Corso di Prompt Engineering: Strutture logiche e pattern semantici

Strutture logiche e pattern semantici

1) Come “pensa” il modello — pattern e bias

Concetto chiave: i modelli non "capiscono" come un umano: predicono la prossima sequenza di token basandosi su pattern statistici appresi da grandi testi.
Cosa produce questo, concretamente:

• Pattern riconosciuti: frasi tipiche, formule narrative, cliché.
• Bias prevedibili: risposte prototipiche, effetto “popular answer”, ricorsività, tendenza a rispondere in modo sicuro/anonimo.
• Rischi pratici: hallucinations (fatti inventati), stereotipi, ripetitività, oversharing di info sensibili.

2)Strategie di mitigazione rapide:

• Fornire contesto preciso e vincoli.
• Chiedere prove / fonti o “citami le fonti” (e valutare criticamente).
• Richiedere più prospettive: “Dammi 3 punti di vista contrastanti”.
• Usare prompt di controllo: “Elenca le incertezze nella tua risposta”.

3) Scaffolding e Chaining — suddividere per ottenere coerenza

Scaffolding = spezzare un compito complesso in passaggi più piccoli.
Chaining = concatenare risposte precedenti per costruire un output complesso.

Pattern pratico (template):

1. Step 1 — Output struttura: “Scrivi un outline in 6 punti.”
2. Step 2 — Sviluppo: “Sviluppa il punto 2 seguendo questo tono…”
3. Step 3 — Revisione: “Controlla coerenza, proponi 3 alternative concise.”
4. Step 4 — Finalizzazione: “Assembla il testo finale seguendo lo stile X.”

Esempio rapido (blog post):

Prompt A: "Crea un outline in 5 punti per un articolo su 'Smart Travel'."
Risposta A -> Outline.
Prompt B: "Scrivi il paragrafo 2 dell'outline in 120 parole, tono giornalistico."
Risposta B -> Paragrafo 2.
Prompt C: "Rendi il paragrafo 2 più vivace, inserendo un esempio pratico."

Vantaggi: controllo, facilità di revisione, riduzione di errori/contraddizioni.

4) Approccio ricorsivo: Prompt → Risposta → Meta-prompt

Idea: dopo la prima risposta, chiedere al modello di valutare e migliorare la propria output creando un meta-prompt che la rigenera meglio.

Ciclo ricorsivo (workflow):

1. Invii prompt iniziale → ottieni R1.
2. Prompt al modello: “Sei un editor di prompt. Analizza R1: indica 5 punti deboli e scrivi un prompt migliorato per ottenere una versione più coerente.” → ottieni P2.
3. Rilancia P2 → ottieni R2. Ripeti fino a soddisfazione.

Template meta-prompt:

Sei un revisore. Qui la risposta: {R1}
1) Elenca 5 debolezze specifiche.
2) Proponi un prompt migliorato che risolva ciascuna debolezza (massimo 80 parole).
3) Fornisci una versione rivista della risposta (R2) applicando il nuovo prompt.

Perché funziona: il modello aiuta a generare la sua stessa correzione e produce prompt migliori di quelli creati a freddo.

5) Gestione del contesto e prompt dinamici

Problema: il contesto è limitato (token window) e la conversazione può driftare (perdita di coerenza storica).
Principi pratici:

• Riepilogo periodico (checkpoint): ogni N turni, chiedi al modello di produrre un riassunto dello stato (3–6 frasi) da riutilizzare come contesto nelle richieste successive.
• Memory sliding: mantieni la essenza (personaggi, obiettivi, regole) e scarta i dettagli inutili.
• Context header template da anteporre ai prompt:

CONTESTO: {breve-riassunto}
OBIETTIVO: {goal}
VINCOLI: {stile, lunghezza, no-hallucination}
MEMORY CHECK: {punti chiave da ricordare}
PROMPT: {istruzione vera e propria}

• Prompt dinamici: usa variabili ({{user_name}}, {{last_scene}}, {{tone}}) e sostituiscile con il valore aggiornato prima dell’invio.

