Concatenazione di Prompt (Prompt Chaining)

L'incatenamento di prompt è una tecnica potente utilizzata per gestire compiti complessi suddividendoli in una serie di prompt più piccoli e interconnessi per un modello di Intelligenza Artificiale (IA). Invece di fare affidamento su un singolo prompt massiccio per risolvere un problema a più fasi, viene creata una catena in cui l'output di un prompt diventa l'input per il successivo. Questo approccio modulare migliora l'affidabilità, la trasparenza e le prestazioni complessive dei sistemi di IA, in particolare dei Large Language Models (LLM). Consente la costruzione di flussi di lavoro sofisticati che possono coinvolgere la logica, strumenti esterni e persino diversi modelli di IA.

Come funziona il Prompt Chaining

Fondamentalmente, il prompt chaining orchestra una sequenza di chiamate a uno o più modelli di IA. Il processo segue un flusso logico: un prompt iniziale viene inviato al modello, la sua risposta viene elaborata e le informazioni chiave di tale risposta vengono estratte e utilizzate per costruire il prompt successivo nella sequenza. Questo ciclo continua fino al raggiungimento dell'obiettivo finale. Questa metodologia è essenziale per la creazione di agenti di IA in grado di ragionare e agire.

Questo approccio consente la decomposizione delle attività, in cui ogni fase della catena è ottimizzata per una sotto-attività specifica. Ad esempio, un prompt potrebbe essere progettato per l'estrazione di informazioni, il successivo per la sintesi dei dati e un ultimo per la generazione di testo creativo. Framework come LangChain sono specificamente progettati per semplificare lo sviluppo di queste catene gestendo lo stato, i prompt e l'integrazione di strumenti esterni.

Applicazioni nel mondo reale

L'incatenamento dei prompt è versatile e ha molte applicazioni pratiche nel machine learning (ML) e nell'automazione del flusso di lavoro.

1. Agente di supporto clienti automatizzato: Un utente invia un ticket di supporto complesso.

   • Prompt 1 (Classificazione): Un LLM analizza il messaggio dell'utente per classificare il problema (ad esempio, "fatturazione", "tecnico", "accesso all'account").
   • Prompt 2 (Recupero dati): In base alla classificazione "tecnica", il sistema esegue una fase di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Un nuovo prompt chiede all'AI di cercare documenti pertinenti in una knowledge base tecnica.
   • Prompt 3 (Generazione di risposte): I documenti recuperati vengono inseriti in un prompt finale che indica all'LLM di sintetizzare le informazioni e generare una soluzione chiara e dettagliata per l'utente. Scopri di più sui meccanismi dei sistemi RAG.

2. Creazione di contenuti multimodali: Un marketer vuole creare una campagna sui social media per un nuovo prodotto.

   • Prompt 1 (Generazione di testo): Il marketer fornisce i dettagli del prodotto e un prompt chiede a un LLM di generare cinque slogan di marketing accattivanti.
   • Prompt 2 (Generazione di immagini): Lo slogan scelto viene quindi utilizzato come base per un nuovo prompt diretto a un modello text-to-image come Stable Diffusion per creare una visualizzazione corrispondente.
   • Prompt 3 (Analisi visiva): Un modello di computer vision, come un modello Ultralytics YOLO addestrato su misura, potrebbe quindi essere utilizzato in una fase successiva per garantire che l'immagine generata soddisfi le linee guida del marchio (ad esempio, confermando che il logo corretto sia presente). Tali modelli possono essere gestiti e distribuiti tramite piattaforme come Ultralytics HUB.

Concatenazione di Prompt vs. Concetti Correlati

È utile distinguere il concatenamento di prompt da tecniche simili:

• Ingegneria del prompt (Prompt Engineering): Questa è la pratica generale di progettare prompt efficaci. La concatenazione di prompt è una tecnica specifica all'interno dell'ingegneria del prompt che si concentra sulla strutturazione sequenziale di più prompt.

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: CoT mira a migliorare il ragionamento di un LLM all'interno di un singolo prompt chiedendogli di "pensare passo dopo passo". Al contrario, il prompt chaining suddivide l'attività in più passaggi di prompt distinti, che possono coinvolgere diversi modelli o strumenti in ogni passaggio.

• Generazione aumentata dal recupero (RAG): RAG è una tecnica in cui un'IA recupera informazioni da una fonte esterna prima di generare una risposta. RAG viene spesso utilizzato come un passaggio specifico all'interno di una catena di prompt più ampia, non come il meccanismo di concatenazione stesso.

• Arricchimento del prompt (Prompt Enrichment): Questo implica l'aggiunta automatica di contesto al prompt iniziale di un utente prima che venga inviato all'IA. Migliora un singolo prompt piuttosto che orchestrare l'elaborazione sequenziale di più prompt interconnessi.

• Prompt Tuning: Un metodo di fine-tuning efficiente in termini di parametri (PEFT) che apprende "soft prompt" (embedding) durante l'addestramento del modello. È una tecnica di personalizzazione del modello, distinta dalla struttura di esecuzione runtime del prompt chaining.

L'incatenamento di prompt è un metodo potente per strutturare le interazioni con modelli di IA avanzati come gli LLM e persino per integrarli con altri sistemi di IA, compresi quelli utilizzati per la classificazione delle immagini o la segmentazione delle istanze. Ciò rende le attività complesse più gestibili e migliora l'affidabilità dei risultati in varie applicazioni di machine learning, dalla data analytics di base a sofisticati sistemi di IA multimodali. Il deployment di modelli specializzati che possono formare componenti di tali catene è facilitato da piattaforme end-to-end. Puoi esplorare una varietà di compiti di computer vision che possono essere integrati in questi flussi di lavoro avanzati.