Tecniche avanzate per strutturare i prompt per l’IA

Strutturare i prompt per l’IA è un’abilità cruciale per ottenere risposte precise e pertinenti. Quando fornisci istruzioni chiare e dettagliate, guidi l’intelligenza artificiale verso risultati che soddisfano le tue aspettative. Strutturare i prompt per AI in modo efficace non si limita a porre una domanda, ma stabilisce un contesto chiaro e definisce l’intento. Questo approccio migliora significativamente l’efficacia delle risposte, trasformando l’interazione con l’IA in un processo più produttivo e affidabile.

Punti Chiave

La chiarezza e la specificità sono fondamentali per ottenere risposte pertinenti dall’IA; evita domande vaghe e fornisci dettagli chiari.
Fornire un contesto adeguato è cruciale; specifica il tema e l’intento della tua richiesta per guidare l’IA verso risposte più accurate.
Definisci obiettivi chiari prima di formulare un prompt; sapere cosa vuoi ottenere ti aiuterà a strutturare richieste più efficaci.
Utilizza tecniche come il ‘Chain of Thought’ per suddividere problemi complessi in passaggi logici, migliorando la qualità delle risposte.
Adatta il linguaggio del tuo prompt al modello e al contesto; un linguaggio appropriato aumenta la probabilità di ottenere risposte soddisfacenti.
Evita errori comuni come sovraccaricare di informazioni i prompt; mantieni le richieste semplici e dirette per risultati migliori.
Sperimenta e itera i tuoi prompt; analizza le risposte dell’IA per identificare aree di miglioramento e affinare le tue tecniche.

Fondamenti per strutturare i prompt per l’IA

Principi base per creare prompt efficaci

Chiarezza e specificità: Come formulare richieste precise

Quando strutturi i prompt per l’IA, la chiarezza e la specificità sono fondamentali. Un prompt chiaro elimina l’ambiguità e guida l’intelligenza artificiale verso risposte più pertinenti. Ad esempio, invece di chiedere “Parlami di tecnologia”, puoi specificare “Descrivi le ultime innovazioni tecnologiche nel settore dell’intelligenza artificiale”. Questo approccio riduce il rischio di ottenere risposte generiche o fuori tema.

Un buon prompt bilancia semplicità e complessità. Fornire troppe informazioni può confondere il modello, mentre un prompt troppo semplice potrebbe non fornire abbastanza contesto. Per ottenere risultati ottimali, concentrati su ciò che è essenziale e rilevante per la tua richiesta.

“La qualità delle risposte AI dipende direttamente dalla qualità dei prompt forniti.” Questo principio sottolinea l’importanza di dedicare tempo alla formulazione di richieste precise.

Contesto: L’importanza di fornire informazioni rilevanti

Il contesto è un elemento cruciale per strutturare i prompt per l’IA. Senza un contesto adeguato, l’intelligenza artificiale potrebbe interpretare la tua richiesta in modo errato. Ad esempio, se chiedi “Spiega il processo”, il modello potrebbe non sapere a quale processo ti riferisci. Aggiungendo dettagli come “Spiega il processo di apprendimento supervisionato nei modelli di machine learning”, fornisci un quadro chiaro che guida l’IA verso una risposta più accurata.

Per migliorare ulteriormente i risultati, includi informazioni di base o esempi specifici. Questo aiuta l’IA a comprendere meglio le tue aspettative e a rispondere in modo più pertinente. Ricorda che il contesto non deve essere eccessivo, ma sufficiente a chiarire l’intento della tua richiesta.

Definire obiettivi chiari

Identificare il risultato desiderato

Prima di formulare un prompt, chiediti quale risultato vuoi ottenere. Un obiettivo chiaro ti aiuta a strutturare i prompt per l’IA in modo più efficace. Ad esempio, se desideri un elenco di vantaggi, specifica “Elenca tre vantaggi principali dell’uso dell’IA nel settore sanitario”. Questo tipo di richiesta orienta il modello verso una risposta mirata.

Gli obiettivi chiari non solo migliorano la qualità delle risposte, ma ti permettono anche di risparmiare tempo. Quando sai esattamente cosa vuoi ottenere, puoi evitare di dover riformulare il prompt più volte.

