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Introduzione alle Funzioni Fondamentali della Prompting
AI010Lesson 2
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I Cinque Pilastri della Prompting

Oltre le semplici interfacce di chat, Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLMs)servono come motori sofisticati per il trattamento strutturato dei dati. Questa lezione introduce i cinque "primitivi" funzionali che consentono agli sviluppatori di integrare l'IA nei flussi di lavoro professionali.

Il Piano Funzionale

  • Riassuntivo:Condensare testi estesi (come recensioni di prodotti) in brevi sintesi mantenendo le informazioni chiave.
  • Inferenza:Eseguire analisi automatizzate, come il rilevamento del sentimento, l'identificazione delle emozioni o l'estrazione di punti dati specifici come nomi di marchi in formato JSON.
  • Trasformazione:Convertire il testo da una forma all'altra—include la traduzione tra lingue, l'adattamento del tono (es. formale a informale) e la conversione del formato dei dati (es. JSON in HTML).
  • Espansione:Prendere segnali brevi o elenchi puntati e generare contenuti di lunga forma, come email personalizzate di assistenza clienti.
  • Chatbot:Utilizzare la cronologia delle conversazioni e ruoli definiti (System, User, Assistant) per creare assistenti interattivi e consapevoli del contesto.
La Natura Stateless dei LLMs
Concetto Cruciale:A differenza degli esseri umani, i LLM sono "senza stato". Non ricordano le interazioni precedenti a meno che tu non passi manualmente l'intera cronologia della conversazione ad ogni chiamata API. Questa cronologia accumulata è nota come Contesto.
main.py
TERMINALbash — 80x24
> Ready. Click "Run" to execute.
>
Question 1
A developer needs to extract the "Price" and "Discount Code" from 1,000 emails and save them to a database. Which approach and temperature setting are most appropriate?
A) Summarizing with Temperature = 0.7
B) Expanding with Temperature = 0
C) Inferring (Extracting) with Temperature = 0
D) Transforming with Temperature = 1.0
Challenge: Tone Transformer
Apply the Transforming and Chatbot role concepts.
You are building a "Tone Transformer" for a corporate helpdesk. You need to convert a frustrated user's slang-heavy complaint into a "Formal" and "Polite" summary for a manager.
Task
Specify the role of the "System" message to ensure the model acts appropriately, and write the "User" prompt to translate: 'The app is buggy as heck and I want my money back ASAP!'
System Message:
"You are a professional executive assistant. Your task is to rephrase communication into a formal, corporate-appropriate tone."

User Prompt:
"Translate the following text into a formal summary: 'The app is buggy as heck and I want my money back ASAP!'"

Expected Result:
"The customer is reporting technical instability within the application and is requesting an immediate refund."