Vediamo qual è la metodologia da utilizzare per definire delle prompt efficaci all'interno di chat GPT primo punto fondamentale che secondo me è la parte più importante in assoluto.

Dell'approccio alla definizione del pronto o detto anche prompt engineering è definire l'obiettivo prima di iniziare anche soltanto a pensare cosa potremmo chiedere, dobbiamo chiarire l'obiettivo delle nostre pronte cosa vogliamo tenere? Questa è la variabile che dal mio punto di vista quasi tutte le persone considerano in maniera molto superficiale.

Perché chiedersi quali informazioni precise, soprattutto partire con lo scopo finale con l'output finale in mente è molto più importante che chiedere qualcosa di generico a caso all'intelligenza artificiale, avere un'idea chiara di quello che vogliamo ottenere, quindi avere un'immagine in testa ci aiuta a ritroso, a definire poi quali sono i pezzettini di informazioni che vogliamo inserire all'interno delle nostre prove per renderle quanto più strutturate ed efficaci possibili.

Quindi chiedersi quali informazioni, quali idee, quale tipologia di contenuto vogliamo ottenere le chat GPT ci aiuta a definire il risultato ideale e ha quindi a definire l'obiettivo é a strutturare delle prompt migliori.

Altro punto fondamentale che sembra quasi scontato, ma in realtà non lo è, perché la maggior parte delle persone non lo applica ed essere specifici, ma specifici vuol dire essere estremamente specifici, estremamente dettagliati, creare delle proposte che siano ben strutturate, belle, piene di informazioni e vedremo anche degli esempi specifici.

Io, nella maggioranza dei casi vado a strutturare un documento che mi da' tutte le informazioni necessarie lato business per poter essere in grado ogni volta di dare le informazioni più rilevanti all'intelligenza artificiale a chat GPT, per poter quindi ottenere degli out più rilevanti al mio caso specifico.

Questo perché? Perché un prompt vago o comunque generico potrebbe poi portare delle risposte che sono sì, magari strutturate più o meno bene, ma non sono utilizzabili in maniera pratica e quindi se noi forniamo dei dettagli delle specifiche nel nostro prompt e questo ci aiuterà poi a far sì che le hai GPT comprende esattamente cosa noi desideriamo, quali sono le nostre aspettative, le nostre informazioni specifiche e soprattutto adatterà la la risposta al nostro contesto e quindi la risposta in generale sarà più pertinente.

Le parole chiave da tenere a mente da questo punto di vista, sono essere estremamente precisi ed essere estremamente granulari.

Altro punto per chiarire ulteriormente l'importanza della specificità è non dire.

Per esempio, dammi cinque idee per dei video su YouTube sul group marketing.

Questa è la pronte classica di chi magari prova a utilizzare GPT per capire un attimo qual è il contenuto che può aspettarsi.

Magari i contenuti sono decenti, ma non sono ovviamente straordinari e quindi le persone pensano che non funzioni.

In realtà le prove corrette da utilizzare sono molto più strutturate, come per esempio voglio che tu agisca come uno youtuber.

Aiutami a definire una lista di video YouTube da creare sul tema del group marketing.

I contenuti devono essere in grado di aiutare gli utenti devono fornire informazioni utili a risolvere i loro problemi e a livello di output di formato.

Io mi aspetto questo.

Fai una lista delle parole chiave degli argomenti più ricercati sul tema Group Marketing.

Fai una lì lista di venti idee per video YouTube elenca le ragioni per cui i contenuti possono funzionare bene su YouTube e per ogni video fornisce un'idea per la tournée.

In questa è una prompt più utile perché l'output che possiamo ottenere più preciso? Perché noi siamo stati chiari rispetto alle aspettative che abbiamo, è quello che vogliamo indietro e soprattutto abbiamo definito dei dei dettagli delle specifiche.

In questo modo lei hai ci darà ovviamente un risultato molto più qualitativo e in questo senso quindi si sblocca il concetto di time to value.

Il tempo necessario per noi per ottenere tutte quelle informazioni, anche soltanto per pensare a quelle informazioni, quelle specifiche, sarebbe probabilmente di una mezz'ora un'ora comunque molto tempo invece in pochi secondi e l'intelligenza artificiale ci può fornire un punto di partenza estremamente qualitativo.

Altro punto da tenere a mente a livello di metodologia è il linguaggio.

Il linguaggio deve essere chiaro e deve essere diretto.

Dobbiamo utilizzare un linguaggio semplice e diretto nella prompt che diamo in pasto a GPT.

Dobbiamo evitare il gergo delle ambiguità che potrebbero confondere l'intelligenza artificiale e, soprattutto potrebbero compromettere la qualità delle risposte.

Altro concetto inquadrare il contesto.

