La regola RISEN del prompt dell'IA Il prompt engineering si riferisce alla pratica di progettare e perfezionare gli input (prompt) forniti ai modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT o Gemini.
Questo in sintesi il metodo Risen che è sicuramente molto utile perché dà uno schema soprattutto quando si è neofiti ma che in un modo o nell'altro viene tenuto in considerazione a tutti i livelli. Si rammenta però che il prompt non è una scienza esatta: in altri termini è bene aver chiaro qual è il problema che si vuole risolvere e da qui partire anche modificando lo stesso prompt e le regole che ne sottintendono la forma. In tutti i casi sono necessari i seguenti cinque passi: RISEN
“ R ”, cioè dare un ruolo : “agisci come” - questo è il ruolo!! Oppure “sei un” (ad es. sei un esperto di marketing, un agente immobiliare,il CEO di una grande azienda, ecc.). Cambiando ruolo al modello le risposte variano tantissimo. In realtà la risposta dell'IA dipende anche da tutto il resto del prompt (da tutto il resto anche della stessa regola del RISEN). Però sicuramente il ruolo indirizza l'IA verso quella parte di conoscenza che deve farla agire in quanto esperto in quel ruolo
“ I ” sta per istruzioni : qui la cosa è facile. Bisogna esplicitare alla macchina ciò che deve fare: scrivi un articolo , scrivimi dei post , ecc.
" S ". Dopo l'istruzione c'è la s la S di passi: è in un certo senso il tempo che si dà alla macchina per pensare. Cioè dividi il compito in parti per cui se il compito per esempio è più complesso si dovrà dire di fare prima una cosa poi l'altra poi quell'altra ancora, eccetera eccetera. Ad esempio si potrebbe dire al modello di considerare prima il target di riferimento dopo di ché si può dividere il target in sottoinsiemi e così via.
“ E ” di END GOAL (=obiettivo finale): si deve esplicitare anche qual è l'obiettivo finale. Quindi per esempio: scrivi un post , oppure l'obiettivo è informare un certo tipo di pubblico , oppure è creare un contenuto, è ingaggiare la clientela, etc. Si deve dire insomma all'IA esattamente cosa ci si aspetti di vedere come risultato finale . Dobbiamo fornire un "punto di vista" esatto per garantire che l'intelligenza artificiale possa produrre un articolo più convincente e vantaggioso.
“ N ” ( norvegia : sta per “limitazione”). Il passaggio finale cioè consiste nel fornire alcuni vincoli o nel fissare alcuni requisiti chiave. Ad esempio, per dichiarare che si desidera che l'articolo del blog abbia una certa lunghezza e che utilizzi un certo tono di linguaggio. Oppure si annota di evitare di usare queste parole e così via
(Per scrivere il seguente testo è stato utilizzato un video su tik tok di Federica https://vm.tiktok.com/ZGeChGqQ8/ )
Questo processo è fondamentale perché il modo in cui viene formulata una domanda o un comando può variare in modo significativo la risposta del modello. Un'efficace ingegneria sul pronto implica la comprensione delle capacità e dei limiti del modello di intelligenza artificiale e l'applicazione di strategie per guidare l'intelligenza artificiale verso la fornitura di risposte più accurate, pertinenti o creative. (questa è la traduzione dell'incipit dell'articolo di Sunil Manghani - Professore di Teoria, Pratica e Critica presso l'Università di Southampton, membro dell'Alan Turing Institute for AI e caporedattore di Theory, Culture & Society). https://medium.com/electronic-life/prompt-engineering-explained-3b83ba347722
Questo in sintesi il metodo Risen che è sicuramente molto utile perché dà uno schema soprattutto quando si è neofiti ma che in un modo o nell'altro viene tenuto in considerazione a tutti i livelli. Si rammenta però che il prompt non è una scienza esatta: in altri termini è bene aver chiaro qual è il problema che si vuole risolvere e da qui partire anche modificando lo stesso prompt e le regole che ne sottintendono la forma. In tutti i casi sono necessari i seguenti cinque passi: RISEN
“ R ”, cioè dare un ruolo : “agisci come” - questo è il ruolo!! Oppure “sei un” (ad es. sei un esperto di marketing, un agente immobiliare,il CEO di una grande azienda, ecc.). Cambiando ruolo al modello le risposte variano tantissimo. In realtà la risposta dell'IA dipende anche da tutto il resto del prompt (da tutto il resto anche della stessa regola del RISEN). Però sicuramente il ruolo indirizza l'IA verso quella parte di conoscenza che deve farla agire in quanto esperto in quel ruolo
“ I ” sta per istruzioni : qui la cosa è facile. Bisogna esplicitare alla macchina ciò che deve fare: scrivi un articolo , scrivimi dei post , ecc.
