Oltre il Prompt: Perché il Context Engineering è il Nuovo Paradigma
L’articolo segna un punto di svolta nel rapporto con gli LLM: il prompt engineering, pur rimanendo una competenza di base, non è più sufficiente a garantire performance affidabili in applicazioni reali. Viene introdotto il context engineering come disciplina emergente e necessaria: non si tratta più solo di “come chiedere”, ma di “cosa il modello deve sapere e avere a disposizione”.
Dalla gestione della memoria al retrieval dei dati, fino all’orchestrazione degli strumenti, il testo spiega perché progettare l’ambiente informativo è diventato il vero fattore critico di successo per la costruzione di agenti AI e workflow aziendali, segnando il passaggio dalla micro-progettazione dell’interazione alla macro-progettazione del sistema.
Dal Prompt Engineering al Context Engineering:
Come Sta Cambiando il Lavoro con gli LLM
Introduzione
Per molto tempo, nel dibattito sui Large Language Models, una delle espressioni più usate è stata prompt engineering. L’idea era semplice: per ottenere buoni risultati da un modello linguistico bisognava saper scrivere bene il prompt, cioè la richiesta iniziale.
Oggi però questo approccio, pur restando importante, non basta più a spiegare come si costruiscono applicazioni davvero efficaci basate su modelli linguistici. Con l’evoluzione degli LLM, delle piattaforme e degli agenti AI, è emersa con sempre maggiore forza un’altra idea: non conta solo come si scrive una domanda, ma soprattutto come si costruisce il contesto in cui il modello deve operare. È qui che entra in gioco il concetto di context engineering.
In questo articolo analizzeremo:
- che cos’è il prompt engineering;
- quali sono le principali tecniche;
- perché è stato così importante;
- quali limiti ha mostrato nel tempo;
- perché oggi il context engineering è diventato un passaggio vitale;
- in che modo cambia il lavoro di chi progetta sistemi basati su LLM.
L’idea di fondo è chiara: il prompt engineering non è morto, ma non è più sufficiente da solo. Il vero salto di qualità avviene quando si passa dalla singola istruzione alla progettazione dell’intero ambiente informativo del modello.
1. Che cos’è il prompt engineering
Il prompt engineering è l’insieme delle tecniche usate per formulare richieste efficaci a un modello linguistico. In termini semplici, significa progettare il testo di input in modo che il modello:
- capisca meglio il compito;
- segua le istruzioni;
- produca un output più utile;
- riduca errori, ambiguità o risposte fuori tema.
All’inizio dell’era dei chatbot generativi, il prompt engineering sembrava quasi una forma di “arte pratica”: piccoli cambiamenti nella formulazione della richiesta potevano modificare molto il risultato finale.
Esempio semplice
Non è la stessa cosa scrivere:
“Spiega la fotosintesi”
oppure:
“Spiega la fotosintesi in massimo 150 parole, con linguaggio semplice, adatto a uno studente di scuola media, usando un esempio concreto.”
Nel secondo caso il modello riceve: un compito più chiaro, un vincolo di lunghezza, un target preciso, un’indicazione di stile, una richiesta di esemplificazione. Il prompt engineering nasce proprio da questa constatazione: la qualità della risposta dipende molto dalla qualità dell’istruzione.
2. Perché il prompt engineering è stato così importante
Il prompt engineering ha avuto un ruolo decisivo nella prima fase di adozione degli LLM per almeno tre ragioni.
2.1 Ha reso utilizzabili modelli ancora poco allineati
I primi modelli generativi erano spesso potenti ma poco disciplinati. Bastava una richiesta vaga per ottenere: risposte prolisse, testi fuori tema, formati sbagliati, contenuti inutili. Un buon prompt serviva a guidare il modello in modo più preciso.
2.2 Ha mostrato che il linguaggio era già un’interfaccia di programmazione
Con gli LLM si è capito che il linguaggio naturale poteva diventare una forma di controllo del software. Invece di scrivere codice tradizionale, in molti casi bastava descrivere: il compito, il ruolo del modello, il formato desiderato, i criteri di qualità.
2.3 Ha creato una cultura operativa
Il prompt engineering ha insegnato a utenti, sviluppatori e aziende che interagire con un LLM non significa “fare una domanda qualsiasi”, ma progettare un input.
3. Le principali tecniche di prompt engineering
Con il tempo si sono diffuse molte tecniche. Le più importanti sono queste.
3.1 Istruzioni chiare e specifiche
La tecnica più basilare, ma anche una delle più efficaci, consiste nel dare istruzioni precise. Funzionano meglio prompt che specificano: cosa fare, cosa non fare, per chi è il testo, quale stile usare, quale formato restituire, quali vincoli rispettare.
Esempio: Invece di “Fammi un riassunto”, meglio: “Riassumi il testo in 5 punti elenco, con linguaggio semplice e senza citazioni dirette.”
3.2 Role prompting
Il role prompting consiste nell’assegnare al modello un ruolo o una prospettiva.
Esempi: “Agisci come un docente universitario”, “Comportati come un consulente legale”, “Rispondi come un editor scientifico”.
Questa tecnica aiuta a orientare: tono, livello di dettaglio, lessico, struttura della risposta. Funziona bene solo se il ruolo è coerente con il task.
3.3 Few-shot prompting
Il few-shot prompting consiste nel fornire al modello alcuni esempi del comportamento desiderato.
Come funziona: Invece di dare solo un’istruzione, si mostrano uno o più casi modello: input → output corretto.
È utile quando il compito è poco standard, richiede un formato preciso o ha criteri difficili da spiegare solo a parole.
3.4 Zero-shot prompting
Nel zero-shot prompting non si danno esempi, ma solo l’istruzione. È il caso più comune nell’uso quotidiano.
Vantaggi: rapido, semplice, spesso basta per task comuni. Limiti: per compiti complessi o ambigui può non essere sufficiente.
3.5 Chain-of-thought prompting
Una delle tecniche più note è il chain-of-thought prompting, cioè l’invito a ragionare per passaggi intermedi.
