Il Reverse Prompt Engineering è una tecnica utilizzata per guidare l’Intelligenza Artificiale (IA) durante la generazione di contenuti testuali. Immagina di essere in un ristorante stellato Michelin e di voler scoprire la ricetta di uno dei piatti dello chef: studi gli ingredienti, provi a indovinare le tecniche utilizzate e cerchi di replicare il processo.
Allo stesso modo con l’IA generativa prendiamo un contenuto o un pezzo di testo e proviamo a ricostruire il ‘prompt’ che molto probabilmente lo ha generato.
Passaggio 1: Identificare il contenuto obiettivo
Inizia identificando un testo o un contenuto di output che desideri replicare.
Questo agisce come il ‘piatto finito’ nel nostro esempio del ristorante Michelin. Potrebbe essere qualsiasi tipo di contenuto testuale – un articolo di blog, una descrizione di prodotto, una mail di una newsletter, e così via.
Passaggio 2: Generare il prompt con l’AI
Una volta individuato il contenuto, il prossimo passaggio è utilizzare l’IA per generare il prompt corretto basandosi sul testo di output. Questo può essere facilmente fatto costruendo un prompt per l’IA che chieda di analizzare il testo e creare un prompt appropriato.
Ad esempio, potresti dire all’IA:
"Voglio utilizzare l'ingegneria inversa dei prompt, in cui mi aiuti a creare prompt basati sul testo che ti fornisco e che siano ottimizzati e ideali per produrre contenuti simili. Inizia da questo testo per trovare il prompt più accurato che potrebbe averlo generato. Evidenzia tutte le informazioni rilevanti, come il tono di voce, lo stile e il linguaggio: 'Le tendenze delle scarpe del 2022 sono all'insegna dell'ecosostenibilità, con l'aumento di marchi che utilizzano materiali riciclati e tecniche di produzione a impatto zero. Un'altra tendenza chiave di quest'anno è il ritorno delle scarpe con tacco chunky, che erano popolari negli anni '90.' "
L’IA, quindi, analizzerebbe il testo e potrebbe generare un prompt come:
"Scrivi un articolo informativo, in tono coinvolgente e in uno stile giornalistico, che evidenzi le principali tendenze delle scarpe per l'anno 2022, concentrandoti sull'incremento dei marchi eco-sostenibili e sul ritorno dei tacchi chunky popolari negli anni '90. "
In questo caso, la comprensione della teoria dietro l’ingegneria inversa dei prompt da parte dell’IA consente un’analisi efficace del testo e una creazione di prompt efficiente.
Passaggio 3: Testare e affinare il prompt
Infine, devi testare il tuo ‘prompt’ sul tuo modello di generazione di testo per vedere se genera un output simile al tuo pezzo di contenuto obiettivo. Se non è così, devi ‘affinare’ o modificare il tuo prompt e testarlo di nuovo.
Affinare il prompt si riduce a comprendere quali elementi del testo originale potrebbero non essere stati catturati correttamente e modificare il prompt di conseguenza.
Ad esempio, se il contenuto generato non ha catturato il tono informativo e il focus sugli aspetti sostenibili delle tendenze della moda, potrebbe essere necessario modificare il prompt per enfatizzare questi aspetti.
Il prompt potrebbe essere modificato in
"Scrivi un articolo informativo, in tono coinvolgente e in uno stile giornalistico, che evidenzi le principali tendenze della moda per le scarpe del 2022, mettendo in risalto l'importanza dei temi dell'eco-sostenibilità."
Oltre a provare diverse formulazioni del prompt, è inoltre possibile variare l’ordine dei dettagli contenuti nel prompt, o modificare il modo in cui questi sono presentati. Ad esempio:
"In maniera informativa, evidenzia le pratiche ecocompatibili come tendenza chiave della moda delle scarpe del 2022. Utilizza un tono coinvolgente e uno stile giornalistico."
Ricorda che gli adattamenti al prompt devono essere effettuati in modo metodico e incrementale, in modo da poter tracciare quali modifiche portano a miglioramenti nel contenuto generato.
Annota le diverse varianti del prompt e confronta i relativi contenuti generati per determinare quali modifiche producono i migliori risultati. Se non usi Copybase assicurati di avere sempre un editor aperto a portata di mano per salvare le diverse versioni prodotte dall’AI.
Dopo aver eseguito diverse iterazioni di test e affinamento, dovresti essere in grado di creare un prompt che consente di generare un contenuto simile a quello del tuo obiettivo.
Tuttavia, tieni presente che ogni modello di IA ha i suoi limiti e potrebbero esserci alcuni aspetti o dettagli del contenuto obiettivo che il modello non è in grado di replicare perfettamente.
Passaggio 4: Astrarre un modello di prompt per scrivere nuovi contenuti
Dopo aver affinato con successo il tuo prompt e raggiunto un risultato soddisfacente, l’ultimo passaggio nel processo di Reverse Prompt Engineering è la creazione di un modello di prompt astratto.
Questo modello astratto può servire come schema per la generazione di nuovi contenuti simili.
Nel creare il modello astratto, gli elementi specifici del contenuto che hai affinato vengono rimossi o generalizzati. L’idea è di mantenere solo la struttura o lo schema del tuo prompt, che può poi essere riutilizzato per generare nuovi contenuti.
Ad esempio, se il prompt che hai affinato è:
"Scrivi un articolo informativo, in tono coinvolgente e in uno stile giornalistico, che evidenzi le principali tendenze della moda per le scarpe del 2022, mettendo in risalto l'importanza dei temi dell'eco-sostenibilità"
una sua versione astratta potrebbe essere:
"Scrivi un articolo informativo, in un tono {tono} e in uno stile {stile}, che evidenzi {argomento}, mettendo in risalto {aspetto importante}".
In questo modello di prompt astratto, le parti tra parentesi graffe, “{tono}”, “{stile}”, “{argomento}” e “{aspetto importante}”, sono posti riservati che possono essere riempiti con qualsiasi tono, stile, argomento e aspetto rilevante che desideri per il tuo nuovo contenuto.
Per esempio, potresti voler scrivere un articolo sulle ultime tendenze dei gadget tecnologici, mettendo in risalto l’importanza della protezione dei dati.
Conclusioni
Il Reverse Prompt Engineering rappresenta una potente metodologia per ottenere il massimo da un modello di generazione di testo.
In un certo senso, è simile a diventare uno chef stellato Michelin della generazione di contenuti con AI: impari a degustare e analizzare i ‘piatti’ più raffinati del campo testuale, per poi creare le tue ‘ricette’ originali che catturano lo stesso fascino e il successo dei tuoi piatti d’ispirazione.
Con questa strategia, non devi più limitarti a sperimentare con prompts casuali o generici.
Potrai prendere qualsiasi contenuto di successo presente sul mercato, sciogliere ogni suo ingrediente chiave – stile, tono, struttura, argomenti – e portarlo nel tuo laboratorio di testo AI per creare la tua ricetta perfetta.
Ricette che, con la pratica, possono generare contenuti distintivi ma familiari, rivoluzionari ma collaudati, in poche parole, contenuti fatti per avere successo.
E se ti stai chiedendo dove iniziare a cercare queste ricette di successo, la libreria di Copybase è un grande archivio di prompts.
Puoi trovare l’esempio di prompt illustrato in questo articolo e molti altri che possono servire come base per la tua avventura nel Reverse Prompt Engineering.
Ricorda, il cielo è il limite quando hai gli strumenti giusti a portata di mano. Buona creazione con l’AI!