" S ". Dopo l'istruzione c'è la s la S di passi: è in un certo senso il tempo che si dà alla macchina per pensare. Cioè dividi il compito in parti per cui se il compito per esempio è più complesso si dovrà dire di fare prima una cosa poi l'altra poi quell'altra ancora, eccetera eccetera. Ad esempio si potrebbe dire al modello di considerare prima il target di riferimento dopo di ché si può dividere il target in sottoinsiemi e così via.
“ E ” di END GOAL (=obiettivo finale): si deve esplicitare anche qual è l'obiettivo finale. Quindi per esempio: scrivi un post , oppure l'obiettivo è informare un certo tipo di pubblico , oppure è creare un contenuto, è ingaggiare la clientela, etc. Si deve dire insomma all'IA esattamente cosa ci si aspetti di vedere come risultato finale . Dobbiamo fornire un "punto di vista" esatto per garantire che l'intelligenza artificiale possa produrre un articolo più convincente e vantaggioso.
“ N ” ( norvegia : sta per “limitazione”). Il passaggio finale cioè consiste nel fornire alcuni vincoli o nel fissare alcuni requisiti chiave. Ad esempio, per dichiarare che si desidera che l'articolo del blog abbia una certa lunghezza e che utilizzi un certo tono di linguaggio. Oppure si annota di evitare di usare queste parole e così via
(Per scrivere il seguente testo è stato utilizzato un video su tik tok di Federica https://vm.tiktok.com/ZGeChGqQ8/ )
SBOBINARE e RIASSUMERE
Ho trovato (e provato) un'estensione di Google che permette di "sbobinare" facilmente un video e addirittura di farne un riassunto funzionando in accoppiata a ChatGPT (ovviamente è necessario avere un account ChatGPT).L'estensione si chiama "YouTube summary with chatGPT" e si trova facilmente nel Chrome Web Store. Aggiungiamo l'estensione al nostro Chrome con un'avvertenza: poiché l'estensione leggerà i nostri dati è consigliabile per questioni di privacy, utilizzare un Chrome in un'istanza secondaria cioè con un account di prova, che non abbia al suo interno nostri materiali privati. Una volta aggiunta a Chrome il mio consiglio è quello di andare sull'iconcina che mostra il "puzzle" delle estensioni e pinnare l'estensione in modo che essa resti sempre ben visibile a fianco della barra degli indirizzi. È importante avere chatGPT aperto. Se a questo punto andiamo su YouTube e apriamo un qualsiasi video, compare sulla destra una nuova barra cioè un menù, con scritto “Transcript & Summary”: è proprio l'estensione che abbiamo scaricato! Andiamo ad aprirla e in automatico viene generata l'intera trascrizione del video. La funzione è straordinaria perché la trascrizione è immediata (nel senso che non occorre risentire tutto il video). Ma c'è di più: l'estensione che abbiamo installato riesce a riassumere il contenuto del video in molte meno parole e per fare questo basta cliccare l'iconcina di chatGPT (se il riassunto compare in inglese e lo si vuole invece in italiano si deve cliccare sull'iconcina dell'estensione e selezionare come linguaggio l'italiano) Credo sia un'altra straordinaria applicazione dell'uso dell'intelligenza artificiale e di chatGPT per facilitarci la vita e in particolare trascrivere e riassumere testi di YouTube. Può essere utilissimo per risparmiare davvero tanto tempo e ci permetterà di lavorare meno e produrre di più. Dimenticavo: queste indicazioni sono state scritte proprio con l'aiuto di "YouTube summary with chat GPT" a partire dal videotutorial che si trova a questo indirizzo https://www.youtube.com/watch?v=RYZo9pi1Yzo