Esempio: “Risolvi il problema passo per passo”, “Mostra il ragionamento prima della risposta finale”.
Aiuta il modello in compiti che richiedono logica, calcolo, scomposizione del problema, pianificazione. Oggi si tende spesso a preferire formulazioni che chiedono di ragionare internamente e restituire solo la conclusione strutturata.
3.6 Self-consistency e varianti
Una tecnica più avanzata consiste nel far generare al modello più percorsi di ragionamento e poi selezionare la risposta più coerente (self-consistency).
È utile nei compiti di ragionamento matematico, classificazione difficile, decisioni multi-step. È più costoso e meno pratico nell’uso comune.
3.7 Prompt con vincoli di formato
Molto spesso il problema non è ottenere “una risposta”, ma ottenere la risposta nel formato giusto.
Esempi di vincoli: tabella, JSON, elenco puntato, abstract, schema gerarchico, email formale, FAQ, confronto pro/contro.
Negli ambienti professionali il formato è spesso importante quanto il contenuto.
3.8 Prompt decomposition
Questa tecnica consiste nel dividere un compito complesso in sottocompiti più semplici.
Invece di chiedere “Analizza questo report e proponi una strategia completa”, si procede così: riassumi il report; individua i problemi principali; ordina le priorità; proponi tre strategie; valuta vantaggi e rischi.
I modelli spesso lavorano meglio su problemi scomposti, perché riducono dispersione, ambiguità, rischio di saltare passaggi importanti.
3.9 Iterative prompting
Il prompt iterativo non si basa su una sola richiesta perfetta, ma su un processo di raffinamento progressivo.
Si lavora per cicli: prima risposta, correzione, approfondimento, riformulazione, verifica finale. Riflette il modo in cui le persone lavorano davvero con gli LLM: non con un prompt magico, ma con una conversazione progressiva.
4. La validità del prompt engineering
A questo punto bisogna chiarire un punto importante: il prompt engineering continua a essere valido. Non è una moda superata né una tecnica inutile.
Resta fondamentale perché:
- aiuta a ottenere risposte più precise;
- migliora il controllo del modello;
- riduce ambiguità;
- consente di guidare formato e tono;
- è indispensabile nei workflow professionali;
- resta la base di ogni interazione efficace con un LLM.
In altre parole, chi sostiene che il prompt engineering “non serva più” semplifica troppo. È vero piuttosto il contrario: il prompt engineering è ancora utile, ma non è più sufficiente da solo.
5. I limiti del prompt engineering
Con l’evoluzione degli LLM e delle applicazioni reali, sono emersi chiaramente i limiti di un approccio basato solo sul prompt.
- Complessità: Il prompt da solo non basta nei compiti che coinvolgono documenti lunghi, dati aggiornati, memoria dell’utente, strumenti esterni.
- Disponibilità dati: Anche il miglior prompt fallisce se il modello non ha accesso ai dati giusti o al contesto operativo.
- Fragilità: Sistemi basati su prompt molto lunghi e complessi sono difficili da mantenere, poco robusti e sensibili a piccole variazioni.
- Ossessione del prompt perfetto: Oltre una certa soglia, il problema non è più scrivere meglio la richiesta, ma costruire meglio il contesto.
6. Dal prompt engineering al context engineering
È qui che entra in gioco il passaggio decisivo: dal prompt engineering al context engineering.
Definizione semplice
Il context engineering è la progettazione dell’insieme di informazioni, strumenti, memoria, documenti, istruzioni e dati che il modello deve ricevere per svolgere bene un compito.
Se il prompt engineering si concentra soprattutto sulla frase che dai al modello, il context engineering si concentra su tutto ciò che il modello deve avere intorno a quella frase per lavorare in modo affidabile.
Non basta più chiedere bene. Bisogna anche:
- fornire il contesto giusto;
- selezionare i documenti rilevanti;
- recuperare le informazioni corrette;
- strutturare la memoria;
- collegare gli strumenti necessari;
- definire il ruolo del sistema nel workflow.
7. Perché il context engineering è diventato vitale
Oggi il context engineering è diventato vitale per almeno sette ragioni:
- Sistemi integrati: Gli LLM lavorano sempre più dentro sistemi, non da soli (chatbot aziendali, agenti AI, workflow).
- Dati esterni: I dati esterni contano più della sola conoscenza interna.
- Memoria: La memoria è parte del contesto (preferenze, cronologia).
- Tool: I tool cambiano il comportamento del modello.
- Retrieval: Il retrieval è decisivo (quali documenti recuperare e come).
- Selezione: La qualità dipende dalla selezione delle informazioni, non solo dalla formulazione.
- Agenti: È la vera base per costruire agenti AI affidabili.
8. Cosa comprende il context engineering
Il context engineering non è una singola tecnica, ma un insieme di pratiche progettuali:
- Selezione delle informazioni: Decidere quali dati mostrare.
- Retrieval: Recuperare documenti pertinenti.
- Compressione: Riassumere per non saturare il contesto.
- Gestione memoria: Cosa ricordare e per quanto tempo.
- Prompt di sistema: Regole stabili e policy.
- Tool orchestration: Quando e come usare strumenti esterni.
- Stato del workflow: A che punto siamo del processo.
9. Prompt engineering e context engineering: differenze essenziali
La differenza tra i due approcci può essere riassunta così:
| Aspetto | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| Focus principale | Formulazione della richiesta | Progettazione dell’ambiente informativo |
| Unità di lavoro | Prompt singolo o sequenza di prompt | Sistema complessivo di dati, memoria, tool e istruzioni |
| Obiettivo | Migliorare la risposta immediata | Rendere il sistema affidabile, coerente e scalabile |
| Tipico scenario | Uso diretto del chatbot | Applicazioni reali, agenti, workflow, RAG, enterprise |
| Domanda chiave | “Come devo chiedere?” | “Che cosa deve sapere e avere il modello per lavorare bene?” |
10. Un esempio pratico del passaggio
Immaginiamo un assistente AI per un’azienda che deve rispondere a domande sui contratti.
