Perché, nonostante abbia utilizzato così tanti modelli di prompt e persino l'AI per aiutarmi, non riesco ancora a scrivere buoni prompt? L'ultima volta ho condiviso un prompt che simula un discorso di Lei Jun, che ha ricevuto molti consensi, ma ci sono anche utenti che vogliono sapere come ho scritto un tale prompt. È meglio insegnare a pescare piuttosto che dare il pesce, quindi continuerò a condividere la metodologia per scrivere buoni prompt. Attualmente è di moda l'ingegneria del contesto (Context Engineering), sembra che pochi parlino di ingegneria dei prompt (Prompt Engineering), e molte persone pensano addirittura che l'ingegneria dei prompt non sia più necessaria: > "Il modello è già così potente, che bisogno c'è dell'ingegneria dei prompt? Qualsiasi prompt scriva, il grande modello capirà il mio significato e eseguirà bene." Questa affermazione è solo parzialmente corretta; il modello è diventato sempre più potente, per esigenze semplici è vero che bastano prompt semplici, ma per esigenze complesse è necessario ricorrere all'ingegneria dei prompt per scrivere bene. **Cos'è quindi l'ingegneria dei prompt?** > L'ingegneria dei prompt è un processo, un processo sistematico di progettazione, test e ottimizzazione dei prompt. — Baoyu I prompt condivisi online o vari modelli di prompt non sono ingegneria dei prompt, sono semplicemente prompt, statici; il processo che genera questi prompt è ciò che chiamiamo ingegneria dei prompt. Ecco alcuni esempi di prompt che ho scritto di recente. Il primo esempio è come ho scritto il prompt per il discorso di Lei Jun. Prima di continuare, fermati un attimo a pensare: come lo scriveresti tu? Ecco come ho fatto: Ho iniziato con una ricerca approfondita per raccogliere i discorsi di Lei Jun, poi ho chiesto all'AI di generare un prompt che imitasse il discorso di Lei Jun basato sui risultati del discorso dell'AI. (Figura 1) Dopo che l'AI ha generato il prompt, l'ho testato; anche se ha generato un discorso simile allo stile di Lei Jun, il contenuto era piuttosto banale e il risultato non era molto soddisfacente. (Figura 2) Ho testato lo stesso metodo su ChatGPT e Claude, e i risultati non erano buoni. Sembra che i risultati ottenuti dalla ricerca approfondita non fossero sufficienti; probabilmente molti non erano discorsi di Lei Jun, ma solo notizie e simili. Poi, per caso, ho visto su X un utente che aveva condiviso un riassunto dello stile di discorso di Lei Jun, quindi ho deciso di provarlo: > Per favore, aiutami a generare un prompt che possa trasformare il tema o il testo in ingresso in un discorso nello stile di Lei Jun. Ecco il contenuto riassunto da un utente come riferimento: > \<tweet > > Lei Jun ha una competenza straordinaria, cioè descrivere qualcosa di ordinario o non così impressionante usando numeri, percentuali o altri aggettivi per farlo sembrare un oggetto desiderabile. > Dopo la conferenza, i dirigenti di Zeekr hanno criticato le auto Xiaomi: il marketing di Xiaomi è qualcosa da cui dovremmo imparare, ma in termini di tecnologia automobilistica, Xiaomi dovrebbe imparare da noi. > Le presentazioni di Lei Jun sono simili alle battute dei film di Wong Kar-wai. > Per fare un esempio, una persona normale direbbe che ha ordinato una ciotola di noodles, ma la presentazione di Lei Jun direbbe: "Dopo 300 giorni e notti di ricerca continua da parte dei nostri dipendenti Xiaomi, abbiamo scoperto che il 97% degli esseri umani avverte un forte senso di fame alle 7:03:56 del mattino, rispetto alle 7:00, il senso di fame aumenta del 57%." > Per risolvere questo problema che affligge l'umanità da millenni, i nostri ingegneri Xiaomi hanno scoperto che la sensazione di