Il contesto è un'altra di quelle parole chiave insieme a essere precisi ed essere specifici che dobbiamo considerare quando andiamo a creare appunto le nostre prompt.

Dobbiamo fornire delle informazioni sul contesto in modo tale da aiutare intelligenza artificiale.

A comprendere meglio il tema é la situazione in cui si colloca la prompt.

Questo può includere sia delle informazioni sul pubblico, sia sullo scopo del contenuto o delle specifiche limitazioni che poi dovrebbero essere prese in considerazione dal al quando va a creare l'output finale e poi richiedere un formato preciso per essere sicuri di ricevere il migliore auto possibile, la cpt è fondamentale inserire nella pronti il formato di output.

Un esempio di questo concetto potrebbe essere questo scrivi cinque varianti di hard copy in questo formato cook, quindi massimo sessanta caratteri.

La parte iniziale dell'ad il body copy che dovrebbe essere di massimo duecento caratteri e una call to action di massimo venti caratteri.

In questo senso abbiamo definito in tre righe il formato che ci aspettiamo dell'intelligenza artificiale.

Poi ancora fornire una lista di esclusioni per essere sicuri che l'output dell'intelligenza artificiale non include un determinato contenuto, un formato, un riferimento.

È necessario specificare esattamente quello che non vogliamo, oltre che quello che vogliamo.

Un esempio potrebbe essere questo scrivi cinque varianti di ad topi non utilizzare la forma verbale passiva, non inserire degli avverbi e non utilizzare un linguaggio complesso.

Questo è fondamentale soprattutto quando per esempio vogliamo creare dei contenuti per social media post o dei contenuti.

Per per dei blog definire le esclusioni è tanto importante quanto definire le inclusioni le specificità e il contesto.

Poi ancora metodologia utile per strutturare delle pronte più efficaci a fornire degli esempi.

Se hai uno stile o un formato specifico in mente per la risposta Randy L'ho chiaro all'intelligenza artificiale includono nella prompt fornire degli esempi delle indicazioni sul formato aiuta GPT a generare una risposta che soddisfa la tua aspettativa, poi ancora limitare la lunghezza.

Se desidera una risposta di una lunghezza specifica, dobbiamo indicarlo all'interno della prompt.

Questa è un criterio che ho applicato all'interno della definizione delle prompt, specialmente nell'ambito dell'advertising.

Vedremo esattamente come per la definisce titoli per la definizione del body copie.

Altrimenti l'intelligenza artificiale non ha dei confini precisi e quindi da una una risposta che ritiene utile, che magari tu potresti non ritenere utilizzabile a livello di output finale.

Un esempio di questo concetto può essere questo chiede la chat GPT di fornire una risposta in non più di duecento parole, non più di duecento caratteri, oppure di creare un riassunto in x punti chiave.

Un altro concetto da tenere in mente questo il test é iterazione.

A volte può essere necessario testare e affinare le nostre prompt per ottenere la nostra risposta desiderata per quanto noi ingegnerizzato una pronta migliore possibile che abbiamo in testa.

Molto spesso questo non basta.

Magari la risposta non è rilevante, o magari vorremmo delle sfumature differenti, ed è per questo che è fondamentale.

ITE rare.

Se la prima risposta non soddisfa le aspettative che avevamo all'inizio, proviamo a riformulare la stessa pront oppure aggiungere degli ulteriori dettagli in modo tale che GPT possa ripetere il processo fino a quando non riteniamo una non otteniamo una risposta che consideriamo di valore che sia soddisfacente.

E poi ancora, eh? Possiamo definire sulla base di tutti i criteri che abbiamo di cui abbiamo parlato fino adesso.

Un esempio di pronta efficace potrebbe essere strutturato in questo modo.

Obiettivo generare un articolo di blog sui vantaggi della meditazione per la produttività sul lavoro.

Un esempio pronti iniziale potrebbe essere questa scrive un articolo sulla meditazione.

Questo in modo tale da mostrare come potrebbe funzionare il processo iterativo dove noi continuiamo è a step successivi a fornire informazioni.

Questo prompt probabilmente scrive un articolo sulla meditazione estremamente generico, quindi potrebbe portare ad un articolo che non è focalizzato esattamente su quello che vogliamo noi e quindi possiamo provare a migliorarlo.

Scrivi un articolo di ottocento parole sui vantaggi della meditazione per migliorare la produttività sul lavoro, evidenziando almeno cinque benefici chiave e fornendo esempi pratici.

Questo è proprio la base, no? Poi da lì, nel momento in cui GPT ci crea questo primo draft, questo primo articolo andiamo a richiedere di approfondire delle determinate sezioni terminati paragrafi in maniera indipendente, tanto da raggiungere quanti piu' dettagli possibile l'output che noi desideriamo, quindi il processo è sempre iterativo.