Approccio solo prompt engineering
Si scrive un prompt molto curato:
- “Agisci come consulente legale”
- “Sii preciso”
- “Rispondi in modo formale”
- “Cita le clausole rilevanti”
Questo può aiutare, ma non basta.
Approccio context engineering
Si costruisce invece un sistema che:
- Recupera il contratto corretto
- Estrae le clausole pertinenti
- Aggiunge policy interne
- Recupera definizioni legali
- Conserva la cronologia
- Gestisce i limiti di responsabilità
11. Perché questo cambio di prospettiva è decisivo
La tendenza più evidente è che gli LLM stanno diventando sempre meno “chatbot isolati” e sempre più componenti di sistemi complessi. In questo scenario:
- il prompt engineering resta utile a livello micro;
- il context engineering diventa decisivo a livello macro.
Chi progetta applicazioni AI oggi deve ragionare non solo in termini di prompt, ma anche in termini di retrieval, memoria, stato del task, orchestrazione di strumenti e qualità dei dati disponibili.
12. Il prompt engineering non scompare: cambia posto nella gerarchia
Non stiamo assistendo alla fine del prompt engineering, ma a una sua ricollocazione.
Prima il prompt sembrava il centro di tutto. Oggi è più corretto dire che il prompt è una componente importante, ma interna a un sistema più grande, in cui il contesto conta almeno quanto la formulazione.
In pratica:
- il prompt engineering resta la micro-progettazione dell’interazione;
- il context engineering diventa la macro-progettazione del sistema.
13. Implicazioni pratiche
- Per gli utenti avanzati: Non basta saper scrivere prompt eleganti. Bisogna capire quali dati fornire e come organizzare il contesto.
- Per gli sviluppatori: Diventa centrale progettare pipeline RAG, sistemi di memoria, orchestrazione tool.
- Per le aziende: Il valore competitivo sta nella qualità del contesto costruito (knowledge base, governance, flussi documentali).
- Per la formazione: Bisogna insegnare meno “trucchi da prompt magico” e più progettazione del task e strutturazione del contesto.
14. Conclusione
Il prompt engineering ha avuto un ruolo fondamentale nello sviluppo e nella diffusione degli LLM. Tuttavia, con l’evoluzione dei modelli e delle applicazioni reali, è emerso con forza un limite strutturale: il prompt da solo non basta più.
Quando gli LLM vengono usati in sistemi complessi, con documenti, memoria, retrieval, strumenti esterni e workflow articolati, il vero fattore decisivo diventa il context engineering.
Il passaggio più importante non è da “prompt sbagliato” a “prompt perfetto”, ma da una visione centrata sulla singola istruzione a una visione centrata sulla progettazione del contesto.
Risorse e Approfondimenti
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Analisi del passaggio strategico dalla progettazione del prompt alla costruzione del contesto.
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Panoramica su Chain-of-Thought, Few-shot e Self-consistency.
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Integrazione tra retrieval e contesto per risposte accurate e aggiornate.
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Future Tech
Perché il context engineering è la base per agenti autonomi robusti.
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Context Window, Gestione del Contesto e Prompt Engineering
Un’analisi approfondita su come i principali modelli gestiscono le informazioni e seguono le istruzioni.
In questo articolo analizziamo alcuni dei principali LLM occidentali, sia proprietari sia open weight, concentrandoci in particolare su: ChatGPT, Claude Sonnet e Opus, Gemini Pro, Grok, Llama e Mistral.
L’obiettivo non è soltanto confrontare questi modelli sul piano generale, ma soprattutto capire come si comportano nella gestione del contesto e nel prompt engineering, due aspetti oggi decisivi nell’uso reale dei modelli linguistici.
Cosa conta davvero nell’uso reale
Quando si lavora con un LLM, non conta solo “quanto è intelligente” il modello in astratto, ma anche:
- quanta informazione riesce a tenere nel contesto;
- quanto bene segue istruzioni complesse;
- come interpreta prompt lunghi, strutturati o multilivello;
- quanto è stabile nel mantenere vincoli, ruoli e formati richiesti;
- quanto è sensibile alla qualità del prompt;
- quanto è robusto quando il contesto diventa molto lungo o rumoroso.
In altre parole, due modelli possono sembrare simili nei benchmark, ma comportarsi in modo molto diverso quando devono affrontare task reali come: analizzare documenti lunghi, seguire un prompt complesso con regole multiple, lavorare su codice distribuito in più file, fare sintesi multi-documento, mantenere istruzioni di stile, tono e formato lungo tutta la risposta, operare in pipeline agentiche dove il prompt è solo una parte di un contesto più ampio.
1. Perché context e prompt engineering sono centrali
Nel dibattito pubblico sugli LLM si parla spesso di benchmark, parametri e capacità di ragionamento. Tuttavia, nell’uso pratico, due elementi sono spesso ancora più importanti:
1.1 La finestra di contesto
La context window indica la quantità di token che il modello può elaborare in una singola interazione. Più il contesto è ampio, più il modello può: leggere testi lunghi, ricordare istruzioni date all’inizio della conversazione, confrontare parti diverse di un documento, lavorare su task articolati senza perdere coerenza.
Ma avere una finestra di contesto ampia non basta da solo. Conta anche come il modello usa quel contesto. Alcuni modelli, pur avendo contesti molto grandi, non sfruttano sempre in modo ottimale le informazioni lontane nel prompt. Altri invece mostrano una migliore capacità di recuperare istruzioni o dettagli inserite molte migliaia di token prima.
1.2 Il prompt engineering
Il prompt engineering è l’arte e la tecnica di formulare richieste efficaci a un LLM. Non si tratta solo di “scrivere bene la domanda”, ma di costruire istruzioni che definiscano: ruolo del modello, obiettivo del task, vincoli di output, tono e stile, formato desiderato, priorità tra istruzioni, esempi, contesto documentale, criteri di esclusione o sicurezza.
