Come affinare le istruzioni per migliorare i risultati nell'ingegneria dei prompt

Affinché l'intelligenza artificiale (IA) generi risultati più utili e precisi, è fondamentale affinare le istruzioni fornite al modello. Iniziare con un'idea generica, come quella di chiedere di creare una funzione Python per processare un file JSON e interagire con un database, può produrre risposte troppo vaghe o imprevedibili. Per ottenere codice davvero utile, è necessario specificare meglio le richieste e introdurre dettagli rilevanti.

Un codice che riflette queste istruzioni sarebbe simile al seguente:

python
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from datetime import datetime
import json
import logging
from typing import Tuple
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
def process_json_data(
    json_path: str,
    db_connection_string: str
) -> Tuple[bool, int]:
    """
    Processa i dati JSON e li salva nel database con validazione e gestione degli errori.
    Args:
        json_path: Percorso del file JSON
        db_connection_string: Stringa di connessione al database
    Returns:
        Tupla (stato di successo, numero di record processati)
    """
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    processed_count = 0
    try:
        # Connessione al database
        engine = create_engine(db_connection_string, pool_size=5)
        Session = sessionmaker(bind=engine)
        # Legge e valida il JSON

        with open(json_path, 'r') as file:

            data = json.load(file)
        # Elabora i record
        with Session() as session:
            for record in data:
                if all(key in record for key in ['user_id', 'timestamp', 'data']):
                    record['user_id'] = record['user_id'].lower()
                    record['timestamp'] = datetime.fromisoformat(record['timestamp'])
                    processed_count += 1
                else:
                    logging.error(f"Campi obbligatori mancanti nel record: {record}")
        return True, processed_count
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore durante l'elaborazione dei dati: {str(e)}")
        return False, processed_count

Questo esempio mostra come una maggiore specificità nelle richieste aiuti l'intelligenza artificiale a produrre un codice di qualità superiore, più affidabile e che rispetta determinati standard. Dettagli come l'uso dei type hints per tutti i parametri e i valori di ritorno, l'utilizzo del modulo logging per registrare gli errori, e l'implementazione del connection pooling per le operazioni sul database sono tutti esempi di specifiche che migliorano la qualità del codice e la sua manutenibilità nel tempo.

L'affinamento delle istruzioni non solo migliora la qualità immediata del codice prodotto, ma contribuisce anche a lungo termine alla sua manutenibilità e scalabilità. Quando le richieste sono più precise, si riduce l'ambiguità e si incoraggia una codifica coerente. Una volta che le istruzioni sono dettagliate e chiare, si risparmia tempo perché il codice prodotto sarà già più vicino a ciò che si desidera ottenere, riducendo la necessità di debug e modifiche successive. Inoltre, il codice così generato tende ad essere più leggibile e più facilmente aggiornabile.

Il controllo dell'output è un altro aspetto fondamentale per ottenere risultati coerenti e predicibili dai modelli di IA. Quando si lavora con modelli di linguaggio, è importante che l'output non solo rispetti i formati richiesti, ma che segua anche precise convenzioni stilistiche. Ad esempio, se si scrive codice Python, può essere necessario che venga rispettata la convenzione PEP 8 o che si utilizzino variabili in stile snake_case. Definire chiaramente tali requisiti nel prompt può garantire che il codice generato soddisfi gli standard desiderati, senza necessità di modifiche manuali.

Il controllo dell'output funziona similmente all'affinamento delle istruzioni, ma si concentra sull'assicurarsi che l'output rispetti una struttura o uno stile specifico. Questo include, ad esempio, l'uso di formati predefiniti come JSON, SQL o qualsiasi altro formato standardizzato richiesto. Impostare queste regole nel prompt aiuta a garantire che il risultato finale sia esattamente come richiesto, con informazioni pertinenti e senza inutili dettagli.

In sintesi, l'affinamento delle istruzioni e il controllo dell'output sono due tecniche potenti per ottenere risposte più utili dai modelli di IA. L'affinamento consente di ottenere un codice più preciso e funzionale, mentre il controllo dell'output garantisce che il formato e lo stile rispettino gli standard desiderati. Entrambi i metodi sono essenziali per migliorare l'efficienza del flusso di lavoro, ridurre il tempo speso per il debugging e migliorare la qualità del codice a lungo termine.

