Tecniche avanzate: chain-of-thought, decomposizione, ruoli e catene multi-step
I modelli ragionano meglio quando li guidi a pensare passo dopo passo. Questa tecnica si chiama chain-of-thought ed è la base della composizione avanzata.
Un problema complesso diventa semplice quando lo scomponi in parti. La decomposizione è l'arte di trasformare una richiesta impossibile in una serie di richieste gestibili.
Assegnare un ruolo al modello non è un vezzo stilistico. È uno strumento potente per attivare conoscenze specifiche e calibrare il registro della risposta.
Il modello può essere il suo stesso revisore. Chiedergli di criticare la propria risposta è una tecnica sorprendentemente efficace.
I migliori prompt sono quelli che puoi riutilizzare. I template con variabili trasformano un buon prompt in uno strumento permanente.
Per compiti davvero complessi, un singolo prompt non basta. Serve una catena: una sequenza di prompt collegati dove l'output di uno diventa l'input del successivo.
Oltre al prompt che scrivi, esiste un livello nascosto di istruzioni che governa il comportamento del modello. Si chiama system prompt, ed è lo strumento più potente per chi progetta esperienze con l'IA.
Saper scrivere un buon prompt è metà del lavoro. L'altra metà è saper valutare se la risposta è davvero buona. Serve un metodo.