Un buon modello è quello che: capisce prompt complessi, segue istruzioni gerarchiche, mantiene i vincoli, non si perde nei dettagli, sa distinguere tra istruzioni principali e accessorie, reagisce bene anche a prompt non perfetti.
2. I modelli considerati
In questa comparazione consideriamo:
- ChatGPT / GPT di OpenAI
- Claude Sonnet e Claude Opus di Anthropic
- Gemini Pro di Google
- Grok di xAI
- Llama di Meta
- Mistral di Mistral AI
Questi modelli saranno confrontati soprattutto in base a: ampiezza del contesto, qualità della gestione del contesto lungo, aderenza al prompt, capacità di seguire istruzioni multilivello, robustezza del prompt engineering, utilizzi reali.
3. ChatGPT / GPT di OpenAI
Gestione del contesto
I modelli GPT moderni sono molto forti nella gestione del contesto, soprattutto in ambienti dove il sistema integra: conversazione, file caricati, istruzioni persistenti, strumenti e funzioni accessorie.
OpenAI ha lavorato molto sul fatto che il modello non si limiti a “contenere” molti token, ma riesca anche a: sintetizzarli bene, estrarre priorità, mantenere il focus sul task, non collassare facilmente in risposte disordinate.
Prompt engineering
ChatGPT è generalmente molto bravo nel seguire prompt ben costruiti. In particolare: risponde bene a prompt strutturati in sezioni, gestisce abbastanza bene i vincoli di formato, segue workflow step-by-step, si adatta bene a istruzioni di tono e stile, è forte nei prompt operativi e professionali. Uno dei suoi punti migliori è la versatilità: funziona bene sia con prompt semplici sia con prompt molto articolati.
- Prompt con obiettivi chiari;
- Task multi-step;
- Richieste con formati espliciti;
- Analisi, scrittura, coding e sintesi;
- Contesti ibridi testo + file.
- A volte tende a “riempire i vuoti” troppo rapidamente;
- In prompt molto lunghi può perdere alcune istruzioni secondarie;
- Se il prompt è ambiguo, può scegliere una direzione non desiderata.
Utilizzi ideali: modello generalista, forte aderenza a prompt professionali, buona gestione di documenti e istruzioni combinate, flessibilità tra creatività e precisione.
4. Claude Sonnet e Claude Opus
Gestione del contesto
Claude è spesso considerato uno dei modelli migliori nella lettura di contesti molto lunghi. È particolarmente apprezzato quando deve: leggere PDF estesi, confrontare documenti, estrarre informazioni da testi lunghi, mantenere coerenza su molte istruzioni distribuite nel prompt. In questo campo Anthropic ha costruito una reputazione molto forte.
Prompt engineering
Claude tende a rispondere molto bene a prompt complessi e ben gerarchizzati. Spesso è percepito come particolarmente efficace quando il prompt contiene: regole multiple, esempi, vincoli forti, richieste di precisione formale, istruzioni documentali.
- Eccellente nel seguire istruzioni articolate;
- Molto bravo nei prompt lunghi;
- Forte nel mantenere struttura e ordine;
- Ottimo nel reasoning testuale su materiale ampio.
- Può risultare più cauto o “istituzionale”;
- Meno brillante in output molto creativi;
- Privilegia prudenza e chiarezza rispetto a spontaneità.
Sonnet vs Opus
- Sonnet: più veloce, molto forte in coding e task operativi, eccellente compromesso per uso pratico.
- Opus: più potente nei task complessi, migliore nei prompt lunghi e sofisticati, adatto a casi ad alta densità cognitiva.
Utilizzi ideali: analisi documentale, prompt lunghi e complessi, comparazione tra testi, task con molte istruzioni e vincoli, contesti enterprise document-heavy.
5. Gemini Pro di Google
Gestione del contesto
Gemini è molto competitivo sul piano del contesto, soprattutto nelle versioni pensate per lavorare con: documenti lunghi, input multimodali, workflow enterprise, interazione con strumenti Google. Uno dei suoi punti distintivi è che il contesto non riguarda solo il testo, ma può estendersi a più modalità informative.
Prompt engineering
Gemini tende a dare il meglio quando il prompt è: ben organizzato, orientato a task concreti, integrato con documenti o dati, parte di un ecosistema più ampio.
- Forte nei prompt multimodali;
- Buono nell’analisi strutturata;
- Adatto a richieste testo/immagini/documenti;
- Interessante per pipeline enterprise.
- Aderenza al prompt a volte meno uniforme;
- La forza emerge nel contesto giusto, meno nel prompt “nudo”.
Utilizzi ideali: prompt multimodali, analisi di documenti complessi, workflow integrati con strumenti Google, ambienti enterprise e cloud.
6. Grok
Gestione del contesto
Grok ha un’identità diversa. Il suo valore non è solo nella finestra di contesto, ma nel legame con informazioni aggiornate e con l’ecosistema X. Il “contesto utile” non è solo ciò che l’utente incolla, ma ciò che il sistema recupera dal flusso informativo esterno.
Prompt engineering
Grok tende a essere interessante quando il prompt riguarda: attualità, trend, segnali sociali, richieste meno istituzionali, interazioni più dirette.
- Utile in prompt collegati al tempo reale;
- Stile spesso più diretto;
- Interessante per analisi rapide di segnali correnti.
- Meno consolidato in prompt professionali strutturati;
- Meno standardizzato in ambito enterprise;
- Comportamento da valutare in contesti formali.
Utilizzi ideali: prompt su attualità e trend, monitoraggio di conversazioni pubbliche, analisi social-driven, task dove la freschezza dell’informazione conta molto.
7. Llama di Meta
Gestione del contesto
Llama è il riferimento principale nel mondo open weight occidentale. La gestione del contesto dipende molto dalla versione del modello, dal fine-tuning e dal framework usato per servirlo. Non bisogna pensare a Llama come a un singolo prodotto uniforme: è una famiglia di modelli che può essere quantizzata, adattata, specializzata, integrata in sistemi personalizzati.
