Ringraziamenti finali e chiusura del workshop.
A conclusione del Team Building
Dopo il termine dei lavori, ci impegneremo a fornire un report dettagliato delle attività, delle idee generate e delle strategie di implementazione consigliate durante l’evento.
Follow-up (opzionale)
A distanza di un mese dalla conclusione del TB, offriamo ad ogni team coinvolto la possibilità di fare un workshop di 3 ore per verificare e valutare:
l’impatto in ambito lavorativo dell’utilizzo degli strumenti di AI e delle tecniche di prompt engineering acquisite durante la formazione;
lo stato di implementazione delle idee sviluppate durante il TB – e con quali esiti -.
Materiali a supporto
ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida. Gianluigi Bonanomi, Ledizioni, 2024
Dispense
Scrivimi per organizzare questo evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa
Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2024/09/team-building-prompt-engineering-bonanomi-gambalonga.png7201280Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2024-09-21 09:47:002025-12-12 17:51:07Nuovo workshop di team building sul prompt engineering
Nel febbraio 2024 ho scritto per il sito Dillofacile.it un articolo sul prompt engineering, o meglio sul mio metodo SO.C.RA.T.E. Lo riporto integralmente qui.
Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering
Nel panorama sempre più complesso dell’intelligenza artificiale generativa, il prompt engineering emerge come una disciplina cruciale per ottimizzare l’interazione tra umani e macchine. Qualcuno parla di nuovo mestiere, per me è una nuova skill.
Il metodo SO.C.RA.T.E.
Lavorando su vari prompt, mi sono inventato il metodo SO.C.RA.T.E., che rappresenta una strategia innovativa e potente per affinare la comunicazione con gli strumenti basati sull’IA, come ChatGPT e compagnia bella, ribaltando la situazione: non dobbiamo essere noi a interrogare il chatbot, ma viceversa!
Il metodo socrAItico
Mi sono ispirato al metodo socratico: una forma di indagine, basata su domande e risposte che stimolano il pensiero critico e generano idee, che si trova in molte delle opere di Platone (dove Socrate è spesso il personaggio principale). In pratica, la cosiddetta maieutica.
Questo approccio può essere applicato anche al rapporto tra ChatGPT e l’utente.
Come Socrate, ChatGPT può porre domande per capire meglio le esigenze dell’utente, per guidarlo verso una comprensione più profonda della sua esigenza.
Se dovessi chiedere a ChatGPT di generare un piano editoriale per alimentare il blog della mia azienda, non è detto che in un prompt io riesca a fargli comprendere al meglio che cosa produciamo, per chi, ecc. Bisogna scatenare il ping pong.
Che cosa vuole dire “SO.C.RA.T.E.”?
“SO.C.RA.T.E.” è un acronimo, e sta per:
SOllecito
Contesto
RAffinamento
Turni
Esortazione
Sollecito
Il primo passo consiste nel sollecitare il chatbot, ovvero formulare una richiesta chiara e diretta.
La precisione nella domanda è cruciale. Come già visto, una richiesta vaga o generica può portare a risposte meno pertinenti. È importante essere specifici: se si desidera una risposta in un determinato ambito o contesto, questo deve essere esplicitato.
Per esempio, chiedere “Quali sono le ultime tendenze nel marketing digitale nel mercato B2C?” è più efficace di un generico “Parlami di marketing”.
Contesto
Il contesto riguarda l’inserimento di informazioni aggiuntive che possono aiutare ChatGPT a comprendere meglio la richiesta. Questo include dettagli specifici, sfumature o condizioni particolari.
Per esempio, se si chiede un contenuto che riguarda un argomento tecnico, specificare il livello di complessità desiderato nella risposta può essere molto utile.
RAffinamento
Il raffinamento – fase non indispensabile – si riferisce a ulteriori dettagli, ancora più specifici.
Per esempio, se sto chiedendo a ChatGPT di simulare un colloquio di lavoro, posso indicare il link dell’offerta.
Turni
Questo è il cuore del prompt socratico: occorre chiedere al chatbot di organizzare una conversazione a turni, una vera intervista.
Invece di aspettarsi una risposta completa e definitiva in un solo scambio, è spesso più produttivo provocare un ping pong, dove ogni risposta fornisce la base per la domanda successiva.
Questo approccio è particolarmente utile per esplorare argomenti complessi o per affinare gradualmente il focus della conversazione.
Il comando è molto semplice: “Fammi una serie di domande”.
Esortazione
Se mi limitassi a chiedere al chatbot “fammi una serie di domande”, però, avrei un problema: le farebbe tutte insieme, in una volta sola. Non va bene. Se voglio che ogni domanda alimenti la successiva, devo specificare che deve aspettare la mia risposta prima di porre la domanda successiva.
In conclusione
Il metodo SO.C.RA.T.E. è un approccio strutturato per interagire efficacemente con ChatGPT. Attraverso una buona richiesta e un dialogo a turni, è possibile ottenere il massimo dal chatbot. Provare per credere, come diceva un altro grande filosofo (non è vero, era Guido Angeli, imbonitore televisivo!).
Un esempio d’uso del metodo SO.C.RA.T.E.
