Il Prompt Few-shot Examples è una tecnica fondamentale per ottenere risposte più coerenti e precise da strumenti come ChatGPT. Consiste nel fornire esempi già pronti (input + output) prima della vera richiesta. Così facendo, l’AI comprende meglio il contesto, lo stile e il formato desiderato.
Immagina di voler ricevere sempre una risposta strutturata con elenco puntato: invece di spiegare ogni volta il formato, puoi mostrare 2-3 esempi, e l’AI li imiterà automaticamente.
Questa metodologia è essenziale per professionisti, agenzie e aziende che vogliono standardizzare le risposte AI in customer care, SEO, copywriting o sviluppo software.
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Scoprirai in questo articolo come funziona il Prompt Few-shot Examples, quando usarlo, esempi pratici e strumenti per iniziare subito.
Che cos’è un Prompt Few-shot Examples e perché è utile
Un Prompt Few-shot Examples è un approccio di prompt engineering che consiste nel fornire due o più esempi completi di input e output al modello linguistico prima della richiesta vera e propria. Lo scopo è guidare l’intelligenza artificiale nel riconoscere il formato, il tono e il tipo di risposta atteso, senza doverlo spiegare in modo esplicito.
In pratica, invece di istruire direttamente l’AI con una descrizione del compito, si mostrano esempi concreti da cui può apprendere per analogia. Questo metodo sfrutta la capacità dei modelli linguistici di individuare pattern ricorrenti e riprodurli in modo coerente.
Vantaggi principali
- Riduzione delle ambiguità: l’AI comprende meglio cosa ti aspetti.
- Risposte coerenti: utile quando vuoi che le risposte seguano sempre uno schema preciso.
- Efficienza operativa: scrivi meno istruzioni, ottieni più coerenza.
- Standardizzazione dei contenuti: ideale per risposte aziendali o materiali didattici ripetibili.
Esempio concreto
Esempio 1:
Mi piace andare al mare -> Positivo
Odio stare al freddo, in montagna -> Negativo
La campagna mi è indifferente -> Neutro
Vivere in città è eccitante ->
Il modello, basandosi sulla struttura precedente, completerà autonomamente la risposta in modo coerente: Positivo
Questo approccio è particolarmente utile quando serve replicare una struttura narrativa, tecnica o persuasiva, come nel caso dei prompt per SEO, contenuti educativi o assistenza clienti.
Quando usare i Prompt Few-shot Examples: casi d’uso
I Prompt Few-shot Examples si dimostrano particolarmente efficaci quando l’obiettivo è ottenere risposte uniformi e prevedibili, soprattutto in contesti dove standardizzazione e precisione sono fondamentali.
Questa tecnica permette di istruire l’AI per analogia, facilitando l’adattamento a schemi ripetitivi senza doverli spiegare ogni volta. Di seguito, alcuni casi d’uso in cui applicare i few-shot examples porta vantaggi concreti:
Ambiti dove funzionano meglio:
- SEO
Quando si desidera generare meta description coerenti, ottimizzate per la SERP e in linea con uno stile aziendale, fornire 2–3 esempi ben strutturati permette all’AI di replicare tono, lunghezza e struttura desiderata.
🔗 Puoi vedere esempi pratici nella guida ai prompt per SEO. - Customer support
I few-shot consentono di creare risposte standardizzate ma personalizzabili, mantenendo un tono professionale e coerente su domande frequenti, reclami o richieste generiche.
🔗 Leggi casi d’uso concreti nella pagina dedicata ai prompt per supporto clienti. - Copywriting
Se devi generare contenuti con uno stile narrativo riconoscibile (es. tono ironico, emozionale o istituzionale), puoi fornire esempi mirati per “insegnare” all’AI il modo corretto di scrivere. - Formazione e didattica
Utile per produrre spiegazioni strutturate, riassunti o quiz in un formato definito. Ad esempio, creare una serie di domande con risposte multiple seguendo un modello comune. - Programmazione
Fornendo esempi di codice (input) e il relativo output o spiegazione, l’AI riesce a replicare la logica applicata anche in richieste più complesse, mantenendo coerenza sintattica e semantica.