Prompt engineering
Uno dei grandi vantaggi di Llama è che consente agli sviluppatori di sperimentare in profondità con il prompt engineering e con il system design. Tuttavia, rispetto ai migliori modelli proprietari, spesso richiede: prompt più accurati, maggiore attenzione alla struttura, più lavoro di tuning, pipeline esterne per ottenere massima robustezza.
- Grande flessibilità;
- Personalizzazione elevata;
- Ottimo per test e sviluppo;
- Adatto a sistemi RAG e agenti personalizzati.
- Qualità meno uniforme out-of-the-box;
- Può essere più sensibile a prompt mal costruiti;
- Rispetto istruzioni dipende dalla variante specifica.
Utilizzi ideali: sviluppo custom, ricerca, deployment locale, aziende che vogliono controllo su prompt e pipeline, sistemi con RAG.
8. Mistral
Gestione del contesto
Mistral si distingue soprattutto per efficienza e qualità tecnica. Anche qui, la gestione del contesto dipende dal modello specifico e dalla sua implementazione. In generale, Mistral ha mostrato ottime capacità rispetto alla dimensione del modello, soprattutto in scenari professionali e tecnici.
Prompt engineering
Mistral è spesso molto valido nei prompt: tecnici, strutturati, professionali, orientati a compiti chiari.
- Efficienza;
- Buon rispetto dei prompt ben costruiti;
- Ottimo rapporto qualità/costo;
- Forte interesse per applicazioni aziendali.
- Meno rifinito nell’esperienza conversazionale;
- Comportamento dipende da versione e fine-tuning;
- Ecosistema meno vasto di Llama.
Utilizzi ideali: applicazioni professionali custom, sistemi efficienti, deployment aziendali, prompt engineering controllato in ambienti tecnici.
9. Confronto diretto su context e prompt engineering
9.1 Chi gestisce meglio i contesti lunghi?
- Claude è spesso considerato il riferimento per la lettura e la tenuta di contesti molto lunghi;
- Gemini è molto forte, soprattutto in scenari multimodali e documentali;
- ChatGPT è estremamente solido e versatile;
- Llama e Mistral dipendono di più dalla configurazione;
- Grok è interessante ma con un’identità più orientata all’aggiornamento dinamico.
9.2 Chi segue meglio i prompt complessi?
- Claude eccelle nei prompt lunghi, gerarchici e ricchi di vincoli;
- ChatGPT è probabilmente il più versatile e robusto nel prompt engineering generalista;
- Gemini è molto forte soprattutto quando il prompt è parte di un workflow multimodale;
- Mistral e Llama possono essere ottimi, ma richiedono più lavoro tecnico;
- Grok è meno il campione del prompt formale complesso.
9.3 Chi è più tollerante verso prompt imperfetti?
- ChatGPT tende a essere molto tollerante e a “capire cosa vuoi fare” anche con prompt mediamente imperfetti;
- Claude funziona molto bene con prompt ben organizzati e restituisce risultati eccellenti quando il compito è definito con precisione;
- Gemini può dare il meglio in ambienti strutturati;
- Llama e Mistral richiedono più disciplina progettuale;
- Grok dipende molto dal tipo di task.
10. Comparazione per utilizzo reale
| Utilizzo | Modelli Consigliati | Note |
|---|---|---|
| Analisi PDF, contratti, documenti lunghi | Claude (Top), Gemini, ChatGPT | Claude è spesso la scelta migliore per densità documentale. |
| Prompt professionali complessi | Claude, ChatGPT | I riferimenti principali per istruzioni gerarchiche. |
| Prompt multimodali | Gemini, ChatGPT | I più forti nell’integrazione di immagini e testo. |
| Coding e sviluppo | Claude Sonnet, ChatGPT, Llama, Mistral | Sonnet molto apprezzato; Llama/Mistral ottimi se customizzati. |
| Sistemi RAG e controllo totale | Llama, Mistral | Permettono controllo totale su pipeline e contesto. |
| Attualità e segnali live | Grok | Vantaggio distintivo per informazione in tempo reale. |
11. Conclusione
Se il criterio principale di confronto è context management e prompt engineering, allora il panorama degli LLM occidentali può essere letto così:
- ChatGPT è il modello più versatile e robusto nel prompt engineering generalista;
- Claude Sonnet e Opus sono probabilmente i migliori per contesti lunghi, analisi documentale e prompt complessi ad alta densità;
- Gemini Pro è molto forte quando il contesto è multimodale e integrato in workflow strutturati;
- Grok è più interessante per contesti dinamici e informazione aggiornata;
- Llama è il pilastro open per chi vuole controllo totale su prompt, contesto e deployment;
- Mistral è una soluzione molto efficiente e tecnica, ideale per ambienti professionali e personalizzati.
In definitiva, non basta chiedersi quale modello sia “più potente”. Bisogna chiedersi: quale modello gestisce meglio il tipo di contesto che mi serve? Quale segue meglio i prompt del mio caso d’uso? Quale è più stabile con istruzioni lunghe e complesse? La vera differenza tra gli LLM, oggi, emerge proprio qui: non solo nella capacità di generare testo, ma nel modo in cui leggono, interpretano e rispettano il contesto che gli forniamo.
Creare un prompt efficace non è solo una questione di fortuna, ma segue una struttura logica precisione. Esistono diversi framework (come il C.R.E.A.T.E. o il C.O.S.T.A.R.), ma la procedura più affidabile e universale può essere sintetizzata in questo flusso step-by-step.
Ecco la procedura definitiva per creare un prompt di successo:
1. Definisci il Ruolo (Persona)
L’IA funziona meglio quando sa “chi” deve essere. Assegnare un ruolo aiuta il modello a selezionare il registro linguistico e le conoscenze giuste dal suo database.
- Cosa fare: Inizia con “Agisci come…” o “Sei un esperto di…”.
- Esempio: “Agisci come un copywriter senior specializzato in email marketing di nicchia.”
2. Fornisci il Contesto (Background)
L’IA ha bisogno di capire lo scenario per dare risposte rilevanti. Senza contesto, l’IA indovinerà le tue intenzioni.
