Prompt efficaci: validazione e creazione guidata – IA e Avvocati (17)
Intelligenza artificiale e Avvocati
Prompt efficaci: questo articolo presenta uno script Python avanzato pensato per la raffinazione e la validazione di prompt legali secondo la metodologia R-CAFAR+, appositamente sviluppato per studi legali italiani che adottano l’Intelligenza Artificiale in locale.
Lo script, integrabile con LangChain e Ollama, permette di trasformare una semplice bozza in un prompt strutturato, conforme alle più recenti esigenze di chiarezza, aggiornamento normativo, versionamento e controllo qualità formale.
Attraverso checklist automatiche, istruzioni sintetiche e auto-verifica, il tool guida il professionista dall’input iniziale all’ottenimento di output affidabili, documentati e pronti per l’impiego in ambito forense, garantendo trasparenza e conformità agli standard etici e deontologici italiani.
Quadro introduttivo: validazione dei prompt e creazione guidata di prompt efficaci
Nel volume 1 di questa guida abbiamo introdotto la validazione come fase di verifica tecnica del sistema RAG, utile a controllare se l’infrastruttura funzionava e a misurare metriche generali di accuratezza.
In questo articolo, invece, lo sguardo si sposta sulla validazione dei prompt giuridici in senso stretto, intesi come strumenti operativi dello studio.
La differenza è cruciale: non si tratta più di sperimentare se il sistema regge, ma di rendere i prompt professionali, riutilizzabili e documentati, con metriche e procedure in linea con le esigenze deontologiche e organizzative di un avvocato AI‑ready.
Nel contesto dell’adozione professionale dell’Intelligenza Artificiale (IA) negli studi legali italiani, la validazione dei prompt legali rappresenta una fase fondamentale e spesso determinante per l’efficacia dell’intero processo.
Dopo aver imparato a progettare prompt modulari, dinamici e concatenati (come nei precedenti articoli del volume 2), occorre assicurarsi che tali prompt siano affidabili, ripetibili e controllabili e che siano in grado di fornire risposte coerenti anche in situazioni complesse o ambigue.
La validazione è un processo strutturato che permette di:
- Verificare la correttezza giuridica delle risposte generate, evitando interpretazioni fallaci o incomplete.
- Assicurare la coerenza e stabilità dell’output nel tempo, riducendo variabilità indesiderata.
- Documentare le prestazioni del sistema per finalità di audit interno, rispetto della deontologia e garanzia di trasparenza verso clienti e colleghi.
- Rafforzare la fiducia del professionista nei confronti dell’uso dell’IA, ponendo sempre al centro il controllo umano.
1. Perché validare i prompt legali
Una risposta errata o imprecisa di un LLM (Large Language Model) può compromettere:
- La qualità del parere fornito, con possibili conseguenze negative per il cliente.
- La conformità alla normativa vigente (in particolare GDPR, AI Act, Codice deontologico forense).
- La responsabilità professionale dell’avvocato, che rimane sempre il decisore ultimo.
Validare i prompt significa prevenire errori sistematici e garantire un uso dell’IA trasparente, verificabile e sotto controllo umano. Non si tratta soltanto di verificare se il modello “funziona”, ma di certificare che la logica e la formulazione del prompt conducano costantemente a risultati affidabili, replicabili e giuridicamente difendibili.
2. Elementi chiave di un processo di validazione
- Definizione degli obiettivi: chiarire lo scopo del prompt, specificando se serve a produrre sintesi, atti, pareri, clausole contrattuali o comparazioni normative ecc.
- Costruzione del dataset di test: includere input rappresentativi delle reali casistiche affrontate nello studio, prevedendo sia casi tipici che edge cases.
- Esecuzione controllata: test ripetuti in condizioni variabili (modello, temperatura, documenti di supporto).
- Analisi dei risultati: completezza e correttezza giuridica, coerenza formale del linguaggio, aderenza alle istruzioni fornite.
- Versionamento: archiviare i prompt con ID univoci e note sulle modifiche apportate.
3. Prompt auto-verificanti
Un approccio avanzato consiste nell’integrare nel prompt istruzioni di verifica interna.