Ecco l’esito:
Il video che spiega il metodo SO.C.RA.T.E.
Il mio libro sul prompt engineering
Il mio libro “ChatGPT come stai?” comprende questo e altri metodi di prompt engineering. Ecco la presentazione del libro:
Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa
Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2024/02/bonanomi_articolo_prompt_engineering_metodo_socrate.jpg5161099Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2024-02-24 11:57:052025-12-12 17:51:08AI generativa e prompt engineering: il metodo SO.C.RA.T.E. (articolo per Dillofacile.it)
Il 28 febbraio 2024 ho dato alle stampe, con l’editore Ledizioni (collana “Fai da tech“), il libro “ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida”. Il testo è al tempo stesso una riflessione innovativa sul rapporto tra umani e intelligenze artificiali generative e un manuale pratico. L’obiettivo è quello di guidare il lettore in un viaggio attraverso le sfaccettature dell’AI, analizzando la capacità “emotiva” e di “comprensione” di ChatGPT e degli altri modelli di linguaggio (LLM) Il testo illustra, passo a passo, come interagire efficacemente con i chatbot grazie al promptengineering, sfruttando trucchi, tecniche evolute e metodi esclusivi come G.O.L.D. e SO.C.RA.T.E.
Ecco il video di presentazione del libro:
Ringrazio la rivista Advisor Private per aver segnalato il mio libro:
Il libro su Amazon
Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa
Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa e sul prompt engineering.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2024/02/gianluigi-bonanomi-chatgpt-come-stai.png7681365Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2024-02-23 07:50:272025-12-12 17:51:08“ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida” [VIDEO DI PRESENTAZIONE]
Qualche tempo fa mi sono imbattuto in questo articolo:
Non sono d'accordo: il prompt engineering, l'arte di interrogare le intelligenze artificiali, non sarà un lavoro, bensì una competenza. E qui viene il bello: una competenza mai vista.
Tra hard e soft skill
Fino a oggi abbiamo sempre diviso le competenze tra hard skill e soft skill. Tra le prime mettevamo le abilità tecniche che si applicano a mansioni e compiti specifici, per esempio saper usare Excel. Per soft skills, invece, intendevamo abilità interpersonali che possono essere trasferite a diversi tipi di lavoro e situazione, come la capacità di saper lavorare in team. Ora invece si parla di qualcosa di inedito: un ibrido. Dobbiamo sapere utilizzare degli strumenti informatici, i cosiddetti modelli di linguaggio LLM (questa è una hard skill) ma con la capacità di saperli interrogare, correggere, stimolare e così via. Ma queste sono competenze comunicative, addirittura relazionali! Quindi hard e soft skill si mischiano nel prompt engineering.
Faccio un esempio. Il paper scientifico intitolato "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" esplora la capacità dei grandi modelli linguistici (LLM) di comprendere gli stimoli emotivi. Gli autori hanno condotto esperimenti su vari LLM (come Vicuna, Llama 2, BLOOM, ChatGPT e GPT-4) e hanno dimostrato che gli LLM hanno una certa comprensione dell'intelligenza emotiva e che le loro prestazioni possono essere migliorate con l'uso di "emotion prompt", prompt che combinano il comando originale con stimoli emotivi. I risultati? Un miglioramento medio del 10,9% in termini di prestazioni, veridicità e metriche di responsabilità.
Il mio corso di prompt engineering
Il corso può avere una durata variabile, a seconda delle esigenze dell'azienda o del professionista: durata minima 6 ore. Il corso, anzi: il workshop, mira a fornire una conoscenza approfondita dell'ottimizzazione delle interazioni tra gli utenti e i LLM (come ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, ecc.). L'obiettivo concreto? I partecipanti impareranno le tecniche e gli strumenti per creare prompt efficaci, migliorare l'accuratezza e l'utilità delle risposte generate dai modelli. Ovviamente saranno mostrati tanti casi di successo ma soprattutto occorre mettere in pratica tutto quello che si vede di volta in volta. I moduli previsti sono cinque.
Modulo 1
Introduzione al prompt engineering
Questo modulo introduce gli studenti ai concetti fondamentali del prompt engineering: intelligenza artificiale generativa, machine learning, deep learning, LLM, NPL, ecc.
Modulo 2
Etica e considerazioni legali
Questo modulo finale affronta le questioni etiche e legali relative all'utilizzo di LLM e al prompt engineering, inclusi privacy, copyright e la sicurezza.
Modulo 3
Creazione di prompt efficaci
In questo modulo, gli studenti impareranno come formulare prompt che portano a risposte più accurate e utili da parte dei modelli di lingua. In particolare ho sviluppato il mio modello cha si chiama "GOL".
Durante il corso illustro anche il modello G.O.L.D., variante evoluta del metodo G.O.L., e il metodo SO.C.RA.T.E.:
Modulo 4
Ottimizzazione e Testing
Questa parte del corso, la più laboratoriale, esplora le tecniche di ottimizzazione e testing dei prompt.
Modulo 4
Casi d'uso specifici e best practice
Il modulo copre vari casi d'uso specifici del prompt engineering, da applicazioni aziendali a progetti di ricerca, e discute delle migliori pratiche nel settore.
