NLP & LINGUAGGIO

Prompt Engineering

NLP & Linguaggio

Definizione

Il prompt engineering e l'arte e la scienza di scrivere istruzioni efficaci per ottenere i migliori risultati dai modelli AI. Include tecniche come few-shot learning, chain-of-thought, ruoli di sistema e strutturazione dell'output. E una competenza chiave per qualsiasi azienda che usi AI: un buon prompt puo fare la differenza tra un output inutile e uno eccellente.

Termini correlati

AI Fondamentali

Prompt

Il prompt e l'istruzione o la domanda che si fornisce a un modello AI per ottenere una risposta. La qualita del prompt determina in larga misura la qualita dell'output. Scrivere prompt efficaci (prompt engineering) e una competenza chiave per sfruttare al meglio gli strumenti AI in azienda, dalla generazione di report alla creazione di contenuti.

AI Fondamentali

Few-Shot Learning

Il few-shot learning e una tecnica in cui si forniscono al modello AI alcuni esempi del compito desiderato direttamente nel prompt. Per esempio, mostrando 3 email classificate come 'urgente' o 'normale', il modello impara il pattern e classifica le email successive. E un modo rapido e pratico per personalizzare l'AI senza necessita di fine-tuning.

AI Fondamentali

Chain-of-Thought

Chain-of-thought e una tecnica di prompt engineering che guida il modello AI a ragionare passo per passo prima di fornire una risposta. Chiedendo esplicitamente 'ragiona step by step', si ottengono risposte piu accurate su problemi complessi come analisi finanziarie, calcoli e decisioni strategiche. E particolarmente utile per task aziendali che richiedono ragionamento logico.

ESPLORA

Altri termini in NLP & Linguaggio

NLP (Natural Language Processing)

L'NLP e il campo dell'AI che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano. Include compiti come analisi del sentiment, estrazione di entita, traduzione automatica e generazione di testo. Per le PMI, l'NLP permette di automatizzare l'analisi di email, recensioni clienti, documenti legali e comunicazioni interne.

Sentiment Analysis

La sentiment analysis e la tecnica NLP che determina automaticamente il tono emotivo di un testo: positivo, negativo o neutro. Le aziende la usano per monitorare le recensioni dei clienti, analizzare il sentiment sui social media riguardo al brand e identificare rapidamente problemi di soddisfazione. Puo essere applicata a migliaia di testi in pochi secondi.

Named Entity Recognition (NER)

La NER e una tecnica NLP che identifica e classifica automaticamente entita come nomi di persone, aziende, luoghi, date e importi monetari all'interno di un testo. In ambito aziendale, si usa per estrarre informazioni chiave da contratti, fatture, email e documenti legali, risparmiando ore di lavoro manuale nella data entry.

Tokenizzazione

La tokenizzazione e il processo di suddivisione di un testo in unita piu piccole (token) che il modello AI puo elaborare. Diversi modelli usano strategie diverse: alcuni dividono per parole, altri per sotto-parole. Capire la tokenizzazione aiuta a stimare i costi API (calcolati per token) e a ottimizzare i prompt per rimanere nei limiti della context window.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e un modello linguistico sviluppato da Google che comprende il contesto di una parola guardando sia a sinistra che a destra nel testo. E particolarmente efficace per compiti di comprensione come classificazione, risposta a domande e ricerca semantica. Molti sistemi di ricerca aziendale usano BERT dietro le quinte.

Classificazione Testo

La classificazione del testo e il compito di assegnare automaticamente una o piu categorie a un documento. Applicazioni pratiche includono: smistare ticket di supporto per priorita, catalogare email per reparto, classificare documenti contabili per tipo. I modelli moderni raggiungono precisioni superiori al 95% su molti compiti di classificazione aziendale.

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