Questo riduce errori e agevola la revisione. Nei prompt giuridici si possono adottare diverse tecniche:
- Checklist di coerenza normativa e giurisprudenziale: chiedere al modello di indicare esplicitamente gli articoli di legge o le sentenze che supportano ogni affermazione.
- Doppia risposta: far generare prima la risposta e poi una seconda sezione in cui il modello critica la propria risposta e segnala eventuali incertezze o omissioni.
- Controllo per sezioni: strutturare il prompt imponendo che la risposta contenga paragrafi distinti (es. fatti, diritto, conclusioni) e poi chiedere al modello di verificare che ciascuna sezione sia presente e correttamente sviluppata.
- Segnalazione dei limiti: inserire istruzioni per far dichiarare al modello se non dispone di informazioni sufficienti o se sono necessari approfondimenti manuali.
Esempio pratico:
Dopo aver fornito la risposta alla domanda legale, esegui una verifica interna:
1. Conferma che ogni affermazione sia supportata da fonte normativa o giurisprudenziale.
2. Indica eventuali parti della risposta che necessitano di approfondimento umano.
3. Specifica eventuali riferimenti mancanti o rischi di interpretazione.
4. Evidenzia le sezioni in cui la normativa citata potrebbe essere superata o controversa.
4. Esempi di prompt legali
Esempio 1 – Parere in materia di diritto del lavoro
Sei un avvocato specializzato in diritto del lavoro italiano.
Analizza il seguente caso:
"Un lavoratore a tempo indeterminato con 15 anni di anzianità viene licenziato per giustificato motivo oggettivo: l’azienda dichiara di aver soppresso la sua posizione in seguito ad una riorganizzazione interna volta all’ottimizzazione dei processi. Tuttavia, il lavoratore sostiene che le sue mansioni continuano ad essere svolte, in pratica, da altri colleghi; inoltre, nessuna reale crisi aziendale o innovazione tecnologica viene effettivamente provata dal datore di lavoro."
Fornisci un parere motivato con riferimenti normativi aggiornati al 2025, inclusi articoli dello Statuto dei Lavoratori e del Codice Civile.
Indica eventuali rischi di contenzioso e richiama almeno due sentenze della Corte di Cassazione che trattano casi analoghi.
Dopo aver concluso, verifica la coerenza complessiva della risposta con le fonti citate e segnala eventuali punti che richiedono un ulteriore approfondimento umano.
Esempio 2 – Analisi contrattuale in ambito immobiliare
Sei un avvocato italiano esperto in diritto immobiliare.
Esamina il seguente estratto di contratto di locazione (giurisprudenza aggiornata al 2025):
"Il locatore non risponde in alcun caso per danni derivanti da colpa grave nella manutenzione degli impianti."
Analizza la validità della clausola con riferimento diretto all’art. 1229 c.c., che sancisce la nullità delle clausole che limitano la responsabilità per dolo o colpa grave.
Fornisci un parere legale motivato con riferimenti normativi e almeno due sentenze della Corte di Cassazione che confermano questo principio.
Organizza l’output in sezioni distinte: normativa applicabile, giurisprudenza, conclusioni e proposte di modifica.
Al termine, verifica la coerenza complessiva della risposta e segnala eventuali punti che richiedono un ulteriore approfondimento umano.
Questi esempi mostrano come inserire controlli specifici all’interno del prompt stesso renda più semplice validarne l’affidabilità.
5. Metriche di valutazione con micro-esempi
La validazione non può prescindere da metriche chiare e misurabili. Alcuni indicatori utili:
| Metrica | Descrizione | Esempio di calcolo |
|---|---|---|
| Accuracy giuridica | Percentuale di affermazioni corrette rispetto a fonti normative e giurisprudenziali aggiornate | 8 affermazioni corrette su 10 → 80% |
| Stabilità output | Capacità di fornire risposte simili a parità di input | 5 esecuzioni con 4 risposte identiche e 1 variata → 80% stabilità |
| Tempo di revisione | Minuti richiesti all’avvocato per validare l’output | 12 minuti → troppo lungo, da ottimizzare |
| Completezza citazioni | Grado di copertura delle fonti normative e giurisprudenziali richieste | 3 citazioni su 4 attese → 75% |
| Coerenza giurisprudenziale | Allineamento dell’analisi con orientamenti giurisprudenziali consolidati | In 4 casi su 5 conformità → 80% |
L’inserimento di metriche specifiche sul contenuto giuridico (citazioni, coerenza con la giurisprudenza) rende la validazione meno soggettiva e più utile a livello organizzativo e professionale.
