Prompt Engineering avanzato: creare e ottimizzare istruzioni per l’AI
Il corso approfondisce le strategie per ottimizzare le istruzioni fornite ai modelli di Intelligenza Artificiale, migliorando la qualità e la coerenza degli output generati.
Verranno esplorate tecniche avanzate per affinare la formulazione dei prompt.
Attraverso un approccio pratico, i partecipanti impareranno a utilizzare strutture avanzate di prompt, applicare strategie di refining e limitare l’AI a set di documenti specifici. Verranno trattati metodi per migliorare la pertinenza e la verificabilità delle risposte AI.
Il corso affronta anche la gestione delle fonti, la formattazione avanzata e l’uso di markup per ottimizzare l’organizzazione dei dati generati dall’AI. Saranno illustrate le differenze tra AI generativa e analitica per un utilizzo consapevole nei processi aziendali.
Al termine, verrà rilasciato il badge Prompt Engineering Avanzato, attestante le competenze acquisite.
Titolo corso: Prompt Engineering avanzato: creare e ottimizzare istruzioni per l’AI
Durata: 12 ore
Codice corso: Ai.I.1
Il corso fa parte dei seguenti skill pack:
- AI Generativa per il lavoro e l’impresa: tecniche e strumenti per un uso avanzato
- Prompt engineering
- AI per Visual Design: Tecniche, Strumenti e Presentation Design
Corsi successivi consigliati:
Approfondire l’uso avanzato delle tecniche di Prompt Engineering per ottimizzare la qualità degli output generati dall’IA, migliorandone l’affidabilità, la pertinenza e la coerenza nei contesti aziendali e professionali.
- Scrivere prompt avanzati per ottenere output precisi e strutturati.
- Applicare tecniche di refining e multi-turn prompting.
- Limitare l’AI all’uso di documenti forniti per ridurre errori e allucinazioni.
- Organizzare le fonti in modo strutturato (TXT, CSV).
- Utilizzare markup language per formattare le risposte AI.
- Creare testi e citazioni verificabili.
- A distanza sincrona
- In presenza
Indicato per professionisti che desiderano sfruttare l’AI in modo avanzato, il corso fornisce strumenti per integrare tecniche di prompting sofisticate nelle proprie attività.
Struttura del Corso
Lezioni interattive + Esercitazioni + Discussioni
Obiettivo: comprendere i limiti dei prompt base e introdurre strategie avanzate.
1.1 Struttura avanzata di un prompt
- Elementi chiave di un prompt efficace
- Differenze tra prompt base e avanzati
- Componenti del prompt
1.2 Tipologie di prompting
- Strategie per migliorare la pertinenza e coerenza dell’output
- Classificazione
- Clustering
- Predizione
- Raccomandazione
- Apprendimento in contesto (In-Context Learning)
- Pattern persona
1.3 Esercitazioni pratiche
- Analisi di prompt efficaci vs. inefficaci
- Ottimizzazione di prompt
- Creazione di varianti per migliorare la qualità della risposta
Obiettivo: applicare tecniche per migliorare progressivamente la qualità dell’output AI.
2.1 Chain of Thought (CoT)
- Logica e ragionamento nei modelli AI
- Generazione di risposte con spiegazione del processo
- Applicazione del CoT
2.2 Flipped Pattern e Self-Consistency
- Flipped Pattern: prima gli errori, poi la risposta corretta
- Self-Consistency: generazione di più risposte e selezione della migliore
- Uso combinato dei due metodi per migliorare la qualità dell’output
2.3 Markdown
- Modello di template con segnaposto
- Markdown
- Template sofisticati
- Autocoerenza, fact-checking e riferimenti bibliografici
- Pattern Template & Markdown
Obiettivo: creare output verificabili e limitare l’IA a un set di documenti.
3.1 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Introduzione alla tecnica RAG per la generazione di contenuti
- Retrieval Augmented Generation (RAG) struttura e realizzazione
- Limitare l’IA a un set di documenti specifico
- Evitare la generazione di dati inventati (hallucination AI)
3.2 Gestione delle citazioni e referenze
- Prompt per generare citazioni automatiche
- Strategie per il recupero di fonti attendibili
- Forzare l’IA a dichiarare “Non lo so” quando i dati non sono verificabili
Obiettivo: creare output formattati e verificabili per l’uso aziendale attraverso il Prompt Engineering applicato all’analisi dei dati.
4.1 Formattazione e gestione delle fonti
- Strutturazione di documenti e dataset:
- Creazione di TXT, CSV per il prompting basato su dati organizzati.
- Definizione di schemi di dati e metadati per garantire uniformità nell’output.
- Tecniche di data cleaning per preparare informazioni da elaborare con AI.
- Automazione del recupero delle fonti per l’analisi:
- Uso di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per estrarre dati da documenti.
- Prompt per estrarre e organizzare informazioni da database o report aziendali.
- Filtri e query AI per selezionare le informazioni più rilevanti.
4.2 Tecniche di prompting per l’analisi dati
- Prompt per analisi descrittiva e predittiva:
- Creazione di report statistici e previsionali con AI.
- Applicazione di clustering e classificazione nei dataset.
- Produzione di tabelle, grafici e sintesi testuali con prompt ottimizzati.
- Strutturazione dei risultati in Markdown per una facile integrazione.
4.3 Esercitazioni pratiche
- Generazione di output con markup e struttura fissa:
- Creazione di report aziendali in formato Markdown e CSV.
- Utilizzo di prompt per riorganizzare dati e generare insight chiari.
- Organizzazione delle risposte in elenchi e tabelle:
- Prompting per la formattazione automatica in Excel.
- Migliorare la leggibilità dei dati con prompt mirati.