Prompt Engineering

L’Intelligenza Artificiale generativa e i suoi possibili utilizzi

I Large Language Model (LLM) – modelli linguistici ampi – e i Chatbot che servono per dialogare con LLM

• Elaborazione di progetti
• Creazione di opere di vario tipo
• Valutazione della qualità di prodotti
• Operazioni su testi e immagini

Pattern di base

• Persona – chiedere di assumere un ruolo
• Audience Persona – chiedere di rispondere rivolgendosi a interlocutori di un certo tipo
• Question Refinement – chiedere di aiutare a formulare meglio le domande
• Cognitive Verifier – chiedere di trovare domande correlate
• Alternative Approaches – chiedere di suggerire approcci alternativi
• Flipped Interaction – chiedere al LLM di invertire i ruoli formulando le domande all’utente
• Few Shot Example – chiedere di fornire risposte basandosi su esempi forniti dall’utente
• Reflection – chiedere di fornire il ragionamento su cui il LLM basa le risposte
• Game Play – chiedere a LLM di creare un gioco per ottenere un obiettivo
• Template – chiedere di formattare l’output in un modo specifico
• Context Manager – chiedere di considerare o non considerare aspetti specifici di contesto
• Recipe – chiedere di definire step intermedi per ottenere un risultato

Pattern ulteriori per usi specifici

• Meta Language Creation – fornire a LLM il significato di espressioni che useremo nel dialogo
• ReAct – indurre LLM a usare altri strumenti per ottenere un risultato
• Fact Check List – chiedere di specificare un elenco dei “fatti” su cui LLM basa le sue risposte
• Output Automater – chiedere di generare uno script automatizzato
• Visualization Generator – chiedere di generare immagini
• Requirements Simulator – chiedere di valutare la completezza di un insieme di requisiti
• Specification Disambiguation – chiedere di evidenziare ambiguità nelle specifiche di requisiti
• Change Request Simulation – chiedere di valutare l’impatto di una richiesta di cambiamento

Accesso ad altri strumenti a partire dal LLM