6. Checklist operativa di validazione
Per rendere il processo ripetibile, una checklist sintetica è essenziale:
- Obiettivo del prompt chiaramente definito.
- Istruzioni complete e precise.
- Dataset rappresentativo utilizzato.
- Metriche di valutazione calcolate e documentate.
- Revisione legale obbligatoria.
- Documentazione delle fonti normative e giurisprudenziali citate.
- Archiviazione con versione, ID e data di ultima modifica.
7. Spiegabilità e verificabilità del prompt
La spiegabilità è cruciale per l’uso responsabile dell’IA. Ogni prompt dovrebbe essere accompagnato da:
- Testo integrale del prompt.
- Versione e configurazione del modello utilizzato.
- Log delle interazioni, con data e ora.
- Motivazioni delle scelte progettuali e indicazione dell’autore della modifica.
- Documentazione delle fonti normative e giurisprudenziali citate.
- Eventuali limitazioni note e avvertenze d’uso.
Questa documentazione supporta la revisione interna, facilita la formazione dei collaboratori e permette audit esterni. Inoltre, garantisce tracciabilità completa e conformità ai principi di accountability previsti dall’AI Act e dalle regole deontologiche forensi.
8. Strumenti utili alla validazione
- RAGAS: per misurare precisione, recall e fedeltà all’input.
- LangSmith: per tracciare catene di prompt e flussi di lavoro complessi.
- Dashboard interna con Streamlit o Gradio: per gestire test, raccogliere dati e archiviare risultati.
- Foglio di calcolo condiviso: utile per comparazioni rapide tra più versioni di prompt.
- Repository versionato (es. Git): per archiviare in modo sicuro i prompt validati, con storico delle modifiche, autore e data, utile per audit o contenziosi.
Questi strumenti consentono di combinare misurazione quantitativa, tracciabilità operativa, collaborazione e archiviazione sicura, rendendo la validazione un processo robusto e sostenibile.
9. Errori tipici e contromisure
- Falsi positivi: il prompt appare corretto ma cela errori → prevedere test su casi reali ed edge cases, controllo incrociato da secondo revisore e registrazione degli errori rilevati in una knowledge base centralizzata.
- Falsi negativi: output segnalato come errato sebbene accettabile → aggiornare i criteri di valutazione, documentare le correzioni e confrontarsi tra revisori per standardizzare l’interpretazione.
- Ambiguità: istruzioni poco chiare o generiche causano risposte incoerenti → riscrivere il prompt con istruzioni dettagliate, esempi concreti e struttura ben delimitata.
- Overfitting del contesto: il prompt dà buoni risultati solo su dati limitati → ampliare i test su diversi scenari, includere edge cases e monitorare le versioni per evitare regressioni.
- Mancata revisione legale: output tecnicamente valido ma con possibili criticità → rendere obbligatoria la revisione finale del prompt da parte di un avvocato, archiviare modifiche e prestare attenzione alla compliance legale.
Incorpora sessioni periodiche di audit tra team tecnici e legali, utilizza sistemi di version control e aggiorna costantemente la documentazione e i criteri di validazione.
10. Integrazione con workflow R-CAFAR
La validazione si inserisce perfettamente nel metodo R-CAFAR e ne rafforza l’affidabilità:
- Progettazione: definizione del prompt secondo il metodo, con supervisione legale iniziale.
- Validazione: esecuzione test, calcolo metriche, revisione legale e documentazione delle fonti.
- Rilascio: inserimento del prompt validato nella libreria ufficiale dello studio, con versionamento e tracciabilità.
- Aggiornamento: periodico, in base a nuove normative o giurisprudenza, con revisione legale obbligatoria a ogni ciclo.
