Corso di Prompt Engineering: Ottimizzazione iterativa e metriche

Ottimizzazione iterativa e metriche

1. Prompt tuning vs Prompt Engineering

Il cuore di questo modulo è capire la differenza tra prompt tuning e prompt engineering. - Prompt Engineering: progettazione strategica del prompt per ottenere risposte precise e coerenti dal modello AI. - Prompt Tuning: raffinamento iterativo del prompt attraverso prove, modifiche e ottimizzazione per massimizzare l’efficacia.

2. Chain-of-Validation e Prompt Evaluation

Per garantire che un modello risponda correttamente, si usano procedure sistematiche di controllo: - Chain-of-Validation: concatenazione di controlli intermedi per verificare ogni fase della risposta. - Prompt Evaluation: valutazione della qualità della risposta generata secondo criteri predefiniti, come accuratezza e completezza.

3. Definizione di KPI qualitativi

Non basta far funzionare un prompt: serve misurare la qualità. Alcuni KPI fondamentali includono:

• Accuratezza: quanto la risposta corrisponde al dato o alla conoscenza richiesta
• Rilevanza: pertinenza della risposta rispetto al contesto del prompt
• Stilistica: correttezza e coerenza nel tono, formato e registro linguistico

4. Prompt benchmarking e testing automatizzato

Una volta definiti i KPI, si procede al test:

• Benchmarking: confronto dei prompt con set di test standardizzati per valutare le prestazioni
• Testing automatizzato: strumenti e pipeline per valutare in massa la qualità dei prompt

5. Tool di riferimento

Alcuni strumenti utili per il lavoro pratico:

• LangChain: framework per la gestione e concatenazione di prompt
• Promptfoo: testing e benchmarking di prompt
• TypoGen: generazione e test di varianti di prompt
• RAG Test Kit: strumenti per valutazione di risposte basate su retrieval-augmented generation