Nota: Questo articolo 猫 solo una delle 60+ sezioni del nostro report completo intitolato: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Scarica il report completo per consultare le citazioni.
Prompt Engineering
"Esistono potenziali ostacoli significativi all'automazione del lavoro legale. L'utilizzo di una guida alla pratica legale per il RAG produce risultati inconsistenti, e non esistono strategie di scomposizione dei prompt condivise che garantiscano costantemente le 'migliori' prestazioni complessive"
Colin Doyle, Professore Associato di Diritto, Loyola Law School, Los Angeles, USA
Un prompt 猫 il testo in linguaggio naturale fornito a un LLM con l'obiettivo di ottenere l'output desiderato.
La qualit脿 del prompt pu貌 influenzare drasticamente la qualit脿 e l'accuratezza delle risposte di un LLM. Questo ha portato all'emergere di un campo denominato prompt engineering.
Il prompt engineering si riferisce alla progettazione sistematica e all'ottimizzazione dei prompt di input per guidare le risposte degli LLM, garantendo accuratezza, pertinenza e coerenza nell'output generato.
Questo processo 猫 fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dei modelli (B. Chen et al. 2024). Esistono molte tecniche di prompt engineering:
鈥� Role-based priming: 脠 come dire all'AI di fingere di essere un tipo specifico di avvocato o giudice. Aiuta l'AI a capire che tipo di risposta 猫 necessaria.
鈥� Goal-oriented priming: Si tratta di indicare all'AI esattamente cosa si vuole ottenere, come redigere un contratto o analizzare un caso.
鈥� Chain-of-thought prompting: 脠 come chiedere all'AI di mostrare il proprio ragionamento passo dopo passo, il che risulta particolarmente utile per ragionamenti giuridici complessi.
鈥� Few-shot prompting: Si tratta di fornire all'AI alcuni esempi di ci貌 che si desidera, aiutandola a comprendere meglio concetti giuridici complessi.
鈥� Specificity and precision: L'utilizzo di istruzioni chiare e dettagliate e di terminologia legale aiuta l'AI a fornire risposte pi霉 accurate.
鈥� Providing context: Fornire informazioni di contesto aiuta l'AI a comprendere meglio la situazione giuridica.
鈥� RICE method: L'acronimo sta per Role, Instructions, Context ed Expectations, e aiuta a strutturare le domande rivolte all'AI.
Un intero report potrebbe essere dedicato esclusivamente all'analisi dell'efficacia di ciascuna di queste tecniche. Invece di farlo, ti invitiamo a dedicare del tempo alla ricerca di esempi pratici per ciascuna nell'ambito legale, cos矛 da individuare ci貌 che funziona meglio per te e per il tuo caso d'uso.