- Cosa fare: Spiega chi sei, chi è il tuo target, qual è l’obiettivo finale e perché stai facendo questa richiesta.
- Esempio: “Sto lanciando un nuovo corso online sulla fotografia per principianti. Il mio target è composto da giovani adulti che usano Instagram ma non sanno usare una reflex. L’obiettivo è convincerli a iscriversi alla lista d’attesa.”
3. Specifica il Compito (Task)
Questa è la parte centrale: cosa deve fare esattamente l’IA? Devi essere chirurgico nella richiesta.
- Cosa fare: Usa verbi d’azione forti e specifici (Scrivi, Riassumi, Analizza, Genera, Codifica). Evita comandi vaghi.
- Esempio: “Scrivi una sequenza di 3 email per un funnel di lancio. La prima email deve creare curiosità, la seconda deve presentare il problema, la terza deve presentare il corso come soluzione.”
4. Imposta Vincoli e Formato (Constraints & Format)
Dire all’IA cosa non fare è importante quanto dirle cosa fare. Inoltre, specifica come vuoi ricevere il risultato.
- Cosa fare:
- Lunghezza: “Massimo 200 parole”, “Un paragrafo breve”.
- Stile: “Tono informale ma professionale”, “Usa un linguaggio semplice evitando il gergo tecnico”.
- Formato: “Restituisci il risultato in una tabella con colonne X e Y”, “Usa un elenco puntato”, “Codice JSON”.
- Esempio: “Usa un tono amichevole e diretto. Non usare parole come ‘opportunità’ o ‘rivoluzionario’. Formatta ogni email con Oggetto, Anteprima testo e Corpo.”
5. Fornisci Esempi (Few-Shot Prompting)
Questo è il segreto dei “power users”. Se mostri all’IA un esempio di ciò che vuoi, la qualità dell’output aumenterà drasticamente.
- Cosa fare: Mostra un esempio di input e l’output desiderato.
- Esempio:
“Ecco un esempio del tono che voglio (non copiare il contenuto, solo lo stile): Oggetto: La tua macchina fotografica ti odia? Corpo: Scommetto che l’hai comprata per fare foto da sogno, ma finora hai scattato solo al gatto. Non preoccuparti, è colpa della modalità automatica…”
6. Iterazione e Affinamento (Feedback Loop)
Il primo risultato raramente è perfetto. Un prompt è una conversazione, non un ordine monouso.
- Cosa fare: Analizza l’output. Se non ti piace, non chiedere genericamente di “farlo meglio”. Sii specifico: “È troppo formale, riscrivilo usando più slang” oppure “La seconda email è troppo lunga, accorciala del 30%”.
Esempio Pratico: Prompt “Cattivo” vs “Successo”
❌ Prompt Cattivo (Vago):
“Scrivimi delle email per vendere un corso di fotografia.”
✅ Prompt di Successo (Strutturato):
(Ruolo) Agisci come un copywriter esperto in lanci di prodotti digitali.
(Contesto) Devo vendere un corso chiamato “Fotografia Facile” a persone che hanno una reflex ma la usano solo in modalità automatica.
(Compito) Scrivi una sequenza di 3 email di vendita.
(Dettagli) Ogni email deve avere un oggetto che invoglia all’apertura. Il tono deve essere empatico e incoraggiante.
(Vincoli) Non usare frasi da “guru del marketing”. Massimo 150 parole a email.
(Formato) Presenta il risultato in una tabella con le colonne: Numero Email, Oggetto, Testo.
(Esempio) Stile simile a questo: “Smetti di scattare foto mediocri. Ecco come usare la tua macchina finalmente.”
La regola d’oro: “Chain of Thought”
Per compiti complessi (come logica, programmazione o analisi dati), aggiungi alla fine del prompt questa frase magica:
“Pensa passo dopo passo prima di rispondere.”
Questo costringe l’IA a mostrare il ragionamento logico prima di darti la risposta, riducendo drasticamente gli errori.
Sistema Costar
E’ uno dei framework più efficaci e utilizzati nel Prompt Engineering perché offre una struttura mnemonica facile da ricordare che garantisce di non dimenticare nessun elemento cruciale.
Ecco come funziona nel dettaglio e come applicarlo passo dopo passo:
Cosa significa C.O.S.T.A.R.?
Ogni lettera rappresenta un componente essenziale del prompt:
- C – Context (Contesto):
Fornisce le informazioni di background. Perché stai facendo questa richiesta? Qual è la situazione generale?- Esempio: “Sto organizzando una festa di compleanno a sorpresa per un appassionato di Star Wars.”
- O – Objective (Obiettivo):
Cosa deve fare esattamente l’IA? È l’azione concreta.- Esempio: “Scrivi un testo per l’invito da inviare su WhatsApp.”
- S – Style (Stile):
In che modo deve essere scritto? Puoi riferirti a uno scrittore famoso, un genere letterario o un modo di fare specifico.- Esempio: “Usa uno stile divertente, drammatico (come il trailer di un film epico) e coinvolgente.”
- T – Tone (Tono):
Quale emozione o atteggiamento deve trasmettere il testo? (Formale, ironico, urgente, empatico).- Esempio: “Il tono deve essere entusiasmante e misterioso (per non rovinare la sorpresa).”
- A – Audience (Pubblico):
Chi leggerà o userà il risultato? L’IA adatta il linguaggio in base a chi riceve il messaggio.- Esempio: “Il pubblico è composto da amici e parenti di età variabile, dai bambini ai nonni.”
- R – Response (Risposta/Formato):
In quale forma vuoi ricevere l’output? (Tabella, lista, codice, paragrafo, email formale).- Esempio: “Fornisci la risposta come un breve messaggio di testo con emoji appropriate.”
Esempio Pratico: Prompt senza vs con C.O.S.T.A.R.
❌ Prompt Senza Struttura:
“Scrivi un invito per una festa Star Wars.”
(Risultato probabile: un testo generico, forse troppo formale o troppo breve, senza personalità).
