La verifica retrospettiva dei criteri rende espliciti criteri, assunzioni e condizioni di un claim per preparare un controllo più rigoroso e indipendente.
La coerenza inter-risposta confronta più output per individuare stabilità, variazioni e contraddizioni prima di procedere a verifiche indipendenti.
La conoscenza del dominio aiuta a riconoscere anomalie, verificare la plausibilità degli output e indirizzare controlli mirati sulle affermazioni più critiche.
L’analisi della risposta IA verifica fonti, claim e grado di certezza per distinguere informazioni affidabili da inferenze, ipotesi e valutazioni.
Le tecniche di Prompt Engineering organizzano contesto, template e struttura del prompt per ridurre ambiguità e orientare meglio gli output del sistema.
Il modello del prompt organizza richiesta, scopo, destinatario, contesto, formato e vincoli per progettare istruzioni più precise ed efficaci.
Il Prompt Engineering progetta e migliora le istruzioni date all’IA attraverso struttura, contesto, analisi degli output e revisione iterativa.
Un sistema generativo integra modelli, contesto, strumenti e orchestrazione per produrre risultati e, nei sistemi agentici, compiere sequenze di azioni.
Il Context Engineering amplia il Prompt Engineering progettando informazioni, strumenti, regole e controlli che guidano il comportamento dei sistemi generativi e agentici.
L’IA moderna apprende regolarità dai dati attraverso modelli capaci di generalizzare, classificare, prevedere e prendere decisioni.