Corso di Prompt Engineering: Prompt per compiti diversi

Prompt per compiti diversi

Durata: 3h
Obiettivo: Padroneggiare la scrittura di prompt efficaci per una varietà di task, inclusi quelli legati alla scrittura, alla classificazione, all’analisi dati e alla generazione di codice e immagini. Imparare a progettare flussi multi-step e agenti conversazionali. Sperimentare con modelli multimodali come GPT-4o e Gemini 1.5.

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🧠 Contenuti Teorico-Pratici

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🔹 1. Prompt per Scrittura e Revisione di Contenuti

Applicazioni:

• Redazione automatica e assistita: articoli, post, email, relazioni
• Correzione e riscrittura: miglioramento grammaticale, sintattico e stilistico

Esempi:

• ✍️ “Scrivi un post di blog in stile ironico su come affrontare il lunedì mattina al lavoro.”
• ✍️ “Rivedi il seguente testo per chiarezza e tono professionale.”

Suggerimenti:

• Specificare stile, lunghezza, tono
• Fornire esempi di output desiderato

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🔹 2. Prompt per Compiti di Classificazione, Sintesi, Analisi, Estrazione

Applicazioni:

• Estrazione di entità (NER), sintesi di documenti lunghi, classificazione testuale

Esempi:

• 🗂️ “Classifica queste recensioni in ‘positive’, ‘neutre’ o ‘negative’.”
• 📑 “Riassumi il seguente testo in 5 bullet point.”
• 🔍 “Estrai i nomi di persona, organizzazioni e date dal testo.”

Suggerimenti:

• Indicare con chiarezza il formato dell’output (es. lista, JSON, tabella)
• Aggiungere vincoli e casi limite

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🔹 3. Prompt per Costruzione di Flussi Multistep e Agenti Conversazionali

Concetti Chiave:

• Prompt sequenziali (catene di pensiero)
• Ruoli, memoria e stati conversazionali

Esempi:

• 🤖 “Agisci come un coach motivazionale. Prima chiedi l'obiettivo della persona, poi fornisci un piano in 3 step, poi fai una domanda riflessiva.”
• 🔁 Flusso per raccolta dati: “Chiedi nome, età, settore lavorativo, e poi fornisci consigli personalizzati.”

Tecniche:

• “Few-shot prompting”: esempi multipli per indirizzare il comportamento
• “Chain of Thought prompting”: far spiegare i passaggi mentali al modello

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🔹 4. Prompt per Codice, Immagini e Multimodalità

Applicazioni:

• Generazione di codice (Python, HTML, JS, ecc.)
• Generazione immagini (con descrizione dettagliata)
• Interazione multimodale: immagini + testo, audio + testo

Esempi:

• 💻 “Scrivi una funzione in Python che ordina una lista di dizionari per valore decrescente.”
• 🎨 “Genera un’immagine di un paesaggio post-apocalittico al tramonto, stile cyberpunk.”
• 🧠 “Analizza l'immagine e suggerisci un titolo giornalistico.”

Modelli supportati:

• GPT-4o (OpenAI): testo, codice, immagini, voce
• Gemini 1.5 (Google): testo, immagini, PDF, tabelle, video frame

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🛠️ Laboratorio – Costruzione di una Task Suite AI-Ready

Obiettivo: Realizzare un pacchetto di prompt strutturati per task reali, da usare con modelli LLM (GPT, Gemini, Claude, ecc.)

Attività:

1. 🔧 Progetta 3 prompt per la scrittura: uno creativo, uno tecnico, uno per la revisione.
2. 🧾 Crea una scheda di classificazione/sintesi: includi input testuali e output atteso.
3. 🧠 Definisci un flusso multi-step: es. intervista utente → proposta → feedback.
4. 💡 Sviluppa un prompt multimodale: da usare su GPT-4o o Gemini 1.5, con descrizione immagine + task.

Formato suggerito per ciascun prompt:

📌 **Nome del Task**: (es. Sintesi di articolo)
📥 **Input previsto**: (es. Testo da 500 parole)
🎯 **Output atteso**: (es. Riassunto in 5 righe)
🧠 **Prompt**: "Leggi il seguente testo e sintetizza i 3 punti principali..."

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📚 Materiali di Supporto

• Schede con prompt-tipo e template riutilizzabili
• Accesso a strumenti: ChatGPT, Gemini, Claude.ai, Poe.com
• Esercizi con correzione automatica

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✅ Competenze in Uscita

• Saper progettare prompt efficaci per task specifici
• Saper impostare una suite operativa di prompt per la propria attività o team
• Utilizzare consapevolmente modelli multimodali per attività complesse