Prompt engineering

Suggerimenti per il prompting con contesto lungo

Suggerimenti per sfruttare efficacemente la finestra di contesto estesa di Claude per gestire compiti complessi e ricchi di dati.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

La finestra di contesto estesa di Claude (200K token per i modelli Claude 3) consente di gestire compiti complessi e ricchi di dati. Questa guida ti aiuterà a sfruttare questo potere in modo efficace.

Suggerimenti essenziali per i prompt con contesto lungo

Posiziona i dati in formato lungo in alto: Posiziona i tuoi documenti lunghi e input (~20K+ token) vicino alla parte superiore del tuo prompt, sopra la tua query, istruzioni ed esempi. Questo può migliorare significativamente le prestazioni di Claude su tutti i modelli.

Le query alla fine possono migliorare la qualità della risposta fino al 30% nei test, soprattutto con input complessi e multi-documento.
Struttura il contenuto del documento e i metadati con tag XML: Quando utilizzi più documenti, racchiudi ogni documento in tag <document> con sottotag <document_content> e <source> (e altri metadati) per chiarezza.
Basa le risposte su citazioni: Per compiti con documenti lunghi, chiedi a Claude di citare prima le parti rilevanti dei documenti prima di eseguire il suo compito. Questo aiuta Claude a superare il "rumore" del resto del contenuto del documento.

Libreria di prompt

Ispirati da una selezione curata di prompt per vari compiti e casi d'uso.

Tutorial di prompting su GitHub

Un tutorial ricco di esempi che copre i concetti di prompt engineering trovati nella nostra documentazione.

Tutorial di prompting su Google Sheets

Una versione più leggera del nostro tutorial di prompt engineering tramite un foglio di calcolo interattivo.

Prompt engineering

Suggerimenti per il prompting con contesto lungo

Suggerimenti per sfruttare efficacemente la finestra di contesto estesa di Claude per gestire compiti complessi e ricchi di dati.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

Suggerimenti essenziali per i prompt con contesto lungo

Posiziona i dati in formato lungo in alto: Posiziona i tuoi documenti lunghi e input (~20K+ token) vicino alla parte superiore del tuo prompt, sopra la tua query, istruzioni ed esempi. Questo può migliorare significativamente le prestazioni di Claude su tutti i modelli.

Le query alla fine possono migliorare la qualità della risposta fino al 30% nei test, soprattutto con input complessi e multi-documento.
Struttura il contenuto del documento e i metadati con tag XML: Quando utilizzi più documenti, racchiudi ogni documento in tag <document> con sottotag <document_content> e <source> (e altri metadati) per chiarezza.
Basa le risposte su citazioni: Per compiti con documenti lunghi, chiedi a Claude di citare prima le parti rilevanti dei documenti prima di eseguire il suo compito. Questo aiuta Claude a superare il "rumore" del resto del contenuto del documento.

Libreria di prompt

Ispirati da una selezione curata di prompt per vari compiti e casi d'uso.

Tutorial di prompting su GitHub

Un tutorial ricco di esempi che copre i concetti di prompt engineering trovati nella nostra documentazione.

Tutorial di prompting su Google Sheets

Una versione più leggera del nostro tutorial di prompt engineering tramite un foglio di calcolo interattivo.

Suggerimenti essenziali per i prompt con contesto lungo

Esempio di struttura multi-documento

Esempio di estrazione di citazioni

Suggerimenti essenziali per i prompt con contesto lungo

Esempio di struttura multi-documento

Esempio di estrazione di citazioni