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Domain Knowledge Base - Prompt Engineering

Come funziona il dominio, prima di scrivere una riga di codice? Scegli un documento dall'albero a sinistra: ogni pagina spiega una parte del modello.

Regole di Business - Prompt Engineering

Questo documento elenca le regole di business fondamentali del dominio Prompt Engineering, identificate con codice univoco BR-NNN. Ogni regola è technology-independent e descrive un vincolo invariante sulla progettazione e valutazione dei prompt.

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BR-001 - Ogni Prompt dichiara istruzione, contesto e indicatore di output

Codice: BR-001 Nome: Struttura minima di un prompt efficace Descrizione: Un PromptTemplate destinato alla produzione deve contenere componenti espliciti: l'istruzione (cosa fare), il contesto rilevante e l'indicatore di output (formato/criteri della risposta). Un prompt ambiguo privo di questi componenti non è considerato pronto. Motivazione: Ridurre l'ambiguità e aumentare la riproducibilità del comportamento del modello. Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer Tracciabilità: INV-01; prompt-authoring.md.

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BR-002 - Separazione tra istruzioni e dati non fidati

Codice: BR-002 Nome: I dati dell'utente non sono mai trattati come istruzioni Descrizione: Il contenuto fornito dall'utente o da fonti esterne deve essere racchiuso in Delimitatori espliciti e trattato come dato, mai come parte delle istruzioni del System Prompt. Il template deve impedire che il dato inietti nuove istruzioni. Motivazione: Difendersi dalla prompt injection (la principale vulnerabilità del dominio). Priorità: CRITICA Attori: Prompt Engineer, Guardrail Violazione: input che tenta di sovrascrivere le istruzioni viene neutralizzato o segnalato. Tracciabilità: OWASP LLM Top 10 (LLM01); INV-04.

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BR-003 - Ogni modifica di prompt è validata da una valutazione

Codice: BR-003 Nome: Test obbligatorio prima dell'adozione Descrizione: Una nuova versione di PromptTemplate non viene adottata senza essere stata eseguita su una suite di TestCase rappresentativi, con metriche (correttezza, fedeltà, formato, costo) confrontate con la versione precedente. Motivazione: Evitare regressioni: una piccola modifica al prompt può degradare i risultati in modo non ovvio. Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer, Evaluator Violazione: l'adozione è bloccata se la valutazione regredisce. Tracciabilità: prompt-evaluation.md; INV-02.

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BR-004 - Gli esempi few-shot sono rappresentativi e coerenti

Codice: BR-004 Nome: Qualità e coerenza degli esempi Descrizione: Gli Esempi few-shot inclusi in un prompt devono essere corretti, coerenti nel formato con l'output atteso e rappresentativi dei casi reali, inclusi i casi limite. Esempi contraddittori o errati vanno rimossi. Motivazione: Il modello imita gli esempi; esempi incoerenti producono output incoerente (in-context learning). Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer Tracciabilità: prompt-authoring.md; INV-03.

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BR-005 - L'output strutturato è vincolato e validato

Codice: BR-005 Nome: Schema e validazione per l'output machine-readable Descrizione: Quando un prompt richiede output strutturato (es. JSON), deve dichiarare lo schema atteso nell'indicatore di output e l'output deve essere validato prima dell'uso a valle. Output malformato attiva un retry vincolato o un fallback. Motivazione: Garantire che l'output sia consumabile da sistemi automatici senza errori di parsing. Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer, Application Service Tracciabilità: prompt-authoring.md; INV-05.

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BR-006 - Le affermazioni fattuali sono ancorate (grounding)

Codice: BR-006 Nome: Grounding per ridurre le allucinazioni Descrizione: Per i compiti fattuali, il prompt deve istruire il modello a basare la risposta sul contesto fornito (RAG) e a dichiarare l'incertezza quando il contesto è insufficiente, anziché inventare. Le risposte fondate citano la fonte. Motivazione: Ridurre il tasso di allucinazione e aumentare la fedeltà. Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer Tracciabilità: INV-06; prompt-evaluation.md.

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BR-007 - Parametri di campionamento coerenti col compito

Codice: BR-007 Nome: Temperatura e parametri adeguati al tipo di task Descrizione: I parametri di campionamento (temperatura, top-p, max token, stop sequence) devono essere coerenti con il compito: valori bassi per task deterministici/fattuali e strutturati, valori più alti per task creativi. La scelta è documentata nel template. Motivazione: Output instabile o troncato deriva spesso da parametri inadeguati. Priorità: MEDIA Attori: Prompt Engineer Tracciabilità: domain-faq.md (temperatura); INV-07.

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BR-008 - Versioning e riproducibilità dei prompt

Codice: BR-008 Nome: Ogni prompt adottato è versionato e tracciabile Descrizione: Ogni PromptTemplate adottato deve avere una versione identificabile e immutabile, con il riferimento alla valutazione che ne ha motivato l'adozione. Le versioni precedenti restano disponibili per il confronto e il ripristino. Motivazione: Riproducibilità, confronto A/B e possibilità di tornare a una versione migliore. Priorità: ALTA Attori: Prompt Engineer Tracciabilità: BR-003; prompt-evaluation.md; INV-08.