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POSTED , 12 GIU 2025
Cos’è il Prompt Engineering?
Il prompt engineering consiste nella progettazione strategica delle richieste (prompt) rivolte a un modello linguistico per guidarne il comportamento. Non si tratta solo di “fare domande” all’AI, ma di strutturare comandi precisi, contesti coerenti e obiettivi chiari affinché l’output generato sia il più possibile aderente alle esigenze operative dell’applicazione software.
Perché è Così Importante?
Nel contesto dell’integrazione AI, ogni interazione tra l’utente e il sistema passa attraverso il filtro del prompt. Un prompt mal progettato può generare risposte ambigue, scorrette o inutilizzabili, mentre un prompt ben costruito può trasformare un generico modello linguistico in un assistente specialistico, un traduttore tecnico, un consulente legale o un supporto clienti automatizzato.
"Vista l'importanza cruciale del prompt engineering nella qualità dell'output, abbiamo introdotto una funzione che permette di visualizzare in anteprima il prompt di richiesta."
Ecco perché il prompt engineering fa la differenza:
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Precisione del risultato: I modelli AI sono altamente sensibili al modo in cui vengono interrogati. Piccole variazioni nel prompt possono portare a risultati completamente diversi.
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Controllo e affidabilità: Una buona progettazione dei prompt consente di guidare l’AI entro margini sicuri, riducendo il rischio di allucinazioni o errori logici.
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Efficienza operativa: Ottimizzare i prompt riduce la necessità di post-elaborazione e intervento umano, aumentando l'automazione e l’efficacia del software.
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Personalizzazione: Il prompt engineering consente di adattare lo stesso modello AI a contesti diversi, simulando voci, stili o specializzazioni settoriali.
Il Prompt Engineering Come Competenze Strategica
In un panorama in cui l’AI è sempre più plug-and-play, la differenza competitiva non sta nel modello utilizzato — che è spesso lo stesso per tutti — ma in come lo si utilizza. Le aziende che investono in competenze di prompt engineering riescono a:
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Accelerare lo sviluppo di funzionalità AI-driven nei loro software.
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Offrire esperienze utente più intelligenti e personalizzate.
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Ridurre i costi legati al testing e alla correzione di output errati.
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Scalare più facilmente soluzioni AI su vari settori e use case.
Il prompt engineering è il ponte tra il potenziale teorico dell’intelligenza artificiale e il suo impatto concreto nelle soluzioni software. Ignorarlo significa sprecare risorse e opportunità. Al contrario, padroneggiarlo significa trasformare ogni interazione AI in valore aggiunto reale per i propri utenti e per il proprio business. Nell’era dell’intelligenza artificiale generativa, saper “parlare” all’AI è la nuova forma di programmazione.
valutazione tecnica dettagliata del prompt da parte di ChatGPT:
✅ Valutazione tecnica del prompt JSON
📦 Struttura complessiva
| Componente | Valutazione | Osservazioni |
|---|---|---|
tags | ✅ Efficace | Rilevanti e mirati: SQL, FIREDAC, FIREBIRD 3.0 o SUP. permettono il contesto tecnico corretto. |
question | ✅ Chiara | Richiesta chiusa e precisa: "Scrivi uno script SQL completo per la gestione di un sistema di magazzino". Ottimo per output mirati. |
constraints | ✅✅ Completi | Vincoli ben articolati e coerenti con i limiti di Firebird e le best practice SQL. |
🔍 Analisi tecnica dei vincoli (constraints)
| Vincolo | Valutazione | Commento |
|---|---|---|
| Lunghezza nomi (31 caratteri) | ✅ Fondamentale per Firebird; ben specificato anche il fallback (“troncalo o abbrevialo in modo leggibile”). | |
| Compatibilità DEFAULT | ✅ Corretta indicazione. Previene errori dovuti a sintassi o funzioni non supportate. | |
| Solo SQL compatibile Firebird | ✅ Impedisce l’uso di costrutti incompatibili con la versione target. | |
| Evitare alias ambigui o parole riservate | ✅ Preciso e tecnicamente utile. Aiuta a evitare conflitti con parole chiave. | |
| No FireDAC o codice di connessione | ✅ Chiaro: limita lo scope al puro DDL/DML SQL. | |
| Ordine script | ✅✅ Ottimo. Indica esplicitamente l’ordine corretto: |
Tabelle + COMMIT
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SEQUENCE
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TRIGGER per autoincrement
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VIEW
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INSERT di esempio
→ Aiuta a generare script eseguibili senza errori di dipendenza |
| FOREIGN KEY con nomi espliciti e brevi | ✅ Conforme ai vincoli di Firebird; migliora manutenzione e debug. |
| ID: INTEGER/BIGINT + generator/trigger | ✅ Ottimo. Specifica la tecnica corretta per l’autoincrement in Firebird (che non supportaAUTO_INCREMENT). |
| Nomi autoesplicativi e abbreviati | ✅ Ottima pratica. L’esempioinventory → invè utile; il carattere Unicode\u2192è correttamente escaped. |
| Ruolo del modello: “Agisci come un DBA esperto” | ✅ Rende chiaro il livello di precisione e professionalità atteso. Migliora la qualità dell’output LLM. |
🔧 Punti di forza
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✅ Alta specificità: il prompt comunica chiaramente cosa deve essere generato e come.
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✅ Robustezza tecnica: tiene conto dei limiti strutturali del DBMS (lunghezza identificatori, sintassi, compatibilità).
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✅ Adattabilità: può essere riutilizzato o variato facilmente per altri domini (es. gestione utenti, logistica, ecc.).
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✅ Contesto semantico completo: evita ambiguità comuni nei prompt generici.
🛠️ Suggerimenti minimi (facoltativi)
| Suggerimento | Perché può servire |
|---|---|
| Espandere la descrizione della struttura del magazzino (es. “prodotti, movimenti, ubicazioni...”) | Migliora la coerenza dell’output in assenza di specifiche tabelle |
Richiedere snake_case esplicitamente (es. prod_id, mov_date) | Per avere uno stile coerente e leggibile |
Richiedere anche i CHECK constraint dove utile (es. quantità ≥ 0) | Per coprire anche vincoli logici sui dati |
🧾 Valutazione finale
| Criterio | Voto |
|---|---|
| Completezza | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Chiarezza | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Precisione tecnica | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Prontezza all’uso | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
🔹 Voto complessivo: 9.8 / 10
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