Adattare il linguaggio al modello e al contesto

Il linguaggio che utilizzi nel prompt deve essere adatto sia al modello che al contesto della tua richiesta. Ad esempio, se stai utilizzando un modello progettato per rispondere a domande tecniche, usa un linguaggio specifico e dettagliato. Al contrario, per richieste più generali, un linguaggio semplice e diretto potrebbe essere più efficace.

Adattare il linguaggio significa anche considerare il tono e lo stile. Se stai creando un prompt per un contesto formale, utilizza un linguaggio professionale. Per un contesto informale, puoi optare per un tono più colloquiale. Questo approccio aumenta la probabilità di ottenere risposte che soddisfano le tue aspettative.

Tecniche avanzate per strutturare i prompt per l’IA

Chain of Thought

Suddividere problemi complessi in passaggi logici

La tecnica “Chain of Thought” rappresenta un approccio potente per affrontare problemi complessi. Consiste nel suddividere una domanda o un compito articolato in una serie di passaggi logici e sequenziali. Questo metodo aiuta l’intelligenza artificiale a seguire un processo di ragionamento chiaro, migliorando la qualità delle risposte.

Ad esempio, se chiedi all’IA di risolvere un problema matematico complesso, puoi strutturare il prompt in modo che il modello analizzi ogni passaggio del calcolo. Invece di chiedere semplicemente “Qual è la soluzione di questa equazione?”, puoi specificare: “Spiega passo dopo passo come risolvere l’equazione 2x + 5 = 15”. Questo approccio guida l’IA a fornire una spiegazione dettagliata, rendendo il risultato più comprensibile e accurato.

“La tecnica Chain of Thought incoraggia l’IA a ragionare passo dopo passo, migliorando le risposte in compiti che richiedono logica o calcoli dettagliati.”

Esempi pratici di applicazione

La tecnica Chain of Thought trova applicazione in diversi contesti. Puoi utilizzarla per:

Risoluzione di problemi matematici: Chiedi all’IA di spiegare ogni passaggio di un calcolo complesso.
Analisi di scenari complessi: Richiedi una scomposizione logica di un problema aziendale o tecnico.
Ragionamento logico: Guida l’IA a elaborare risposte che richiedono deduzioni o inferenze.

Ad esempio, per un’analisi aziendale, puoi strutturare il prompt così: “Analizza i fattori che influenzano il calo delle vendite di un prodotto e proponi soluzioni, passo dopo passo”. Questo metodo non solo migliora la qualità delle risposte, ma rende anche il processo più trasparente.

Frameworks per strutturare i prompt

Il metodo Pentagram: Cinque domande per un prompt efficace

Il metodo Pentagram si basa su cinque domande fondamentali che ti aiutano a strutturare i prompt per l’IA in modo efficace:

Chi?: Specifica il soggetto o il destinatario della richiesta.
Cosa?: Definisci chiaramente l’obiettivo o il contenuto della risposta.
Quando?: Indica un periodo temporale, se rilevante.
Dove?: Fornisci un contesto geografico o situazionale, se necessario.
Perché?: Spiega lo scopo o l’intento della richiesta.

Ad esempio, invece di chiedere “Parlami di innovazioni tecnologiche”, puoi riformulare il prompt così: “Descrivi le innovazioni tecnologiche più significative nel settore dell’IA negli ultimi cinque anni e spiega perché sono importanti”. Questo approccio garantisce risposte più mirate e pertinenti.

Il framework C.R.E.A.T.E: Strutturare i prompt in modo strategico

Il framework C.R.E.A.T.E offre un approccio strategico per strutturare i prompt. Ogni lettera rappresenta un elemento chiave:

C: Chiarezza – Formula richieste precise e dirette.
R: Rilevanza – Fornisci informazioni pertinenti al contesto.
E: Esempi – Includi esempi per guidare l’IA.
A: Adattabilità – Adatta il linguaggio al modello e al contesto.
T: Tono – Scegli un tono appropriato alla situazione.
E: Esito – Definisci chiaramente il risultato desiderato.

Ad esempio, per generare un articolo, puoi strutturare il prompt così: “Scrivi un articolo di 500 parole sull’impatto dell’IA nel settore sanitario, utilizzando un tono professionale e includendo esempi concreti”. Questo framework ti aiuta a ottenere risposte più strutturate e utili.

