Blog - Prompt engineering

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Prompt Self-Correcting: Come Migliorare l'Accuratezza degli LLM

Scopri come i self-correcting prompt migliorano l'accuratezza degli LLM in settori come legge e medicina, riducendo le allucinazioni....

⏱️ 3 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Prompt Engineering Dinamico: Guida per Livelli di Esperienza

Scopri come creare un framework di prompting che si adatta al livello di esperienza dell'utente, garantendo risposte coerenti e di qualità....

⏱️ 3 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Ottimizzare lo Spazio Latente dei Prompt per LLMs

Scopri come ottimizzare lo spazio latente dei prompt per migliorare del 20%+ la coerenza degli LLM senza cambiare il compito principale....

⏱️ 3 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Prompt Self-Correcting: Come Progettare Feedback Loop per LLM

Scopri come progettare prompt self-correcting per LLM con feedback loop, analizzando trade-off tra error-handling esplicito e few-shot learning dinami...

⏱️ 3 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Few-Shot Learning: Strategie per il Transfer Learning tra Domini

Scopri come progettare esempi di few-shot learning per massimizzare il transfer learning tra domini non correlati e mitigare il catastrophic forgettin...

⏱️ 4 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Come ridurre le allucinazioni AI con il role-based prompting

Scopri come il role-based prompting e i guardrail tecnici possono ridurre le allucinazioni AI in sanità e finanza, bilanciando creatività e sicurezz...

⏱️ 2 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Prompt Chaining: Guida Sistematica per Ragionamenti Multi-Step

Scopri come progettare workflow di prompt chaining per ragionamenti multi-step, riducendo token e allucinazioni con tecniche sistematiche....

⏱️ 4 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Prompt Engineering: Ruoli e Sicurezza negli LLM

Scopri come il role-based prompting può ridurre le allucinazioni degli LLM in ambiti legali e medici, preservando la creatività....

⏱️ 2 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering

Few-Shot Learning per LLM: Evitare Catastrofic Forgetting

Scopri come progettare esempi di few-shot learning per minimizzare il catastrofic forgetting e massimizzare il transfer learning tra domini disparati....

⏱️ 3 min lettura 10/01/2026

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Prompt Engineering: Mitigare le Allucinazioni AI nei Domini Critici

Scopri come il role-based prompting può ridurre le allucinazioni AI in ambiti legali, medici e finanziari, preservando creatività e precisione....

⏱️ 2 min lettura 10/01/2026

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Few-Shot Learning: Come Progettare Esempi Efficaci per LLMs

Scopri come progettare esempi di few-shot learning per minimizzare il catastrophic forgetting e massimizzare la generalizzazione dei modelli linguisti...

⏱️ 4 min lettura 10/01/2026

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Prompt Chaining: Guida Completa per Decomporre Task Complessi con LLM

Scopri come progettare workflow di prompt chaining per decomporre task complessi con LLM, riducendo hallucination e massimizzando coerenza. Guida prat...

⏱️ 6 min lettura 10/01/2026

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