Glossario del prompt: le parole da conoscere

Un collega ti dice: «Il tuo problema è la finestra di contesto, ci vorrebbe un po' di few-shot e abbassare la temperatura». Annuisci, apri una scheda, trovi tre definizioni che si contraddicono. Il vocabolario dell'IA è un miscuglio di termini tecnici, anglicismi e parole comuni che assumono un significato particolare, e scoraggia più gente degli strumenti stessi.

Questo glossario raccoglie trentacinque parole che si incontrano davvero, ordinate per tema e non in ordine alfabetico, perché si chiariscono a vicenda. Ogni definizione sta in poche righe, con un esempio quando aiuta, e rimanda all'articolo che approfondisce. Usa la ricerca del tuo browser se cerchi un termine preciso.

Un prompt, parola per parola

Prima del vocabolario, ecco un prompt in cui ogni parte ha un nome. I termini sono definiti più sotto.

Sei un consulente di gestione per piccole associazioni.                (ruolo)

Il circolo di bocce di [CITTÀ] conta 60 iscritti, quota di 40 €.       (contesto)
Ecco il rendiconto dell'anno: [INCOLLA IL RENDICONTO].                 (documento fornito)

Scrivi un riassunto per l'assemblea generale.                          (compito)

Rispondi in 10 righe al massimo, con tre rubriche:
entrate, uscite, prospettive.                                          (formato di output)

Esempio di tono: «Abbiamo chiuso l'anno con 312 € in più rispetto all'inizio.»  (esempio)
Non citare nessuna cifra che non compaia nel rendiconto.               (vincolo)

Questa suddivisione corrisponde a ciò che dettaglia l'anatomia di un buon prompt.

Le basi

Prompt. Il messaggio che invii all'IA: una domanda, un'istruzione, un testo da trattare o tutto insieme. Per i generatori di immagini è la descrizione dell'immagine. Si dice anche richiesta. La guida per iniziare ne fa il giro.

Modello linguistico. Il programma che produce le risposte. È stato addestrato su enormi quantità di testo e scrive la sua risposta pezzo per pezzo, calcolando ciò che ha più probabilità di venire dopo. La sigla inglese è LLM, da large language model. Come funziona, senza gergo.

IA generativa. Famiglia di strumenti che producono contenuti nuovi (testo, immagine, suono, codice) invece di classificare o cercare ciò che esiste. ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Midjourney ne fanno parte.

Assistente, chatbot. L'applicazione in cui conversi con un modello. Lo stesso modello può trovarsi dietro più applicazioni, con impostazioni e funzioni diverse.

Conversazione. La serie di scambi all'interno della quale il modello vede tutto ciò che precede. Una nuova conversazione riparte da zero, a meno che lo strumento offra una memoria, il cui funzionamento varia da strumento a strumento.

Addestramento. La fase in cui il modello impara a partire da testi prima di essere messo a tua disposizione. Ciò che è accaduto dopo la sua fine gli è sconosciuto, a meno che abbia accesso a una ricerca.

Token. I pezzi di parole che il modello legge e scrive: una parola corta ne vale uno, una parola lunga può valerne diversi. I limiti e le tariffe degli strumenti si misurano spesso in questa unità. Vedi token e finestra di contesto.

Finestra di contesto. La quantità di testo, in token, che il modello può tenere sotto gli occhi in una volta sola: la tua richiesta, la conversazione, i documenti allegati e la sua stessa risposta. Oltre, perde degli elementi. Per i documenti grandi, leggi lavorare con documenti lunghi.

Ciò che scrivi in un prompt

Ruolo. L'istruzione che dà un punto di vista all'IA: «sei un consulente di gestione». Utile per fissare un livello di linguaggio e un'angolazione, senza rendere il modello più competente di quanto sia. Vedi dare un ruolo all'IA.

Contesto. Le informazioni sulla tua situazione che il modello non può indovinare: chi sei, per chi scrivi, che cosa è stato deciso. Lo si seleziona con il test di questo articolo.

Istruzione, consegna. Ciò che chiedi di fare. Più è precisa e verificabile, meglio viene seguita.

Vincolo. Un limite posto alla risposta: lunghezza, parole vietate, perimetro («solo a partire dal testo fornito»).

Variabile. Un segnaposto tra parentesi quadre, come CITTÀ], che sostituisci a ogni uso. Una variabile trasforma un prompt in un modello riutilizzabile; vedi la [tua libreria di prompt.

Formato di output. La forma voluta per la risposta: elenco, tabella, tre paragrafi. Si impone in una frase, come nell'articolo sul formato.

Output strutturato, JSON. Una risposta in un formato leggibile da un programma, come il JSON, con campi fissi. Utile quando il risultato alimenta un foglio di calcolo o un'applicazione. Vedi l'output JSON.

