Prompt Engineering: Techniques, Reasoning, and Safety

Definizione operativa di prompt come istruzione più contesto e descrizione pratica del prompt engineering con esempi concreti, processo di iterazione e limiti inclusi.

Elenco compatto dei componenti di un prompt, un esempio rappresentativo multi-componente (task, modello, parametri, input, output atteso) e indicazioni su formattazione dell'output collegate al capitolo sui parametri di decoding.

Quadro compatto dei principali parametri di decoding: ruolo relativo di greedy/beam search, temperature e top-p, con un esempio operativo e indicazioni su dove trovare la trattazione consolidata e dettagliata.

Come la formulazione del prompt e le scelte di formato influenzano riassunti specifici; modelli di prompt concreti per riassunti in una frase, in tre punti e in elenco a bullet, più raccomandazioni pratiche di parametri mirate a compiti di sintesi.

Linee guida per rispondere in modo conciso basandosi solo sul contesto fornito, template canonico per la gestione dell'incertezza, e indicazioni su quando preferire tecniche complementari come knowledge augmentation e ReAct.

Prompting patterns, concrete examples and validation checklists per task: una pagina dedicata alla classificazione testuale, una al role-playing con controllo di persona e tono, e una con linee guida pratiche di valutazione e test.

Esempi pratici e linee guida per generare codice tramite prompt: contesto minimo e schema, strategie di struttura del prompt e validazione con runtime (PAL), e un esempio MySQL completo.

Spiegazione compatta di chain-of-thought e pagine distinte su few-shot CoT, zero-shot CoT ed esempi illustrativi con tecniche correlate (self-consistency, PAL).

Definizione, procedura operativa, esempio concreto e limiti della tecnica di self-consistency per migliorare chain-of-thought; strategie di mitigazione pratiche e impostazioni di campionamento consigliate.

Toolkit operativo che combina generate-knowledge, PAL e ReAct con regole decisionali, workflow canonici, esempi concreti tratti dai materiali e una checklist operativa di verifiche e precauzioni.

Definizioni, vettori di attacco, scenari d'impatto e linee guida pratiche di difesa e test per prompt injection, prompt leaking e jailbreaking.

Analisi focalizzata su esempi concreti di jailbreaking/prompt injection e linee operative per mitigazioni pratiche: sanitizzazione, controlli multilivello, test e monitoraggio.

Pattern operativi per collegare LLM a tool e runtime, regole operative per l'esecuzione di azioni generate dal modello e pratiche per migliorare affidabilità e factuality nelle integrazioni con strumenti esterni.

Progettare assistenti specializzati e workflow automatizzati combinando knowledge-augmented prompting, PAL e ReAct, con chiara segmentazione di responsabilità e procedure di validazione del dominio. Riferi mento alle pratiche di sicurezza nel capitolo sui rischi.

Linee guida operative per trasformare prompt e tecniche in prodotti affidabili: logging e audit, monitoraggio, testing (inclusi attacchi su input) e runbook con checklist prioritaria per il deployment.

Analisi concentrata e pratica delle implicazioni etiche, legali e sociali del prompt engineering, con una trattazione unica e non ripetitiva di privacy, bias, sicurezza e conformità, un esempio canonico e raccomandazioni di governance.

Elenco schematico e finale dei punti chiave del corso: sintesi, obiettivi di apprendimento, best practice per prompt e parametri, checklist di sicurezza.

Checklist operativa e linee guida dettagliate per progettazione, testing, sicurezza e monitoraggio dei prompt prima del deploy e in produzione.