Tipi di Prompting

Zero-Shot Prompting: Quando e come utilizzarlo

Lo Zero-Shot Prompting si utilizza quando non fornisci esempi nel prompt. È ideale per richieste semplici o dirette. Ad esempio, puoi chiedere: “Quali sono i benefici dell’IA?”. Questo tipo di prompting è rapido, ma potrebbe non essere efficace per compiti complessi.

Few-Shot Prompting: Fornire esempi per migliorare le risposte

Il Few-Shot Prompting prevede l’inclusione di esempi nel prompt per guidare l’IA. Questo approccio migliora la qualità delle risposte, soprattutto in compiti complessi. Ad esempio, puoi scrivere: “Ecco un esempio di descrizione di un prodotto: [Esempio]. Ora scrivi una descrizione simile per questo prodotto: [Nuovo prodotto]”. Gli esempi aiutano l’IA a comprendere meglio le tue aspettative.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrare dati esterni per risposte più accurate

La tecnica RAG combina il prompting con l’accesso a dati esterni. Questo approccio è utile quando l’IA deve fornire risposte basate su informazioni aggiornate o specifiche. Ad esempio, puoi chiedere: “Utilizzando i dati più recenti, analizza l’andamento del mercato tecnologico nel 2023”. L’integrazione di dati esterni aumenta la precisione e la rilevanza delle risposte.

Errori comuni da evitare nella creazione di prompt

Quando si tratta di interagire con un’intelligenza artificiale, la qualità delle risposte dipende direttamente dalla chiarezza e dalla precisione dei prompt. Tuttavia, molti utenti commettono errori che compromettono i risultati. Evitare questi errori è essenziale per ottenere risposte più pertinenti e utili.

Errori frequenti

Prompt troppo vaghi o ambigui

Un errore comune è formulare prompt vaghi o ambigui. Immagina di chiedere a un collaboratore: “Parlami di tecnologia”. La richiesta è troppo generica e lascia spazio a interpretazioni diverse. L’intelligenza artificiale, come un collaboratore umano, ha bisogno di istruzioni chiare per fornire risposte precise. Specificare dettagli come il contesto o l’obiettivo della richiesta può fare una grande differenza. Ad esempio, invece di “Parlami di tecnologia”, puoi chiedere: “Descrivi le tecnologie emergenti nel settore sanitario e il loro impatto”.

Suggerimento: Un prompt ben strutturato elimina l’ambiguità e guida l’IA verso risposte più mirate.

Sovraccarico di informazioni non necessarie

Un altro errore frequente è includere troppe informazioni in un prompt. Questo può confondere l’intelligenza artificiale e portare a risposte meno efficaci. Ad esempio, un prompt come “Spiega il processo di apprendimento supervisionato, includendo tutti i dettagli tecnici, esempi pratici e possibili applicazioni in diversi settori” può risultare eccessivamente complesso. Invece, suddividi la richiesta in più parti o concentrati su un aspetto specifico. Questo approccio semplifica il compito dell’IA e migliora la qualità delle risposte.

Nota: La semplicità e la rilevanza sono fondamentali per strutturare i prompt in modo efficace.

Strategie per correggere gli errori

Testare e iterare i prompt

La creazione di prompt efficaci richiede pratica e sperimentazione. Non aspettarti di ottenere il risultato perfetto al primo tentativo. Testa diversi approcci e osserva come l’IA risponde. Se il risultato non è soddisfacente, modifica il prompt e riprova. Ad esempio, se un prompt genera una risposta troppo generica, aggiungi dettagli o specifica meglio il contesto. Questo processo iterativo ti aiuta a perfezionare le tue richieste e a ottenere risposte più pertinenti.

Ricorda: Ogni interazione con l’IA è un’opportunità per migliorare le tue competenze nel creare prompt.

Analizzare le risposte per identificare problemi

Le risposte generate dall’IA possono fornire indizi preziosi su come migliorare i tuoi prompt. Se una risposta è vaga o fuori tema, chiediti se il prompt era chiaro e specifico. Ad esempio, se chiedi “Quali sono i vantaggi dell’IA?” e ottieni una risposta generica, prova a riformulare il prompt in modo più dettagliato, come “Elenca tre vantaggi principali dell’IA nel settore educativo”. Analizzando le risposte, puoi identificare i punti deboli dei tuoi prompt e apportare le correzioni necessarie.