Prompt di sistema, istruzioni di sistema. Un testo di istruzioni collocato prima della conversazione, che regola il comportamento generale dell'IA (tono, regole, argomenti consentiti). A seconda degli strumenti, assume talvolta la forma di impostazioni personalizzate. Vedi le istruzioni di sistema.

Prompt negativo. Nei generatori di immagini che lo consentono, l'elenco di ciò che non si vuole veder comparire (sfocatura, testo, mani deformate). Vedi il prompt negativo.

Le tecniche

Zero-shot, one-shot, few-shot. Il numero di esempi forniti nel prompt: nessuno, uno solo, qualcuno. Gli esempi fissano formato e tono meglio degli aggettivi. Few-shot prompting dettaglia come sceglierli.

Ragionamento passo dopo passo. Chiedere al modello di esporre il proprio ragionamento prima di concludere, il che aiuta sui problemi a più passaggi. In inglese: chain of thought. A seconda degli strumenti, alcuni modelli lo fanno di propria iniziativa. Vedi ragionare passo dopo passo.

Catena di prompt. Scomporre un compito in più prompt successivi, con il risultato dell'uno che diventa l'input del successivo. Più affidabile di un unico prompt gigante. Vedi concatenare i prompt.

Iterazione. Il fatto di migliorare un risultato con piccole correzioni successive. Il metodo è in migliorare un prompt per iterazioni.

Meta-prompting. Chiedere all'IA di scrivere o migliorare un prompt al posto tuo. Pratico per cominciare, da rileggere prima dell'uso. Vedi il meta-prompting.

Prompt injection. Istruzioni nascoste in un testo che l'IA legge (pagina web, mail, documento) e che può scambiare per ordini. Questo rischio riguarda soprattutto gli strumenti collegati ai tuoi file o a internet.

Le impostazioni

Temperatura. Impostazione che dosa il caso nella scelta delle parole. Bassa, le risposte sono più prevedibili; alta, più varie. Non tutti gli strumenti la rendono modificabile. Vedi temperatura e parametri.

Top-p. Altra impostazione del caso: il modello sceglie solo tra le parole più probabili, fino a una soglia cumulata. Si regola soprattutto negli strumenti per sviluppatori.

Lunghezza massima. Tetto al numero di token della risposta. Una risposta tagliata a metà dipende a volte da qui.

Ciò che non va

Allucinazione. Una risposta falsa, presentata con sicurezza: fonte, cifra, funzione o citazione inventate. Deriva dal funzionamento del modello, anche con un prompt ineccepibile. Vedi ridurre le allucinazioni e verificare una risposta.

Bias. Una tendenza sistematica nelle risposte: stereotipi, punto di vista maggioritario, abitudini di un paese. Il test della sostituzione permette di individuarli.

Compiacenza. Tendenza a darti ragione o a trovare buono il tuo testo, anche quando non lo è. Da contrastare chiedendo esplicitamente una critica.

Deriva della conversazione. Dopo molti scambi, il modello può mescolare vecchie istruzioni con quelle nuove. Si riparte allora da una conversazione nuova.

Gli strumenti e le loro parole

Multimodale. Un modello che tratta più tipi di contenuto: testo, immagine, a volte suono o video. Puoi mostrargli una foto e fargli una domanda su di essa.

RAG. Da retrieval-augmented generation: lo strumento cerca prima dei passaggi in una base di documenti, poi li dà al modello insieme alla tua domanda. È così che certi assistenti rispondono a partire dai tuoi file o dal web.

Agente. Un programma che lascia a un modello concatenare delle azioni (cercare, aprire un file, scrivere) per raggiungere un obiettivo, invece di rispondere una volta sola. Le istruzioni per agenti hanno regole proprie.

Fine-tuning, messa a punto. Riaddestrare un modello esistente su esempi scelti per specializzarlo. Un lavoro da sviluppatori, che non ha nulla a che fare con la scrittura di un prompt.

Memoria. Funzione di alcuni strumenti che conserva informazioni da una conversazione all'altra. Esistenza, impostazioni e durata variano; verificale nello strumento, soprattutto prima di affidargli dati personali. Vedi la riservatezza.

Per usarlo

Non cercare di ricordare tutto. Tieni le otto parole che tornano nei tuoi scambi: prompt, contesto, formato, esempio, iterazione, allucinazione, token, finestra di contesto. Il giorno in cui qualcuno lascia cadere un termine che non conosci, torna qui o, meglio, chiedi all'IA di spiegartelo con un esempio tratto dal tuo mestiere. Se preferisci cominciare dalla pratica, il catalogo di prompt mostra un estratto e un vero risultato prima di qualsiasi acquisto.