Questa integrazione consente di passare da un uso sperimentale a un flusso operativo strutturato, sostenibile e conforme agli obblighi deontologici.
11. Prompt efficaci: rifinitura di un prompt con Python
Questo script chiede in input un testo libero (la tua bozza di richiesta) e restituisce un prompt perfezionato secondo il metodo R‑CAFAR+, pronto da usare nello studio legale.
#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8
"""
R-CAFAR+ Prompt Refiner con LangChain e Ollama
"""
import sys
import re
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
R_CAFAR_GUIDE = """
STRUTTURA R-CAFAR+ (in italiano):
R – Ruolo:
- Definisci chiaramente il ruolo richiesto all’IA (es. avvocato civilista, esperto privacy, giurista d’impresa).
- Specifica l’ambito operativo e il tipo di destinatario dell’output (cliente, giudice, collega ecc.).
C – Contesto:
- Descrivi il quadro normativo e giurisprudenziale applicabile, precisando la versione aggiornata delle fonti.
- Indica eventuali limiti, policy interne, principi deontologici o profili interdisciplinari rilevanti.
- Segnala richieste di collegamento a banche dati, API, repertori e fonti aggiornate (es. Cassazione, UE).
A – Attori & Fatti:
- Elenca tutte le parti coinvolte e la cronologia essenziale.
- Evidenzia interessi contrapposti, strategie difensive, punti controversi e eventuali dati mancanti.
F – Finalità e Formato:
- Definisci l’obiettivo operativo dell’output (es. sintesi, atto, parere legale, lettera, contratto).
- Specifica destinatario, tono del linguaggio (formale, forense, empatico ecc.), lunghezza e criteri di qualità.
- Indica se sono richieste sezioni narrative, elenchi, schemi, tabelle.
A – Aggiornamento:
- Chiedi espressamente che l’IA utilizzi solo normative, prassi e giurisprudenza aggiornate almeno all’anno corrente.
- Se mancano riferimenti recenti o sono incerte determinate fonti, l’IA deve segnalare la lacuna, chiedere dati integrativi o proporre domande di follow-up.
- Puoi specificare anche fonti preferite od esclusioni.
R – Richieste Specifiche:
- Elenca le sotto-attività operative e i controlli da effettuare (es. verifica coerenza, citazione normativa e giurisprudenza, analisi rischi, sintesi conclusioni).
- Includi se opportuno prompt chaining (“prima analizza il fatto, poi la norma, infine segui il ragionamento…”).
- Prevedi la possibilità di integrare esempi/contro-esempi, simulazioni o domande interattive dell’IA.
- Chiedi auto-verifica finale e, se necessario, domande di approfondimento da parte dell’IA.
OUTPUT:
- Usa esclusivamente le intestazioni: ‘R – Ruolo’, ‘C – Contesto’, ‘A – Attori & Fatti’, ‘F – Finalità e Formato’, ‘A – Aggiornamento’, ‘R – Richieste specifiche’.
- Inserisci alla fine una checklist di controllo qualità tematica (es: aggiornamento, chiarezza espositiva, coerenza e formato).
- Non inventare mai dati, norme o sentenze: in caso di dubbio l’IA deve domandare integrazioni.
- Non aggiungere testo al di fuori della struttura richiesta.
"""
SYSTEM_INSTRUCTION = """
Sei un prompt engineer esperto per il diritto italiano. Trasforma qualsiasi input dell’utente in un prompt legale completo, conforme alla struttura R-CAFAR+ descritta sotto.
Indicazioni di sintesi:
- Redigi l’output in modo sintetico e pragmatico.
- Ogni sezione non deve superare tre frasi.
- Usa un linguaggio diretto e conciso.
- Se una sezione non è rilevante per il caso, indica esplicitamente “Non rilevante” o equivalente.
- Limita al minimo la ripetizione di concetti tra le sezioni.
Segui inoltre queste regole fondamentali:
- Formula il prompt in modo chiaro, rigoroso e professionale, pensando a come lavorerebbe uno studio legale strutturato.
- Utilizza un linguaggio tecnico ma accessibile, in italiano formale (forense, dove richiesto dai dettagli).
