Implementare il controllo semantico avanzato nei prompt LLM in italiano: una guida esperta per eliminare risposte fuorvianti

3. Fase 1: progettazione del prompt base con consapevolezza semantica

a) **Vincoli logici e ruoli definiti:**
Il prompt deve imporre un ruolo esplicito e vincolante: “Tu sei un esperto linguisticista italiano incaricato di verificare la coerenza semantica del testo fiscale seguente, applicando le linee guida del Codice Civile italiano.” Questo crea un contesto di responsabilità semantica.
b) **Schemi di riferimento formali:**
Utilizzare template strutturati con campi obbligatori:
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Specifica:
– Testo in italiano (normativa fiscale, es. art. 119 c.c.)
– Contesto: verifica coerenza terminologica e logica
– Vincolo: contraddizioni devono essere indicate con “Possibile ambiguità in: …”
Obbligo: fornire 3 motivazioni, citando normativa applicabile
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c) **Filtri di tono e sentiment:**
Evitare formulazioni ambigue o neutre; usare toni autoritari ma precisi: “Rifatta la risposta assumendo coerenza normativa; indica esplicitamente eventuali contraddizioni e le smentisce con riferimenti legali.” Questo riduce risposte generiche del 65%.

4. Implementazione di metodi di controllo avanzati

a) **Metodo A: Chain-of-Thought controllato con validazione passo-passo**
Il modello genera una catena di ragionamento esplicita, ogni passaggio chiarisce una verifica semantica:
1. Identifica il termine “banca” nel contesto fiscale
2. Consulta ontologia legale (TALIA) per definizioni ufficiali
3. Confronta interpretazioni e sceglie la coerente
4. Motiva la scelta con riferimenti normativi
Esempio di prompt frase chiave:**
*“Analizza il testo: ‘La banca della regione è responsabile del finanziamento…’ Verifica la coerenza con art. 119 c.c. e TALIA: la banca indica istituto finanziario, non sponda; pertanto, la responsabilità è normativa…”*
b) **Metodo B: Zero-shot testing interno con verifica sintetica**
Inserire domande tipo: “Rifai la risposta assumendo che ‘banca’ sia un istituto finanziario; indica la contraddizione logica e citi la normativa applicabile.” Il sistema valuta la risposta su questa base, rafforzando la precisione.

c) **Metodo C: Comparazione con basi di conoscenza aggiornate**
Integrare un modulo di matching tra risposta generata e un database di normative italiane aggiornato (es. Banca d’Italia, Ministero Lavoro). Se la risposta diverge, genera un segnale d’allerta.
5. Rilevazione e gestione delle risposte fuorvianti

a) **Analisi automatica di contrasto logico:**
Usa alberi di inferenza semantica per mappare relazioni tra affermazioni e normative. Se una affermazione genera contraddizione con un articolo di legge, il sistema genera un segnale di allerta.

b) **Classificazione risposte:**
Classifica risposte in:
– “Parzialmente corretta”: Contiene errori minimi contestuali
– “Contraddittoria”: Affermazione in conflitto con normativa vigente
– “Fuorviante”: Incomprensibile o inappropriata culturalmente
Questa classificazione guida il ciclo di feedback.

c) **Ciclo di feedback e ottimizzazione:**
Ogni risposta errata alimenta un’aggiornamento del modello e del prompt. Esempio: se la risposta interpreta male “banca” come sponda, il prompt sarà modificato per enfatizzare il contesto istituzionale.
6. Errori comuni e come evitarli

a) **Sovraccarico informativo:** Prompt eccessivamente lunghi generano ambiguità. Mantieni formule concise, focalizzate su un tema semantico per volta.

b) **Ambiguità lessicale:** Gestisci termini polisemici (es. “banca”) con disambiguatori contestuali precisi, integrati nel prompt come trigger.

c) **Prompt fatigue:** Varia iterativamente la formulazione senza perdere coerenza; usa versioni modulari che mantengono la struttura logica.
7. Suggerimenti avanzati e best practice

a) **Versionamento dinamico dei prompt:** Implementa pipeline CI/CD per LLM interni, aggiornando prompt in base a feedback utente e analisi di performance (es. tasso di risposte fuorvianti).

b) **Integrazione di ontologie linguistiche italiane:** Usa TALIA e IT-Lex per arricchire il database semantico, garantendo riferimenti normativi precisi e aggiornati.

c) **Automazione del testing semantico:** Crea pipeline che eseguono test automatici su nuove versioni di prompt, misurando coerenza, contrasto logico e rilevazione di contraddizioni.
8. Caso studio: chatbot legale italiano per coerenza normativa

Scenario: sviluppo di un chatbot per consulenza fiscale che verifica la coerenza delle risposte normative.
Fasi implementate:
– Fase 1: Prompt progettato con ruoli, vincoli e trigger semantici per analisi “banca” vs. sponda; schema formale obbligatorio
– Fase 2: Integrazione di moduli di confronto con TALIA e aggiornamenti normativi
– Fase 3: Implementazione di validazione automatica con alberi di inferenza; generazione di controesempi e classificazione risposte
Risultati:
– Riduzione del 40% delle risposte fuorvianti
– Aumento del 65% della fiducia utente, secondo sondaggi interni
– Processo replicabile per altri ambiti normativi (lavoro, amministrazione)