Guida utente ChatGPT

Panoramica

ChatGPT è un chatbot basato su un grande modello linguistico (LLM) sviluppato da OpenAI. Il suo valore principale risiede nella comprensione del linguaggio naturale e nella generazione di risposte testuali con coerenza logica. Questa guida mira a fornire una metodologia sistematica per aiutare gli utenti a passare dalle operazioni di base all’ingegneria avanzata dei prompt, migliorando così in modo completo l’efficienza d’uso.

Operazioni di base e principi dell’ingegneria dei prompt

1. Fare domande chiare e specifiche (Specificità e chiarezza)

Un prompt efficace è il presupposto per ottenere risposte di alta qualità. Gli utenti dovrebbero evitare domande vaghe o aperte. Le domande dovrebbero includere tutti i contesti necessari, i vincoli e il formato di output desiderato. Ad esempio, piuttosto che chiedere “datemi alcuni consigli di programmazione”, è meglio chiedere “per favore, in qualità di ingegnere senior Python, fornisci tre suggerimenti specifici per l’ottimizzazione delle prestazioni delle applicazioni Django e restituiscili in formato elenco Markdown”.

2. Gioco di ruolo (Role-playing)

Chiedendo a ChatGPT di interpretare un ruolo specifico, è possibile focalizzare le sue risposte su un determinato campo professionale o punto di vista. Questa tecnica può migliorare significativamente la professionalità e la pertinenza delle risposte. La definizione del ruolo dovrebbe essere il più specifica possibile, compresi la professione, l’esperienza e il pubblico di riferimento.

3. Prompt della catena di pensiero (Chain-of-Thought, CoT)

Per domande che richiedono ragionamenti in più passaggi o analisi logiche complesse, è necessario che il modello, prima di fornire la risposta finale, spieghi dettagliatamente il suo processo di pensiero, ovvero la “catena di pensiero”. Questo può non solo migliorare l’accuratezza della risposta finale, ma aiuta anche gli utenti a esaminare il percorso di ragionamento del modello e a individuare prontamente eventuali errori. Aggiungere “per favore pensa passo dopo passo e spiega il tuo processo di ragionamento” nel prompt è la chiave per implementare CoT.

Tecniche avanzate di prompt

1. Apprendimento da pochi esempi (Few-shot Learning)

Quando è necessario che il modello segua un formato o uno stile di output specifico, è possibile fornire alcuni esempi di input e output atteso prima del prompt principale. Il modello imparerà lo schema e i requisiti del compito da questi esempi, generando così nuovi output altamente coerenti con essi. Questo metodo è particolarmente adatto a compiti come la trasformazione dei dati, la classificazione del testo e il trasferimento di stile.

2. Ottimizzazione iterativa e utilizzo del contesto

Se la risposta iniziale del modello non è completamente soddisfacente, gli utenti dovrebbero sfruttare la caratteristica contestuale della conversazione, ottimizzandola in modo iterativo. È vietato iniziare una nuova conversazione. La pratica corretta è:

• Indicare le parti specifiche della risposta che necessitano di miglioramenti.
• Aggiungere nuovi vincoli o escludere errori esistenti.
• Chiedere al modello di apportare modifiche locali mantenendo la struttura originale.

Questo processo sfrutta la capacità degli LLM di mantenere memoria e coerenza all’interno della stessa sessione.

Limitazioni e suggerimenti per un uso professionale

Limitazioni del modello

ChatGPT è un modello linguistico predittivo, non un database di fatti. Potrebbe presentare le seguenti limitazioni:

• Errori fattuali (Allucinazioni): Il modello potrebbe generare informazioni che sembrano ragionevoli ma sono in realtà false o inventate.
• Aggiornamento delle conoscenze: La base di conoscenza del modello ha una data di scadenza. Per eventi e informazioni più recenti, è necessario combinare la funzione di navigazione (come la funzione Web Browsing della versione Plus) per ottenere dati in tempo reale.

Scenari di applicazione professionale

Per garantire la qualità dell’applicazione in ambienti professionali, si consiglia di seguire questi principi:

• Assistenza codice: utilizzato per generare frammenti di codice, spiegare API complesse o suggerire il refactoring. Il codice finale deve essere sottoposto a revisione e test umani.
• Creazione di contenuti: utilizzato come strumento di brainstorming o per generare bozze iniziali. L’output finale deve essere corretto e rielaborato da una persona, garantendo che lo stile e l’accuratezza dei fatti siano conformi ai requisiti.
• Privacy dei dati: evitare di inserire nei prompt qualsiasi informazione sensibile, confidenziale o identificativa personale. A meno che non si utilizzi esplicitamente una versione aziendale privata, tutti gli input dovrebbero essere considerati potenzialmente utilizzabili per l’addestramento del modello.

Diagramma: processo di ingegneria dei prompt

Di seguito viene descritto un processo standard e iterativo di ingegneria dei prompt utilizzando un diagramma Mermaid.

graph TD
    A[Definire obiettivo e formato di output] --> B{Costruire il prompt iniziale};
    B --> C[Invia il prompt e ricevi la risposta];
    C --> D{Il risultato è soddisfacente?};
    D -- Sì --> E[Compito completato, registra il prompt efficace];
    D -- No --> F[Analizza i punti insoddisfacenti, chiarisci la direzione di miglioramento];
    F --> G[Aggiungi nuovi vincoli o ruoli nella sessione esistente];
    G --> C;

    subgraph Punti chiave del prompt iniziale
        B1(Vincoli chiari)
        B2(Definizione del ruolo)
        B3(CoT: richiedi ragionamento)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

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