Suggerimento pratico: Mantieni un registro dei prompt e delle risposte per monitorare i progressi e individuare schemi ricorrenti.

Applicazioni pratiche per strutturare i prompt per l’IA

Esempi di prompt per diversi contesti

Assistenza clienti: Risposte rapide e personalizzate

Nell’assistenza clienti, i prompt ben strutturati possono migliorare significativamente l’efficienza e la qualità delle risposte. Quando crei un prompt, specifica il problema del cliente e il tipo di risposta desiderata. Ad esempio, invece di scrivere “Aiuta il cliente con il problema”, puoi formulare: “Fornisci una risposta chiara e cortese a un cliente che segnala un ritardo nella consegna del prodotto”. Questo approccio guida l’IA a rispondere in modo rapido e personalizzato, migliorando l’esperienza del cliente.

Suggerimento pratico: Usa un linguaggio semplice e diretto per evitare ambiguità. Specifica sempre il contesto del problema per ottenere risposte più pertinenti.

Generazione di contenuti: Creare articoli, post e descrizioni

La generazione di contenuti è uno degli ambiti più comuni in cui strutturare i prompt per l’IA si rivela essenziale. Per ottenere articoli, post o descrizioni di alta qualità, includi dettagli chiari nel prompt. Ad esempio, per un articolo, puoi scrivere: “Crea un articolo di 800 parole sull’importanza della sostenibilità ambientale, includendo esempi concreti e un tono educativo”. Questo livello di specificità aiuta l’IA a produrre contenuti più mirati e utili.

Nota: Fornire esempi o indicazioni sul tono desiderato può migliorare ulteriormente la qualità del contenuto generato.

Educazione: Supporto all’apprendimento e alla formazione

Nel settore educativo, i prompt possono essere utilizzati per creare materiali didattici, spiegazioni dettagliate o esercizi interattivi. Ad esempio, puoi chiedere: “Spiega il teorema di Pitagora in modo semplice, utilizzando un esempio pratico per studenti delle scuole medie”. Questo tipo di prompt aiuta l’IA a fornire risposte che si adattano al livello di comprensione degli studenti, rendendo l’apprendimento più efficace.

Consiglio: Specifica sempre il livello di conoscenza del pubblico a cui è destinato il contenuto per ottenere risultati più pertinenti.

Adattare i prompt a settori specifici

Prompt per il marketing digitale

Nel marketing digitale, i prompt possono essere utilizzati per creare campagne pubblicitarie, analisi di mercato o strategie di branding. Ad esempio, puoi scrivere: “Genera un’idea per una campagna pubblicitaria sui social media per promuovere un nuovo prodotto tecnologico, rivolta a un pubblico giovane e tecnologicamente esperto”. Questo tipo di richiesta guida l’IA a produrre idee creative e mirate, migliorando l’efficacia delle tue strategie di marketing.

Lezione appresa: Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una campagna generica e una che cattura davvero l’attenzione del pubblico.

Prompt per la ricerca scientifica

Nella ricerca scientifica, i prompt possono aiutarti a sintetizzare informazioni complesse, generare ipotesi o analizzare dati. Ad esempio, puoi chiedere: “Riassumi i principali risultati di studi recenti sull’intelligenza artificiale applicata alla medicina, includendo riferimenti a fonti affidabili”. Questo tipo di prompt consente all’IA di fornire risposte dettagliate e basate su dati, supportando il tuo lavoro di ricerca.

Suggerimento: Specifica sempre il tipo di fonti o dati che desideri includere per ottenere risposte più accurate e utili.

Sfide e futuro del prompt engineering

Sfide attuali

Limitazioni dei modelli di IA

I modelli di intelligenza artificiale, nonostante i progressi, presentano ancora limiti significativi. La loro capacità di comprendere il contesto complesso o di rispondere a richieste ambigue rimane imperfetta. Questi modelli si basano su dati preesistenti e non possiedono una vera comprensione del mondo reale. Ad esempio, se un prompt contiene informazioni contraddittorie, l’IA potrebbe generare risposte incoerenti o errate.

