Cos’è il Prompt Engineering?
Il Prompt Engineering consiste nel definire con precisione ruolo, obiettivo, contesto e formato di un prompt così da pilotare l’Intelligenza Artificiale verso l’output desiderato. Per RAIT88, leader nell’integrazione di soluzioni AI e VR per la difesa, questa disciplina si traduce in manualistica tecnica più rapida, simulatori addestrativi più fedeli e processi decisionali supportati da insight generati in modo sicuro.
| Tecnica | Cosa fa | Esempio rapido |
|---|---|---|
| Ruolo (Role) | Imposta la “voce” del modello | «Agisci come un SEO copywriter esperto nel settore difesa» |
| Obiettivo (Goal) | Definisce il risultato atteso | «Scrivi un articolo sul prompt engineering» |
| Contesto (Context) | Fornisce dati, vincoli e pubblico | «Blog RAIT88, target B2B, tono autorevole» |
| Formato (Output Format) | Specifica la struttura dell’output | «H‑structure, meta tag, CTA finale» |
| Iterazione (Refine & Retry) | Prevede cicli di test e miglioramento | «Versione 0.1 → feedback → 0.2, 0.3…» |
Nota pratica: questi cinque passaggi sono esattamente quelli che abbiamo applicato per generare questo articolo.
Tecniche di prompt engineering: il making‑of di questo articolo (approfondito)
Prompt iniziale
“Agisci come un SEO copywriter esperto. Devi scrivere un articolo sul prompt engineering per il blog di RAIT88 (settore difesa, pubblico B2B). L’articolo deve contenere meta tag, H‑structure, CTA e spiegare le tecniche principali mostrando il processo di creazione dell’articolo stesso.”
Dettagli aggiunti dopo il brief:
- Inserire la keyword nella prima frase dell’introduzione.
- Evitare bullet point nell’introduzione e nel primo paragrafo.
- Ampliamento della sezione 3 con mappa mentale e spiegazione di ogni passaggio.
Chain‑of‑Thought e mappa mentale
├── Meta SEO
│ ├── Slug
│ ├── Title
│ └── Description
├── Introduzione (keyword first sentence)
├── Sezione 1 – Definizione
├── Sezione 2 – Tecniche fondamentali
│ ├── Role
│ ├── Goal
│ ├── Context
│ ├── Format
│ └── Iterate
├── Sezione 3 – Making‑of
│ ├── Prompt v0.0
│ ├── CoT & Mental Map
│ ├── Self‑Consistency
│ ├── Reflection pass
│ └── Refine & Retry
└── CTA finaleOgni nodo è stato poi espanso in paragrafi, assicurandosi che la densità keyword restasse ~1 % e che i titoli H2 contenessero termini correlati (“tecniche prompt engineering”, “making‑of prompt engineering”).
Self‑Consistency – generazione di varianti controllate
Sono state prodotte tre bozze parallele (A, B, C) con piccole variazioni di stile e ordine delle sezioni. Metriche applicate:
- Readability (Flesch italiano): > 55
- Keyword density (“prompt engineering”): 0,9 – 1,1 %
- Token cost: < 5 k per iterazione La bozza B ha ottenuto il punteggio più alto e è diventata la base della versione 0.1.
Reflection pass – controllo qualitativo e di sicurezza
Prompt di controllo inviato al modello:
“Verifica che la meta description non superi 155 caratteri, che non ci siano informazioni classificate e che la keyword principale compaia nei primi 100 caratteri dell’articolo.”
Il modello ha confermato la conformità e suggerito di spostare l’aggettivo “cruciale” vicino alla keyword per un impatto SEO maggiore.
Refine & Retry – incorporazione del feedback utente
Feedback ricevuto: introdurre un paragrafo iniziale senza bullet point e ampliare la sezione 3 con più dettagli. Azioni:
- Rimosso l’elenco puntato dall’introduzione e riscritto in forma discorsiva.
- Espansa la mappa mentale con sotto‑nodi e spiegazioni quantitative (densità keyword, readability).
- Aggiornato il versioning a 0.2, pronto per ulteriori commenti.
Best practice nella Prompt Engineering
- Precisione prima della poesia: più il prompt è dettagliato, meno serviranno revisioni.
- Split & Conquer: suddividi meta tag, corpo e CTA in micro‑prompt per un controllo granulare.
- Versioning documentato: salva ogni iterazione; facilita audit e rollback.
- Security Layer: integra sempre un pass di verifica sulla sensibilità dei dati.
- KPI chiari: tempo di stesura, numero di revisioni, costo token e metrica di leggibilità.
