{"id":11487,"date":"2025-07-29T09:17:00","date_gmt":"2025-07-29T09:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/radicalbit.ai\/?p=11487"},"modified":"2026-07-08T17:07:11","modified_gmt":"2026-07-08T17:07:11","slug":"controllo-dei-costi-llm-strategie-pratiche-llmops-per-il-monitoraggio-della-spesa-api-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radicalbit.ai\/it\/resources\/blog\/controllo-dei-costi-llm-strategie-pratiche-llmops-per-il-monitoraggio-della-spesa-api-2\/","title":{"rendered":"Potenziare gli LLM: da Prompt Engineering a Context Engineering"},"content":{"rendered":"\n

Il mondo degli LLM \u00e8 in un costante stato di evoluzione. Nuovi modelli, tecniche e filosofie emergono a un ritmo vertiginoso, ognuno promettendo di sbloccare un potenziale ancora maggiore da questi potenti strumenti. Per un certo periodo, il prompt engineering<\/strong> ha regnato sovrano come la chiave per sfruttare la potenza degli LLM. \u00c8 l\u2019arte di creare l\u2019input perfetto per ottenere l\u2019output desiderato. Ma man mano che le nostre ambizioni con l\u2019IA sono cresciute, anche i limiti di questo approccio sono diventati evidenti.<\/p>\n\n\n\n

Ci stiamo infatti muovendo oltre le semplici interazioni una tantum e verso la costruzione di agenti AI stateful e complessi<\/strong> che possono ragionare, ricordare e agire nel mondo. In questo nuovo paradigma, una nuova disciplina sta emergendo come la chiave del successo: il context engineering<\/strong> .<\/p>\n\n\n\n

I limiti del Prompting<\/h2>\n\n\n\n

Il Prompt engineering, in sintesi, consiste nel fornire un\u2019istruzione chiara e concisa a un LLM. \u00c8 come dare un compito specifico a uno stagista molto capace, ma che interpreta le istruzioni in modo molto letterale. Se desideriamo un riassunto di un documento, forniamo il documento e chiediamo un riassunto. Se necessitiamo di un pezzo di codice, descriviamo la funzione che ci serve. Se abbiamo bisogno di un testo scritto nello stile di un direttore marketing, chiediamo al LLM di comportarsi (e scrivere) come tale. Per un po\u2019, questo \u00e8 stato sufficiente. Ci siamo fin da subito stupiti dalla capacit\u00e0 degli LLM di comprendere e rispondere alle nostre richieste.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, quando abbiamo iniziato a costruire applicazioni pi\u00f9 sofisticate basate su LLM, le lacune dell\u2019approccio incentrato sul prompt hanno cominciato a farsi evidenti. Le necessit\u00e0 del mondo reale sono raramente circoscritte.<\/strong> Richiedono memoria, accesso a conoscenze esterne e una comprensione della situazione pi\u00f9 ampia. Un bot di customer service, per esempio, ha bisogno di ricordare la cronologia della sua conversazione con un utente, accedere ai dettagli del suo account e consultare una base di conoscenza di informazioni sui prodotti. Un assistente di coding deve comprendere l\u2019intera codebase, non solo il singolo file che sta modificando.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 qui che il Prompt Engineering fallisce. Il \u201cprompt\u201d \u00e8 una cosa fugace, un singolo momento nel tempo. Manca della persistenza e della ricchezza di informazioni necessarie per compiti complessi e a pi\u00f9 fasi. Andrej Karpathy<\/a> , una delle menti pi\u00f9 autorevoli nell\u2019IA, ha recentemente affermato di preferire il \u201cContext Engineering\u201d<\/strong> al Prompt Engineering. Lui definisce la prima come \u201cla delicata arte e scienza di riempire la context window con le informazioni giuste per il prossimo passo\u201d <\/strong> , trovando un equilibrio tra troppi pochi dati che riducono le prestazioni e troppe informazioni che aumentano inutilmente i costi.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ascesa del Context Engineering<\/h2>\n\n\n\n

Allora, cos\u2019\u00e8 esattamente il Context Engineering<\/strong> ? \u00c8 la pratica di progettare, costruire e ottimizzare l\u2019intero ecosistema informativo in cui opera un LLM. Si tratta di andare oltre il singolo prompt e di considerare l\u2019intero
context framework
<\/strong> come un ambiente dinamico e stateful. Basandosi sulla tipologia suggerita da Philipp Schmid <\/a> , questo include:<\/p>\n\n\n\n