Un’altra sfida riguarda la mancanza di aggiornamenti in tempo reale. Molti modelli non possono accedere a dati recenti o specifici, limitando la loro utilità in contesti che richiedono informazioni aggiornate. Per superare queste limitazioni, è essenziale strutturare i prompt per AI in modo chiaro e specifico, fornendo dettagli che riducano l’ambiguità e migliorino la qualità delle risposte.

“La qualità delle risposte dipende dalla qualità dei dati e dalla chiarezza delle istruzioni.” Questo principio guida il lavoro degli esperti nel migliorare continuamente i modelli.

Complessità nella progettazione di prompt per scenari complessi

Progettare prompt per scenari complessi richiede un approccio strategico. Quando le richieste coinvolgono più variabili o richiedono ragionamenti articolati, l’IA può incontrare difficoltà nel fornire risposte adeguate. Ad esempio, un prompt che richiede un’analisi dettagliata di un problema aziendale potrebbe generare risposte incomplete o superficiali.

La complessità aumenta ulteriormente quando si lavora con modelli che devono adattarsi a settori specifici. In questi casi, è necessario collaborare con esperti del dominio per garantire che i prompt riflettano le esigenze reali. Tecniche come l’Auto Directed CoT (AutoDiCoT) possono aiutare a suddividere problemi complessi in passaggi logici, migliorando le prestazioni dell’IA.

“La collaborazione tra ingegneri di prompt ed esperti del dominio è fondamentale per affrontare scenari complessi.” Questo approccio consente di allineare lo sviluppo dell’IA agli obiettivi pratici.

Prospettive future

Evoluzione dei modelli di IA e impatto sul prompt engineering

L’evoluzione dei modelli di IA promette di rivoluzionare il prompt engineering. I futuri modelli saranno probabilmente più avanzati, con una maggiore capacità di comprendere il contesto e di generare risposte più accurate. Ad esempio, l’integrazione di tecnologie come il self-supervised learning potrebbe migliorare la capacità dell’IA di apprendere autonomamente da dati non etichettati.

Questi progressi influenzeranno il modo in cui strutturi i prompt. Potrai utilizzare richieste più complesse senza compromettere la qualità delle risposte. Inoltre, l’IA potrebbe diventare più adattabile, rispondendo in modo efficace a una gamma più ampia di scenari. Tuttavia, sarà ancora necessario affinare le tecniche di prompt engineering per sfruttare appieno queste innovazioni.

“L’evoluzione dell’IA non elimina la necessità di prompt ben progettati, ma ne amplifica l’importanza.” Questo sottolinea il ruolo centrale del prompt engineering nel futuro dell’intelligenza artificiale.

Automazione e strumenti per la creazione di prompt

Il futuro del prompt engineering vedrà un aumento dell’automazione. Strumenti avanzati saranno sviluppati per aiutarti a creare prompt più efficaci in meno tempo. Questi strumenti potrebbero includere generatori di prompt basati su modelli pre-addestrati, capaci di suggerire formulazioni ottimali in base al contesto.

Ad esempio, potresti utilizzare un sistema che analizza automaticamente le risposte dell’IA per identificare aree di miglioramento nei tuoi prompt. Questo approccio iterativo ti consentirà di affinare continuamente le tue richieste, migliorando la qualità delle interazioni con l’IA. L’automazione non solo semplificherà il processo, ma renderà anche il prompt engineering accessibile a un pubblico più ampio.

“Gli strumenti automatizzati trasformeranno il prompt engineering in una pratica più intuitiva e scalabile.” Questo rappresenta un passo avanti verso un’adozione più diffusa dell’IA.

Strutturare i prompt per AI richiede attenzione e pratica. Hai esplorato i fondamenti, le tecniche avanzate e gli errori comuni da evitare. Ogni dettaglio, dalla chiarezza alla precisione, influenza direttamente la qualità delle risposte. Sperimenta con approcci come il few-shot prompting o il chain-of-thought prompting per migliorare i risultati. Adatta i tuoi prompt alle esigenze specifiche e continua a perfezionare le tue competenze. Il prompt engineering non è solo un’abilità, ma un’opportunità per ottenere interazioni più produttive e soddisfacenti con l’intelligenza artificiale.

FAQ

Quali sono i vantaggi principali del prompt engineering?

