{"id":2800,"date":"2025-05-08T21:14:16","date_gmt":"2025-05-08T19:14:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/?p=2800"},"modified":"2025-05-25T22:12:12","modified_gmt":"2025-05-25T20:12:12","slug":"ia-e-avvocati-10-legal-prompting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/05\/ia-e-avvocati-10-legal-prompting\/","title":{"rendered":"IA e Avvocati (10): legal prompting. Prompt efficaci per studi legali"},"content":{"rendered":"\n<p><strong><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/tag\/ia-e-avvocati\/\">Intelligenza artificiale e Avvocati<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">10. Legal prompting<\/h3>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Introduzione al legal prompting<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Glossario essenziale<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Prompt<\/strong>: istruzione in linguaggio naturale che guida l\u2019IA nella generazione del testo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/04\/ia-e-avvocati\/\">LLM (Large Language Model)<\/a><\/strong>: modello linguistico di grandi dimensioni, in grado di comprendere e generare testi complessi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Token<\/strong>: unit\u00e0 testuale (parola o parte di parola); ogni modello ha un limite massimo di token gestibili.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LangChain<\/strong>: libreria Python per costruire flussi AI strutturati e integrabili.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>FAISS<\/strong>: libreria per la ricerca vettoriale veloce, utile nei sistemi RAG.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/04\/intelligenza-artificiale-e-avvocati-sistema-rag\/\">RAG<\/a> (Retrieval-Augmented Generation)<\/strong>: tecnica che combina recupero documentale e generazione AI, aumentando accuratezza e contesto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Mappa del flusso: come funziona il legal prompting in uno studio legale che usa un sistema RAG<\/h4>\n\n\n\n<p style=\"text-align: right;\"><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-2801\" src=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59-683x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"634\" height=\"951\" srcset=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59-683x1024.jpg 683w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59-200x300.jpg 200w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59-768x1152.jpg 768w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_00_59.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 634px) 100vw, 634px\" \/><\/a><\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Documento legale (PDF, sentenza, atto)\n     \u2193\nPre-processing (OCR, parsing, pulizia testo)\n     \u2193\nPrompt costruito su misura (es. sintesi, parere, confronto)\n     \u2193\nModello linguistico locale (es. Mistral via Ollama)\n     \u2193\nOutput testuale (riassunto, schema, risposta giuridica)\n     \u2193\nUtilizzo nel flusso di lavoro dello studio (documenti, email, atti...)\nsotto la supervisione umana\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2802\" src=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05.jpg 1024w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_05-768x768.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Questa catena di passaggi \u00e8 alla base dell\u2019integrazione tra intelligenza artificiale e attivit\u00e0 giuridica: ogni anello dipende dalla qualit\u00e0 del precedente, in particolare dalla progettazione del prompt.<\/p>\n\n\n\n<p>In questo articolo ci occupiamo dunque di un aspetto fondamentale nell\u2019adozione dell\u2019intelligenza artificiale generativa negli studi legali: la costruzione e l\u2019utilizzo di <strong>prompt efficaci<\/strong> (<em>legal prompting<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>In un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation), il prompt rappresenta il ponte tra la conoscenza umana e il motore linguistico.<\/p>\n\n\n\n<p>Un prompt ben costruito consente di trasformare dati complessi in risposte utili, pertinenti e contestualizzate.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;obiettivo \u00e8 fornire strumenti teorici e pratici per aiutare l\u2019Avvocato a comunicare efficacemente con un modello linguistico, migliorando la qualit\u00e0 dell\u2019output e riducendo l\u2019ambiguit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p>Vedremo come formulare prompt giuridici ad alta precisione, perch\u00e9 funzionano e come adattarli ai diversi contesti normativi e procedurali dello studio legale.