- Rispetta la suddivisione in sezioni R-CAFAR+ e inserisci tutte le informazioni rilevanti indicate dalla guida (ruolo, contesto giuridico aggiornato, attori e fatti, finalità e formato, aggiornamento normativo e giurisprudenziale, richieste specifiche, checklist finale tematica).
- Cita sempre la necessità di fonti normative e giurisprudenziali aggiornate. Se queste mancano, sollecita l’utente a fornire riferimenti specifici o segnala la necessità di acquisirli.
- Se l’input è generico, formula domande integrative per garantirti un output esaustivo.
- Sii neutrale, preciso, e auto-verifica sempre la qualità del prompt generato.
"""
def build_instruction(user_input: str) -> str:
return (
SYSTEM_INSTRUCTION
+ "\nSTRUTTURA E REQUISITI:\n" + R_CAFAR_GUIDE + "\n"
+ "INPUT DELL'UTENTE (bozza da rifinire):\n" + user_input.strip()
)
def valid_input(user_text: str, min_length: int = 15) -> bool:
"""
Verifica che il testo sia abbastanza descrittivo e non contenga caratteri proibiti.
Blocca input vuoti, brevissimi o con solo caratteri speciali.
"""
if not user_text or len(user_text.strip()) < min_length:
print("Prompt troppo breve. Inserisci almeno 15 caratteri descrittivi.")
return False
if re.fullmatch(r"[^\w\sàèéìòùç°]", user_text):
print("Prompt non valido: contiene solo caratteri speciali o vuoti.")
return False
return True
def call_langchain_ollama(prompt: str, model_name: str = "gemma3n", temperature: float = 0.2, num_ctx: int = 8192) -> str:
"""
Chiamata LLM via LangChain+Ollama (chat modello).
"""
llm = ChatOllama(
model=model_name,
temperature=temperature,
num_ctx=num_ctx,
)
messages = [
SystemMessage(content=SYSTEM_INSTRUCTION),
HumanMessage(content=prompt)
]
response = llm.invoke(messages)
return response.content
def main():
try:
user_text = input("Inserisci la bozza di prompt da rifinire: ").strip()
user_text = user_text.encode("utf-8", errors="ignore").decode("utf-8", errors="ignore")
except Exception as e:
print("Errore in lettura input:", e)
sys.exit(1)
if not valid_input(user_text):
return
prompt = build_instruction(user_text)
try:
result = call_langchain_ollama(prompt)
print("\n=== PROMPT R-CAFAR+ SINTETICO PERFEZIONATO ===\n")
print(result.strip())
except Exception as e:
print(f"Errore nella generazione con LangChain/Ollama: {e}")
if __name__ == "__main__":
main()
Prerequisiti e utilizzo
Per eseguire correttamente lo script è necessario avere configurato l’ambiente come illustrato nel volume 1 della guida, con Python 3 e i pacchetti langchain-ollama e langchain-core installati (pip install langchain-ollama langchain-core).
È inoltre indispensabile avere Ollama in esecuzione in locale con il modello gemma3n già scaricato nel sistema (ollama pull gemma3n).
Una volta avviato, l’utente inserisce da terminale una bozza di prompt legale: il programma riceve l’input e restituisce a schermo un prompt R-CAFAR+ perfezionato.
Conclusione
La validazione dei prompt legali è un’attività strategica che unisce qualità giuridica, controllo operativo e conformità normativa.
L’inserimento di metriche oggettive, checklist operative, gestione degli errori ricorrenti e l’integrazione con il metodo R-CAFAR rende il processo più solido e professionale.
Questo approccio, sebbene più complesso e dispendioso in termini di tempo nella fase iniziale, garantisce risultati molto più affidabili e facilita la scalabilità del lavoro.
Grazie a una validazione ben progettata, il prompting non è più solo uno strumento sperimentale, ma si trasforma in una vera e propria metodologia operativa capace di supportare lo studio legale nell’offrire consulenze più rapide, sicure e conformi alle regole deontologiche, mantenendo sempre la centralità del giudizio umano.
Per un aiuto e per approfondire
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