Corso di prompting avanzato · 2 min di lettura
Context engineering
Capisci cos'è il context engineering, come funzionano i sei componenti di un prompt ben strutturato e cosa significa context rot.
Introduzione
Sezione intitolata “Introduzione”Obiettivi di apprendimento
Dopo aver letto la sezione 1 sarai in grado di:
- Spiegare cos’è il context engineering e perché è importante
- Identificare i sei componenti di un prompt ben strutturato
- Capire cos’è il context rot e come evitarlo
- Capire cos’è la finestra di contesto
Nel corso base hai imparato a costruire prompt chiari usando i cinque pilastri fondamentali — è un ottimo punto di partenza.
Ora facciamo un passo in più e allarghiamo la visuale. Quando scrivi un prompt stai costantemente scegliendo cosa il modello deve sapere: quale background riceve, quali esempi vede, quali regole deve seguire. Questa scelta non è mai neutrale: le informazioni giuste producono buone risposte, quelle sbagliate producono risposte scadenti.
Fare queste scelte in modo consapevole si chiama context engineering.
Cos'è il context engineering?
Il context engineering consiste nel modellare attivamente le informazioni che dai al modello. Non solo una singola istruzione, ma un intero ecosistema informativo: la tua descrizione del ruolo, i tuoi esempi, i tuoi documenti e i tuoi vincoli, tutto in interazione.
L’obiettivo è fornire al modello le informazioni giuste, al momento giusto, per ogni risposta che genera.
I sei componenti di un prompt ben strutturato
Un prompt ben costruito contiene (alcuni o tutti) questi sei componenti:
| Componente | Scopo | Esempio |
|---|---|---|
| Istruzione comportamentale | Imposta il ruolo, il comportamento e il tono del modello | “Sei un esperto HR con esperienza” |
| Istruzione | Il compito chiaro e orientato all’obiettivo | “Riassumi le deviazioni in tre punti” |
| Contesto | Informazioni di background, documenti, storico | “In allegato trovi il verbale della riunione di…” |
| Esempi | Dimostra il formato o il tono desiderato | Coppie Input → Output |
| Vincoli di output | Formato, lunghezza, struttura | “Rispondi in forma di elenco, max 100 parole” |
| Delimitatori | Separa le sezioni in modo chiaro | Tag XML, intestazioni, virgolette triple |
Non hai sempre bisogno di tutti e sei. Ma ogni volta che una risposta non soddisfa le tue aspettative, chiediti: quale componente manca o è poco chiaro?
Context rot
La finestra di contesto è lo spazio che il modello può “vedere” in un dato momento. È ampia ma non infinita — questa è una limitazione presente in tutti i modelli linguistici.
La capacità del modello di richiamare correttamente le informazioni diminuisce man mano che la finestra di contesto si riempie. Paradossalmente, più informazioni portano a minore precisione. Questo si chiama context rot.
Conseguenza pratica: Tratta il contesto come una risorsa limitata e preziosa. Includi solo ciò che è direttamente rilevante. Rimuovi tutto ciò che non aiuta il modello a rispondere meglio.
Senza consapevolezza del contesto:
[Incollare un documento di politica di 30 pagine]Cosa diciamo sul lavoro da remoto?Con consapevolezza del contesto:
Di seguito la sezione 4 della nostra politica sul lavoro da remoto (95 parole).Riassumi le tre regole più importanti per il lavoro da remoto.
[Sezione 4 incollata – 95 parole]Il secondo esempio dà al modello esattamente quello di cui ha bisogno e niente di più — pensa alla qualità piuttosto che alla quantità per i tuoi dati.
Prova ora: Apri il tuo assistente AI. Scegli un compito lavorativo di ieri o di oggi. Scrivi un prompt che includa almeno tre dei sei componenti nella tabella sopra. Dopo, annota: quali componenti hai scelto? Quale hai omesso e perché? Noti una differenza rispetto a come scrivevi i prompt prima?
Riepilogo
Sezione intitolata “Riepilogo”- Il context engineering consiste nel curare le informazioni giuste nel formato giusto al momento giusto
- Un prompt ben strutturato ha sei componenti: istruzione comportamentale, istruzione, contesto, esempi, vincoli di output e delimitatori
- Context rot: più informazioni ≠ risposte migliori — includi solo ciò che è rilevante
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Cosa significa context engineering?