Cos'è un contesto per LLM?
Che cos'è?
Un contesto è un insieme di istruzioni ed esempi forniti al modello di IA prima della domanda dell'utente. Orienta la risposta senza riaddestrare nulla: è l'in-context learning.
Quando usarla
- Ottenere risposte in un formato preciso (JSON, tabella, tono del brand).
- Insegnare un compito al modello con pochi esempi (few-shot).
- Dare al modello conoscenze aggiornate o specifiche dell'azienda.
Campi della pagina
| Tipo | Few-shot (esempi), istruzione di sistema, conoscenza o persona. |
|---|---|
| Istruzione di sistema | Il ruolo e le regole del modello. |
| Esempi | Coppie input / output atteso; spesso ne bastano da 2 a 10. |
| Conoscenza | Testo di riferimento che il modello deve usare. |
| Modello target | Generico, oppure una famiglia e un modello specifico per cui è stato ottimizzato. |
Come usarla
Scheda “Usa”: copia il JSON e inserisci i messaggi prima della domanda dell'utente. È fornito un esempio Python con l'API Anthropic.