Perché gli strumenti di IA generativa a volte sbagliano nel codice?

I modelli di intelligenza artificiale generativa, come quelli utilizzati per la scrittura e la traduzione del linguaggio naturale, hanno trasformato il modo in cui affrontiamo compiti complessi. Se applicati al codice, questi modelli utilizzano meccanismi di attenzione che permettono loro di valutare l'importanza di varie parti di una base di codice esistente durante la generazione di suggerimenti. La meccanismo di attenzione funziona come un riflettore, che aiuta l'IA a concentrarsi su ciò che conta davvero. Immagina di trovarti in una stanza affollata, dove riesci a seguire una sola conversazione, ignorando tutto il rumore che ti circonda. Allo stesso modo, quando un assistente AI suggerisce del codice, non considera ogni singola riga allo stesso modo. Usa il meccanismo di attenzione per identificare quali sezioni sono più rilevanti rispetto al compito che deve svolgere.

Un altro esempio interessante riguarda i modelli di linguaggio pre-addestrati su enormi quantità di testo provenienti da libri, articoli e siti web. GitHub Copilot, ad esempio, apprende dalla base di codice pubblico di GitHub, il che gli consente di comprendere le strutture semantiche sia del linguaggio umano che del codice. Quando il modello viene implementato, utilizza i modelli linguistici e il contesto per generare un testo simile a quello umano in base all'input ricevuto. Per i codici, l'obiettivo è produrre la sequenza di codice più corretta possibile in base all'input dell'utente. Vari parametri, come la temperatura (che regola la casualità) e il "top k" (che regola la diversità), permettono agli sviluppatori di personalizzare l'output del modello per soddisfare diverse necessità. Questo approccio assicura che l'output sia di alta qualità e somigli il più possibile al linguaggio umano.

Tuttavia, questi strumenti non sono infallibili. I modelli di IA generativa per la codifica a volte sono imprecisi. Possono produrre risultati che sembrano giusti, ma che in realtà sono errati. Questo accade spesso con i modelli di linguaggio di grande dimensione (LLM). L'IA può scrivere codice o conversare come una persona, ma talvolta fornisce informazioni totalmente sbagliate, o addirittura assurde, e lo fa con una convinzione sorprendente. Questo fenomeno è chiamato "allucinazione" ed è un termine ironico, ma che in qualche modo coglie nel segno.

Quando fornisci un input, l'IA non sta cercando una risposta; la sta predicendo, pezzo per pezzo. La sua attività è come una super-potente macchina predittiva, che cerca sempre la sequenza successiva di parole o caratteri più probabile in base ai modelli appresi. Ecco dove possono sorgere problemi. A volte la sequenza di parole più probabile, quella che si adatta meglio in base alla statistica, non è corretta. Il modello potrebbe basarsi su un'informazione errata trovata online o magari la tua domanda era troppo complessa. Può agganciarsi a un modello che sembra giusto ma che porta a una risposta sbagliata. In pratica, l'IA segue la probabilità statistica, non verifica i fatti in un database della verità (perché non esiste!). Questo è il punto cruciale. È un predittore di modelli, non un recuperatore di conoscenza. È molto brava in quello che fa, ma siccome funziona per previsione, può predire anche assurdità con la stessa sicurezza con cui predice i fatti.

Molte persone tendono a confondere gli LLM con un enorme database onnicomprensivo. Ma in realtà, ChatGPT e altri LLM generano nuovo testo sulla base di probabilità matematiche. I database tradizionali sono diretti: chiedi qualcosa di specifico e ottieni esattamente ciò che è stato memorizzato. I motori di ricerca funzionano in modo simile, trovando informazioni esistenti. Gli LLM, invece, analizzano enormi quantità di dati testuali per comprendere i modelli statistici nel linguaggio. Quando inserisci una domanda, il modello attraversa una serie di passaggi per creare una risposta. I modelli analizzano le relazioni tra diverse parti dell'input, generano nuovo testo predicendo la parola o il carattere più probabile e ripetono questo processo utilizzando sia l'input che ciò che è appena stato generato. Questo meccanismo di previsione aiuta a capire perché le stesse domande possano ricevere risposte diverse o perché i risultati, pur sembrando sicuri, possano essere errati.