Il prompt engineering offre numerosi vantaggi. Ti permette di ottenere risposte coerenti, accurate e pertinenti già al primo tentativo, evitando inutili prove ed errori. Inoltre, aiuta a mitigare i condizionamenti derivanti dai pregiudizi presenti nei dati di formazione dei modelli di intelligenza artificiale. Con prompt ben strutturati, puoi guidare l’IA verso risultati rilevanti e utili in modo rapido ed efficace.

Suggerimento: Investire tempo nella creazione di prompt chiari e dettagliati migliora significativamente la qualità delle risposte.

Come posso iniziare a padroneggiare il prompt engineering?

Per iniziare, concentrati sui principi fondamentali. Crea prompt chiari, specifici e contestualizzati. Evita ambiguità e sovraccarico di informazioni. Puoi consultare risorse come guide online, ad esempio la Prompting Guide, che offre metodologie e modelli per comprendere le migliori pratiche. Ricorda che il prompt engineering è un’abilità che si affina con la pratica.

Nota: Considera il prompt engineering come un’arte che richiede comprensione, creatività e precisione.

Qual è la differenza tra Zero-Shot e Few-Shot Prompting?

Lo Zero-Shot Prompting non include esempi nel prompt. È ideale per richieste semplici e dirette. Ad esempio, puoi chiedere: “Quali sono i benefici dell’IA?”. Il Few-Shot Prompting, invece, prevede l’inclusione di esempi per guidare l’IA. Questo approccio è utile per compiti complessi, poiché migliora la qualità delle risposte. Ad esempio, puoi fornire un esempio di descrizione di un prodotto e chiedere all’IA di crearne una simile per un altro prodotto.

Lezione appresa: Gli esempi nel Few-Shot Prompting aiutano l’IA a comprendere meglio le tue aspettative.

Come posso migliorare i miei prompt se le risposte non sono soddisfacenti?

Se le risposte non soddisfano le tue aspettative, analizza il prompt. Chiediti se è chiaro, specifico e contestualizzato. Testa diverse formulazioni e osserva come l’IA risponde. Ad esempio, se un prompt genera una risposta generica, aggiungi dettagli o specifica meglio il contesto. Questo processo iterativo ti aiuta a perfezionare le tue richieste.

Consiglio pratico: Mantieni un registro dei prompt e delle risposte per monitorare i progressi e individuare schemi ricorrenti.

Quali sono gli errori più comuni nella creazione di prompt?

Gli errori più comuni includono:

Prompt vaghi o ambigui: Ad esempio, “Parlami di tecnologia” è troppo generico. Specifica il contesto, come “Descrivi le tecnologie emergenti nel settore sanitario”.
Sovraccarico di informazioni: Un prompt eccessivamente complesso può confondere l’IA. Suddividi la richiesta in più parti o concentrati su un aspetto specifico.

Suggerimento: La semplicità e la chiarezza sono fondamentali per ottenere risposte pertinenti.

Come il prompt engineering può influenzare le applicazioni quotidiane?

Il prompt engineering trasforma l’interazione con l’IA in diversi ambiti. Può migliorare l’efficienza nell’assistenza clienti, generare contenuti di alta qualità o supportare l’apprendimento. Ad esempio, un prompt ben strutturato può aiutarti a creare un articolo dettagliato o a rispondere rapidamente a una domanda complessa. Questa pratica rende l’IA uno strumento più utile e versatile.

Esempio: “Scrivi un articolo di 500 parole sull’impatto dell’IA nel settore sanitario” è un prompt che guida l’IA a produrre contenuti mirati.

Qual è il futuro del prompt engineering?

Il futuro del prompt engineering è promettente. Con l’evoluzione dei modelli di IA, avrai strumenti più avanzati per creare prompt efficaci. L’automazione giocherà un ruolo chiave, con strumenti che suggeriranno formulazioni ottimali e analizzeranno automaticamente le risposte per migliorare i prompt. Questo renderà il prompt engineering accessibile a un pubblico più ampio.

Prospettiva: Gli strumenti automatizzati trasformeranno il prompt engineering in una pratica più intuitiva e scalabile.

Come posso contribuire alla comunità del prompt engineering?

Puoi condividere le tue esperienze e idee con la comunità. Lascia un commento su articoli o forum dedicati. Condividi le tue intuizioni su come hai utilizzato framework o tecniche innovative. Questo scambio di conoscenze aiuta a esplorare nuove possibilità e a migliorare le pratiche esistenti.

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