✅ Prompt Con Struttura C.O.S.T.A.R.:
(Context) Sto organizzando un addio al celibato a tema Star Wars per il mio migliore amico che è un fan accanito.
(Objective) Scrivi il testo per l’invito ufficiale.
(Style) Scrivi come se fossi il narratore all’inizio di un film Star Wars (scorrimento testo apertura).
(Tone) Epico, solenne ma con un sottofondo di “non dire nulla al fidanzato o la alleanza è perduta”.
(Audience) Un gruppo ristretto di 5 amici maschi molto stretti.
(Response) Formatta il testo pronto per essere copiato e incollato su un gruppo WhatsApp, usando le emoji delle spade laser.
Perché C.O.S.T.A.R. funziona meglio?
Rispetto al semplice “Scrivi questo”, il sistema C.O.S.T.A.R. elimina l’ambiguità.
- Spesso chiediamo un obiettivo (O) ma dimentichiamo il pubblico (A): il risultato è un testo che sembra un manuale scolastico invece che un messaggio per amici.
- Spesso chiediamo un compito ma dimentichiamo il formato (R): otteniamo un blocco di testo unico quando volevamo una lista puntata.
In sintesi: usare C.O.S.T.A.R. significa dare all’IA tutti i pezzi del puzzle per ricomporre esattamente l’immagine che hai in testa.
Json Prompting
Il JSON Prompting è una delle tecniche più importanti e potenti nel prompt engineering moderno, specialmente quando si utilizzano i Large Language Models (LLM) all’interno di applicazioni software.
In sostanza, consiste nell’istruire il modello a restituire l’output esclusivamente in formato JSON (JavaScript Object Notation), invece che in testo libero o in prosa.
Ecco una panoramica dettagliata del perché è utile, come si fa e quali sono le best practice.
1. Perché usare il JSON Prompting?
Quando costruisci un’applicazione che usa un LLM (ad esempio un chatbot, un estrattore di dati o un assistente), il testo in linguaggio naturale è difficile da elaborare per un computer. Il JSON, invece, è strutturato e standardizzato.
Vantaggi principali:
- Parseability (Analisi automatica): Il tuo codice può leggere facilmente l’output usando
JSON.parse()senza dover usare espressioni regolari complesse per estrarre i dati. - Integrazione con API: I dati JSON sono pronti per essere inseriti in database, inviati a frontend o passati ad altre API.
- Riduzione degli errori: Forzare una struttura rigida riduce le “allucinazioni” verbose o i commenti inutili che il modello potrebbe aggiungere.
- Affidabilità: Se usato correttamente, garantisce che ricevi esattamente i campi di cui hai bisogno.
2. Come implementarlo (Esempi)
Esistono diversi livelli di complessità nel richiedere il JSON.
Livello Base: Richiesta Semplice
Chiedi semplicemente al modello di usare il formato.
Prompt:
“Estrai le seguenti informazioni dal testo: nome, età, città. Restituisci il risultato in formato JSON.”Testo:
“Mario Rossi ha 32 anni e vive a Roma.”
Risposta del modello:
{
"nome": "Mario Rossi",
"età": 32,
"città": "Roma"
}Livello Intermedio: Definizione dello Schema (Structure Injection)
Per ottenere risultati coerenti, è meglio definire esattamente la struttura (le chiavi) che desideri. Questo impedisce al modello di inventare chiavi diverse (es. “città” vs “luogo”).
Prompt:
Analizza il sentiment della seguente frase. Restituisci un JSON con questa struttura esatta:
{
“sentiment”: “string (positivo, negativo, neutro)”,
“confidence_score”: “float (0-1)”,
“keywords”: “array di stringhe”
}Frase: “Il nuovo ristorante giapponese era fantastico, ma il servizio era un po’ lento.”
Risposta:
{
"sentiment": "misto",
"confidence_score": 0.85,
"keywords": ["fantastico", "servizio", "lento", "ristorante giapponese"]
}3. Best Practice e Tecniche Avanzate
Per evitare che il modello “rompa” il JSON (ad esempio aggiungendo testo prima o dopo, o usando virgolette sbagliate), ecco le regole d’oro:
A. Usa il “System Prompt”
Non mettere le istruzioni sul JSON solo nel messaggio dell’utente. Mettile nel System Message (l’istruzione di sistema).
- System Message: “Sei un assistente che estrae dati. Rispondi SEMPRE e SOLO con JSON valido. Non aggiungere testo introduttivo o conclusivo.”
B. Esempi (Few-Shot Prompting)
Mostrare al modello un esempio di input e l’output JSON desiderato aumenta drasticamente la precisione.
Prompt:
Testo: “Il prodotto costa 50 euro.”
Output: {“prodotto”: “non specificato”, “prezzo”: 50, “valuta”: “EUR”}Testo: “L’auto costa 20.000 dollari.”
Output: …
C. Gestione degli errori (Escape characters)
A volte il testo contiene virgolette che rompono la sintassi JSON. I modelli moderni (GPT-4, Claude 3) gestiscono bene l’escape automatico (\"), ma è bene specificare nel prompt: “Assicurati che il JSON sia valido e che i caratteri speciali siano escapati correttamente.”
4. Funzionalità native (JSON Mode)
Oggi molti provider hanno integrato questa funzionalità direttamente nelle API, rendendo il prompting “manuale” meno necessario ma ancora utile per definire lo schema.
- OpenAI (JSON Mode): Puoi impostare un parametro
response_format={"type": "json_object"}nella chiamata API. Questo garantisce al 100% che la risposta sia un JSON valido (anche se le chiavi potrebbero non essere quelle che volevi, quindi serve comunque un prompt chiaro). - Function Calling / Tool Use: Invece di chiedere il JSON nel testo, definisci una “funzione” con uno schema JSON. Il modello riempie gli argomenti della funzione. È il metodo più robusto per ottenere dati strutturati.
5. Un errore comune da evitare
L’errore: Il modello risponde con:
“Certamente! Ecco il JSON che hai richiesto: \n json \n {...} \n“
Questo rompe il parser perché il codice inizia con “Certamente…” o include i markdown del codice ( “` ).