L’uso dei few-shot examples è particolarmente strategico per ottimizzare prompt ripetuti, ridurre errori e mantenere uno stile costante, senza dover ogni volta ridefinire le istruzioni. Anche nelle attività creative o tecniche, rappresenta un acceleratore efficace per migliorare la qualità dell’output generato.
Come creare un Prompt Few-shot efficace
Un Prompt Few-shot efficace si basa su chiarezza, coerenza e aderenza allo stile che si desidera ottenere dall’intelligenza artificiale. La qualità degli esempi forniti incide direttamente sull’accuratezza e sulla ripetibilità dell’output generato.
Per essere funzionale, il prompt deve includere:
- 2 o 3 esempi ben formattati con input e output completi
- Stile coerente nei testi proposti (tono, linguaggio, struttura)
- Domanda finale che rientri nello stesso schema degli esempi precedenti
- Lunghezza contenuta, evitando di appesantire il prompt con informazioni ridondanti
Checklist visiva
| Elemento | Cosa fare |
|---|---|
| Numero di esempi | Includi 2 o 3 esempi completi |
| Coerenza linguistica | Usa un tono e vocabolario uniforme |
| Formato dell’output | Mantieni sempre lo stesso formato (es. lista, paragrafo) |
| Contesto iniziale | Introduci il prompt con una breve spiegazione mirata |
Esempio concreto di few-shot ben costruito su ChatGPT
Questa è la risposta che ci dobbiamo aspettare:
Risposta:
- Definisci chiaramente cosa deve fare l’AI, evitando ambiguità
- Fornisci contesto o esempi se vuoi uno stile specifico
- Usa un linguaggio diretto e specifico, senza frasi generiche
Per garantire maggiore coerenza e controllo sull’output, è utile affiancare i few-shot a un contesto più ampio iniziale. In particolare, l’uso combinato con un system prompt consente di definire a monte il comportamento del modello e migliorare ulteriormente la qualità delle risposte.
🔗 Scopri come usarlo nella guida su come configurare un system prompt.
Prompt Few-shot vs altri metodi di prompting
I Prompt Few-shot Examples si distinguono per efficacia e flessibilità, ma non sono l’unica tecnica a disposizione. Ecco un confronto chiaro con altri metodi di prompting:
- Prompt a zero-shot
Consiste nel fornire solo l’istruzione finale, senza esempi. È rapido, ma poco affidabile quando il compito richiede formato o stile precisi. - Prompt one-shot
Include un singolo esempio per guidare il modello. È utile per compiti semplici, ma spesso non basta a definire un modello coerente di risposta. - Prompt a catena (Chain of Thought)
Utilizza passaggi logici espliciti per aiutare l’AI a ragionare. È ideale per compiti complessi o multilivello, come problemi matematici o decisionali.
🔗 Approfondisci nella guida dedicata ai prompt a catena.
Il Prompt Few-shot, grazie alla ripetizione strutturata degli esempi, offre un equilibrio ottimale tra semplicità e controllo, rendendolo una scelta versatile in molti scenari pratici.
Conclusione
La tecnica dei Prompt Few-shot Examples rappresenta uno strumento strategico per chi vuole ottenere risposte coerenti, professionali e ripetibili da modelli come ChatGPT. È particolarmente utile per chi lavora con l’AI in modo ricorrente e necessita di efficienza operativa.
Ricapitolando:
- Utilizza esempi concreti e coerenti per istruire il modello
- Applica il metodo in ambiti come SEO, supporto clienti, formazione e sviluppo
- Combina i few-shot con tecniche avanzate, ad esempio il Chain of Thought
- Testa e ottimizza i tuoi prompt: crea una libreria personale dei più efficaci
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🔗 Per una panoramica tecnica sui few-shot, ti consigliamo la guida ufficiale di OpenAI Cookbook.
Chi sa strutturare bene un prompt non solo ottiene risultati migliori, ma diventa protagonista dell’uso intelligente dell’intelligenza artificiale.