Esempi applicativi:

• Narrativa seriale: includi sempre la scheda personaggio come memory check prima di ogni scena.
• Progetti di lavoro: prima di chiedere output, inserisci “Ultimo stato del progetto: …” così il modello non ricomincia da zero.

6) Test pratico — Obiettivo: ottimizzare un prompt per ottenere consistenza narrativa su più turni

Consegna (da svolgere):

1. Seed prompt (iniziale): crea un prompt che richieda una scena 1 di una storia con 2 personaggi, tono noir, 250–300 parole.
2. Task: usando scaffolding + meta-prompt + context header, produci 5 turni consecutivi (Scene 1 → 5) mantenendo: coerenza di personaggi, timeline plausibile, tono noir, nessuna contraddizione.
3. Consegna finale: invia i 5 turni e il prompt ottimizzato che hai usato (includendo il context header e il meta-prompt).

Criteri di valutazione (rubrica):

• Coerenza personaggi (0–5): nomi, background, motivazioni invariati.
• Coerenza temporale & causale (0–5): eventi si susseguono senza buchi logici.
• Stile & tono (0–5): rispetto del registro noir.
• Assenza di hallucinations (0–3): nessun fatto inventato incoerente con la storia.
• Efficacia del prompt (0–2): il prompt è chiaro, riutilizzabile e contiene il context header.

Esempio di seed prompt (non ottimizzato):

"Scrivi la scena 1 di un noir di 300 parole con due personaggi, Marco e Elena, in un bar piovoso."

Esempio di prompt ottimizzato (riassunto):

CONTESTO: Noir urbano. Marco (det. 35 anni, ex poliziotto, colpevolmente coinvolto in un'indagine) e Elena (30 anni, giornalista curiosa). È la prima notte dopo che Marco ha ricevuto una busta con foto compromettenti.
OBIETTIVO: Scrivi Scena 1 (250–300 w) in cui si incontrano al 'Caffè Nebbia'. Mostra tensione, non risolvere il mistero.
VINCOLI: Tono noir, dialoghi asciutti, descrizioni sensoriali (pioggia, fumo), non introdurre nuovi personaggi, evitare info contraddittorie, non citare date specifiche.
MEMORY CHECK: Marco ha un passato da poliziotto; Elena sospetta ma è empatica.
PROMPT: Adesso scrivi la Scena 1...

Suggerimento pratico per il test: dopo ogni scena, chiedi al modello di produrre un mini-riassunto in 2 frasi e una lista di 3 elementi da ricordare per il turno successivo (questo è il tuo checkpoint).

7) Errori comuni e antidoti rapidi

• Prompt troppo vago → aggiungi dettagli sul formato e sullo stile.
• Troppe richieste in un’unica istruzione → spezzala in steps.
• Perdita di contesto → usa riassunti/checkpoint.
• Hallucination frequenti → chiedi “se non sei sicuro, scrivi ‘non so’ e proponi opzioni”.
• Ripetitività → fornisci un esempio di frase o variazioni richieste.

8) Materiale pratico da lasciare ai partecipanti

• Checklist rapida (da avere sempre):

  1. Specifica obiettivo e audience.
  2. Includi vincoli (tono, lunghezza, no-hallucination).
  3. Dividi in steps (outline → sviluppo → revisione).
  4. Prepara un context header e aggiorna ogni N turni.
  5. Usa meta-prompt per revisioni iterative.
  6. Richiedi checkpoint e memory check dopo ogni turno.

• Esercizi suggeriti per casa:

  1. Ottimizzare un prompt di 3 frasi per una descrizione commerciale (A/B test).
  2. Creare una chain di 4 prompt per un tutorial tecnico.
  3. Implementare il ciclo ricorsivo su un articolo: genera → analizza → migliora → ri-genera.