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Cos'è l'ingegneria tempestiva
La progettazione dei prompt si riferisce alla pratica di ottimizzare l’input testuale in un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per migliorare l’output e ricevere le risposte desiderate. I prompt consentono a un LLM di svolgere un’ampia varietà di attività tra cui classificazione, risposta a domande, generazione di codice, scrittura creativa e altro ancora. La qualità dei prompt forniti a un LLM può influire sulla qualità delle risposte del modello. Questa sezione fornisce le informazioni necessarie per iniziare a utilizzare la progettazione dei prompt. Include anche strumenti per aiutarti a trovare il miglior formato di prompt possibile per il tuo caso d'uso quando utilizzi un LLM su Amazon Bedrock.
L’efficacia dei prompt dipende dalla qualità delle informazioni fornite e dalla realizzazione del prompt stesso. I prompt possono comprendere istruzioni, domande, dettagli contestuali, input ed esempi per guidare efficacemente il modello e migliorare la qualità dei risultati. Questo documento descrive strategie e tattiche per ottimizzare le prestazioni della famiglia di modelli Amazon Nova 2 Sonic. I metodi qui presentati possono essere utilizzati in varie combinazioni per aumentarne l’efficacia. Ti invitiamo a impegnarti nella sperimentazione per identificare gli approcci più adatti alle loro esigenze specifiche.
Iniziare con la progettazione tempestiva
Prima di iniziare la progettazione dei prompt, ti consigliamo di disporre dei seguenti elementi, in modo da poter sviluppare in modo iterativo il prompt più ottimale per il tuo caso d’uso:
- Definisci il tuo caso d'uso
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Definisci il tuo caso d'uso in quattro dimensioni:
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Compito: definisci ciò che desideri che il modello realizzi. Ciò determina la giusta tecnica di suggerimento.
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Ruolo: definisci il ruolo che il modello deve assumere per svolgere l'attività. I modelli Amazon Nova supportano tre ruoli (Sistema, Utente o Assistente).
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Stile di risposta: definisci la struttura o lo stile di risposta che il modello deve seguire in base al pubblico, ad esempio JSON, markdown o conversazionale.
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Istruzioni: definisci l'insieme di istruzioni che il modello deve seguire per soddisfare i criteri di successo.
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- Stabilisci criteri di successo
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Definisci criteri di successo o metriche di valutazione. Puoi fornire un elenco di criteri o fornire metriche di valutazione specifiche, come lunghezza, punteggio BLEU, ROUGE, formato, fattualità e fedeltà.
- Elaborare un prompt
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Crea un prompt iniziale che includa attività, ruolo, stile di risposta e istruzioni. Iterate in base ai risultati.
L'efficacia dei prompt dipende dalla qualità delle informazioni fornite.
