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Context engineering

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  Negli ultimi mesi, chi lavora con i modelli linguistici ha iniziato a notare uno spostamento sottile ma significativo: il problema non è più cosa scrivere nel prompt , ma cosa mettere nel contesto . È la differenza tra dare un'istruzione ben formulata e costruire l'intero ambiente informativo in cui un modello deve operare — memoria, strumenti, cronologia, vincoli, stato del sistema. Si parla ormai apertamente di context engineering come disciplina distinta dal prompt engineering, e la distinzione non è solo terminologica. 🔹 1. Il prompt come istruzione, il contesto come ambiente Un prompt ben scritto ottimizza una singola interazione. Il contesto, invece, è tutto ciò che il modello "vede" prima di rispondere: documenti recuperati, risultati di strumenti, conversazioni pregresse, regole di sistema, persino la cronologia di errori già commessi in quella sessione. Con l'adozione crescente di agenti che lavorano su compiti lunghi — scrivere codice, orchestrare...

Corso di Prompt Engineering: 3 Prompt per compiti diversi

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3 Prompt per compiti diversi 🔹 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 🔹 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...

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