Ridurre la perdita di prompt

Le perdite di prompt possono esporre informazioni sensibili che ci si aspetta siano "nascoste" nel prompt. Sebbene nessun metodo sia infallibile, le strategie di seguito possono ridurre significativamente il rischio.

Prima di provare a ridurre la perdita di prompt

Consigliamo di utilizzare strategie di ingegneria dei prompt resistenti alle perdite solo quando assolutamente necessario. I tentativi di rendere il prompt a prova di perdita possono aggiungere complessità che potrebbe degradare le prestazioni in altre parti del compito a causa dell'aumento della complessità del compito complessivo dell'LLM.

Se decidi di implementare tecniche resistenti alle perdite, assicurati di testare accuratamente i tuoi prompt per garantire che la complessità aggiunta non influisca negativamente sulle prestazioni del modello o sulla qualità dei suoi output.

Strategie per ridurre la perdita di prompt

• Separare il contesto dalle query: Puoi provare a utilizzare i prompt di sistema per isolare le informazioni chiave e il contesto dalle query degli utenti. Puoi enfatizzare le istruzioni chiave nel turno User, quindi riemp enfatizzare quelle istruzioni precompilando il turno Assistant. (Nota: la precompilazione è deprecata e non supportata su Claude Opus 4.6 e Sonnet 4.5.)

• Usa la post-elaborazione: Filtra gli output di Claude per parole chiave che potrebbero indicare una perdita. Le tecniche includono l'uso di espressioni regolari, filtri di parole chiave o altri metodi di elaborazione del testo.
  Puoi anche utilizzare un LLM con prompt per filtrare gli output per perdite più sfumate.
• Evita dettagli proprietari non necessari: Se Claude non ne ha bisogno per eseguire il compito, non includerlo. Il contenuto extra distrae Claude dal concentrarsi sulle istruzioni "senza perdite".
• Audit regolari: Rivedi periodicamente i tuoi prompt e gli output di Claude per potenziali perdite.

Ricorda, l'obiettivo non è solo prevenire le perdite ma mantenere le prestazioni di Claude. La prevenzione delle perdite eccessivamente complessa può degradare i risultati. L'equilibrio è fondamentale.