La soluzione:
Aggiungi al prompt una regola ferrea:
“Rispondi SOLO con l’oggetto JSON. Non includere frasi introduttive, spiegazioni o markdown code blocks.”
Riassunto
Il JSON Prompting è il ponte tra il linguaggio naturale “fuzzy” degli LLM e la rigidità deterministica del software. Se stai costruendo un’applicazione, è quasi sempre la strada da percorrere per processare i dati estratti dal modello.
Per capirlo in modo semplice, pensa alla differenza tra parlare a un essere umano e parlare a un computer.
Ecco una guida rapida per scegliere tra i due:
1. Scegli il metodo CO-STAR quando vuoi “QUALITÀ e CREATIVITÀ”
Usa CO-STAR quando il tuo obiettivo è ottenere un testo ben scritto, un ragionamento complesso o un contenuto creativo. È il metodo migliore se il risultato deve essere letto da una persona.
CO-STAR sta per:
- Context (Contesto)
- Objective (Obiettivo)
- Style (Stile)
- Tone (Tono)
- Audience (Pubblico)
- Response (Formato risposta)
Esempio:
Vuoi scrivere un’email di scuse a un cliente arrabbiato.
“Sei un responsabile del servizio clienti esperto (Context). Scrivi un’email per scusarti per il ritardo della consegna (Objective). Usa uno stile professionale ma empatico (Style/Tone). Il destinatario è un cliente infuriato (Audience). L’email deve essere breve e offrire un buono sconto (Response).”
👉 Risultato: Un testo fluido, convincente e “umano”.
2. Scegli il JSON Prompting quando vuoi “DATI e ORDINE”
Usa il JSON Prompting quando il tuo obiettivo è estrarre informazioni, classificare dati o popolare un database. È il metodo migliore se il risultato deve essere letto da un software o deve essere perfettamente strutturato.
Esempio:
Vuoi analizzare 100 recensioni di un prodotto per capire cosa ne pensa la gente.
“Analizza questa recensione. Restituisci SOLO un JSON con questi campi: ‘sentiment’ (positivo/negativo), ‘prodotto_menzionato’ (stringa), ‘voto’ (numero da 1 a 5).”
👉 Risultato: Dati puliti, pronti per essere inseriti in un grafico o in un Excel.
La regola del pollice (Regola d’oro)
Fatti questa domanda: “Chi leggerà il risultato?”
- Se deve leggerlo una persona (un capo, un cliente, tu stesso):
👉 Usa CO-STAR. Ti serve bellezza, stile e persuasione. - Se deve leggerlo un computer (un codice Python, un sito web, un database):
👉 Usa JSON Prompting. Ti serve precisione, struttura e zero errori di formato.
Si possono mescolare?
Assolutamente sì! Questa è la mossa da “pro”.
Puoi usare il framework CO-STAR per impostare il contesto e il ruolo, e poi chiedere come output finale un JSON.
Esempio combinato:
- (C – Context): Sei un esperto analista finanziario.
- (O – Objective): Analizza questo bilancio e trova i punti critici.
- (A – Audience): Il risultato sarà letto da un software di contabilità.
- (R – Response): Restituisci l’output in formato JSON con le chiavi “rischio” e “raccomandazione”.
In sintesi:
- CO-STAR = Il Come e il Perché (Qualità del contenuto).
- JSON = Il Cosa e il Dove (Struttura dei dati).
📢 Nota: Google AI Studio e i “Structured Outputs” (JSON Schema)
Nelle ultime ore/giorni, Google AI Studio ha ufficialmente esteso e reso più accessibile il supporto per i Structured Outputs (Output Strutturati). Questo va oltre il semplice “chiedere il JSON nel prompt”.
Ecco cosa cambia concretamente per chi usa Gemini:
1. Addio al “Prompting Manuale” per il JSON Prima, dovevi sperare che il modello rispettasse le istruzioni (come visto nel JSON Prompting classico). Ora, Google AI Studio introduce un’interfaccia laterale dove puoi definire lo schema JSON direttamente nelle impostazioni della richiesta.
- Non scrivi più “Rispondi in JSON”.
- Selezioni semplicemente il formato “JSON” e incolli o definisci la struttura (ad esempio:
{"nome": "string", "eta": "integer"}).
2. La garanzia al 100% La differenza fondamentale è l’affidabilità.
- Vecchio metodo: Il modello prova a fare del suo meglio, ma può comunque inventare campi o sbagliare le virgolette.
- Nuovo metodo (Structured Output): Il modello è costretto a rispettare lo schema. Se lo schema dice che il campo “prezzo” deve essere un numero intero, il modello non potrà restituire una stringa come “dieci euro”. È matematicamente garantito che l’output sarà un JSON valido e parsabile.
3. Come appare nell’interfaccia Nella barra laterale destra di Google AI Studio, sotto le impostazioni del modello, trovi ora opzioni specifiche per il formato di output. Puoi passare da “Testo libero” a “JSON” e fornire un riferimento per lo schema. Questo rende l’estrazione dati (es. da fatture, CV o articoli) molto più veloce e sicura.
Perché è utile per te? Se stai usando il modello per popolare un database o un foglio Excel, questa funzione elimina completamente la fase di “pulizia” e “correzione” del JSON rotto. È il passaggio definitivo dal “speriamo che capisca” al “certezza tecnica”.
In sintesi: mentre il JSON Prompting è una tecnica di “persuasione” per il modello, i nuovi Structured Outputs di Google AI Studio sono una “limitazione tecnica” che rende impossibile per il modello sbagliare il formato. È l’evoluzione naturale di cui avevamo bisogno.
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Scrivere è sempre stata una mia passione. Dopo anni di appunti, riflessioni e sperimentazioni, tre anni fa è nato questo blog. Fin da subito, però, ho dovuto confrontarmi con una sfida evidente: l’incredibile accelerazione dell’evoluzione scientifica legata all’intelligenza artificiale rende complesso mantenere aggiornato un progetto di divulgazione che ambisce alla qualità e alla precisione.
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