sazietà della farina è superiore del 21% rispetto a quella del riso. > Così abbiamo trovato il luogo di origine del grano, risalente a 50.000 anni fa, situato nella Mezzaluna Fertile, investendo ingenti somme per sviluppare una pasta che offre la massima sensazione di sazietà. > Ma quanto è saziante? Rispetto alla pasta tradizionale, la sensazione di sazietà aumenta del 73%. Inoltre, le calorie diminuiscono del 50%. > Abbiamo anche dato un bel nome a questo prodotto, chiamandolo "pasta super vuota Xiaomi". Inoltre, abbiamo collaborato con il gigante dell'acqua potabile, Nongfu Spring, per sviluppare l'acqua speciale per la pasta, la "Nongfu Mi Spring". Con la nostra Nongfu Mi Spring, la sensazione di sazietà della pasta aumenta ulteriormente dell'11%. > 9,9 yuan per 3 kg di pasta Xiaomi super vuota. (Il costo della farina è solo 1,6 yuan al kg) Regaliamo dieci pacchetti di condimenti. Ci sono in totale 9 varianti di spessore e 6 colori di imballaggio tra cui scegliere. > \</tweet> (Figura 3) Ho testato il prompt generato e il risultato è stato eccezionale! È così semplice!

Ho rappresentato questo processo in un'immagine (Figura 1) Tutta la creazione di prompt è un processo iterativo: 0. Obiettivo: prima stabilisci un obiettivo, cosa ti aspetti che il tuo prompt raggiunga. 1. Idee: una volta stabilito l'obiettivo, hai bisogno di un'idea su come scrivere, ad esempio puoi scrivere a mano, puoi far scrivere l'AI, puoi usare un modello. 2. Scrivere il prompt: non pensare troppo, scrivi prima una versione. È come quando pratichi il tiro, non pensare troppo, prendi la mira e fai un colpo. 3. Testare il prompt: dopo aver ottenuto la prima versione del prompt, vai a testare il tuo prompt. 4. Valutazione: una volta ottenuti i risultati del test, guarda quanto i risultati effettivi si discostano da quelli che ti aspettavi, dove si trova la differenza. È come se avessi sparato a un bersaglio e poi misurassi quanto sei lontano dal centro. Se i risultati della valutazione non raggiungono l'obiettivo che hai stabilito, allora ricomincia dal passo 1, continuando a iterare sulla base dei risultati della versione precedente. A volte sei fortunato e ottieni buoni risultati al primo colpo, altre volte devi iterare più volte. Ad esempio, l'ultima volta che ho creato un prompt per la generazione di sottotitoli su YouTube, ho iterato più di dieci versioni; all'inizio non ero soddisfatto del formato, poi ho scoperto che aggiungeva sempre un timestamp in mezzo ai paragrafi, il che influiva molto sull'esperienza di lettura, ma non riuscivo a far capire al prompt di non aggiungere timestamp in mezzo ai paragrafi. (Figura 2) Alla fine, ho avuto un'illuminazione e nell'esempio di Few-Shot ho aggiunto un caso in cui, se la stessa persona parla troppo a lungo, il contenuto viene diviso in due parti, e finalmente non aggiunge più timestamp all'interno dei paragrafi. (Figura 3) Quindi, per riassumere, molte persone non riescono a scrivere buoni prompt, e la radice del problema non è tanto che non riescono a trovare buoni modelli, o che l'AI non può aiutarli, ma è *se riesci a valutare quanto il risultato attuale del prompt si discosti dall'obiettivo e sapere come regolare.* Questo è anche il motivo per cui i prompt in ambiti professionali di solito richiedono una formazione specifica per essere scritti bene; ad esempio, una persona che non conosce la programmazione che usa l'AI per programmare, anche se utilizza un sacco di modelli di prompt, avrà comunque difficoltà a far scrivere bene l'AI, perché non può giudicare se i risultati generati dal prompt soddisfano i requisiti, e se non soddisfano, dove si trova la differenza e come regolare.