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Verifica retrospettiva dei criteri: smonta i claim e rendili davvero controllabili
La verifica retrospettiva dei criteri rende espliciti criteri, assunzioni e condizioni di un claim per preparare un controllo più rigoroso e indipendente.
Coerenza inter-risposta: misura la stabilità delle risposte dell’IA
La coerenza inter-risposta confronta più output per individuare stabilità, variazioni e contraddizioni prima di procedere a verifiche indipendenti.
Conoscenza del dominio: individua errori nascosti nelle risposte dell’IA
La conoscenza del dominio aiuta a riconoscere anomalie, verificare la plausibilità degli output e indirizzare controlli mirati sulle affermazioni più critiche.
Analisi della risposta IA: verifica affidabilità, fonti e claim critici
L’analisi della risposta IA verifica fonti, claim e grado di certezza per distinguere informazioni affidabili da inferenze, ipotesi e valutazioni.
Tecniche di Prompt Engineering: ottimizza priming, template e struttura del prompt
Le tecniche di Prompt Engineering organizzano contesto, template e struttura del prompt per ridurre ambiguità e orientare meglio gli output del sistema.
Modello astratto del prompt: costruisci richieste più precise e controllabili
Il modello del prompt organizza richiesta, scopo, destinatario, contesto, formato e vincoli per progettare istruzioni più precise ed efficaci.
Prompt Engineering: progetta prompt efficaci e migliora gli output dell’IA
Il Prompt Engineering progetta e migliora le istruzioni date all’IA attraverso struttura, contesto, analisi degli output e revisione iterativa.
Sistema generativo: scopri cosa c’è davvero oltre il modello linguistico
Un sistema generativo integra modelli, contesto, strumenti e orchestrazione per produrre risultati e, nei sistemi agentici, compiere sequenze di azioni.
Context Engineering: progetta il contesto che rende l’IA più efficace
Il Context Engineering amplia il Prompt Engineering progettando informazioni, strumenti, regole e controlli che guidano il comportamento dei sistemi generativi e agentici.
IA moderna: padroneggia il machine learning e l’apprendimento dai dati
L’IA moderna apprende regolarità dai dati attraverso modelli capaci di generalizzare, classificare, prevedere e prendere decisioni.