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Legal prompting: cosa rende efficace un prompt giuridico?<\/h3>\n\n\n\n<p>Un <strong><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/04\/ia-e-avvocati-7-utilizzare-un-llm-locale-con-ollama\/\">prompt<\/a><\/strong> \u00e8 una richiesta strutturata che fornisce istruzioni testuali a un LLM (Large Language Model).<\/p>\n\n\n\n<p>In ambito legale, il prompt ha il compito in particolare di:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>fornire contesto normativo o giurisprudenziale;<\/li>\n\n\n\n<li>delimitare lo stile e il formato della risposta;<\/li>\n\n\n\n<li>rendere espliciti gli obiettivi del professionista;<\/li>\n\n\n\n<li>garantire coerenza con il linguaggio forense.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Un prompt efficace in ambito giuridico deve essere:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Chiaro<\/strong>: evitare ambiguit\u00e0 terminologiche e definire con precisione l\u2019azione richiesta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contestualizzato<\/strong>: includere norme di riferimento, fattispecie, o tipo di atto.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Controllabile<\/strong>: strutturare il formato dell\u2019output (lunghezza, linguaggio, sezioni).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Adattabile<\/strong>: utilizzabile su casi simili con minime modifiche.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>I prompt deboli o generici producono risposte generiche, spesso errate o poco utili. Un prompt ben progettato, invece, valorizza le potenzialit\u00e0 del modello, riducendo il bisogno di successive revisioni.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Come costruire prompt legali riutilizzabili con LangChain<\/h3>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/05\/ia-e-avvocati-9-motore-rag-base\/\">LangChain<\/a> \u00e8 una libreria progettata per costruire flussi NLP flessibili e modulabili, anche in ambiente locale.<\/p>\n\n\n\n<p>Nell&#8217;esempio seguente viene utilizzata la classe <code>OllamaLLM<\/code>, un&#8217;interfaccia specifica per eseguire LLM locali tramite Ollama, come ad esempio Mistral.<\/p>\n\n\n\n<p>La sintassi adottata, tramite l\u2019operatore <code>|<\/code>, consente di concatenare un <code>PromptTemplate<\/code> al modello scelto.<\/p>\n\n\n\n<p>LangChain permette in particolare di:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>costruire <strong>PromptTemplate<\/strong> parametrizzati;<\/li>\n\n\n\n<li>concatenare prompt in sequenza (chaining);<\/li>\n\n\n\n<li>integrare LLM, memoria e vector store (FAISS).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/2025\/05\/ia-e-avvocati-9-motore-rag-base\/\">Esempio<\/a>: PromptTemplate dinamico<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>from langchain.prompts import PromptTemplate\nfrom langchain_ollama.llms import OllamaLLM\n\n# Definizione del template\ntemplate = \"\"\"\nSei un avvocato specializzato in {ambito_legale}. Analizza il seguente testo:\n{text}\nRispondi focalizzandoti su: {obiettivo}\n\"\"\"\n\nprompt = PromptTemplate(\n    input_variables=&#91;\"ambito_legale\", \"text\", \"obiettivo\"],\n    template=template,\n)\n\n# Inizializzazione del modello LLM locale via Ollama\nmodel = OllamaLLM(model=\"mistral\") # Richiede modello Mistral installato\n\n# Creazione della catena LLM\nchain = prompt | model\n\n# Esecuzione con input specifico\ndata = {\n    \"ambito_legale\": \"diritto civile italiano\",\n    \"text\": '''Il locatore non risponde in alcun caso per danni derivanti da colpa grave\n    nella manutenzione degli impianti dell'immobile locato.''',\n    \"obiettivo\": \"Verifica la clausola contrattuale\"\n}\n\nresponse = chain.invoke(data)\nprint(response)\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Spiegazione passo passo del codice:<\/h4>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Importazione moduli<\/strong>: si importano <code>PromptTemplate<\/code> e <code>OllamaLLM<\/code>, la classe che consente di utilizzare modelli locali con LangChain.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Template del prompt<\/strong>: si definisce una struttura per il prompt con tre variabili (<code>ambito_legale<\/code>, <code>text<\/code>, <code>obiettivo<\/code>) per generare richieste coerenti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Inizializzazione del modello<\/strong>: <code>OllamaLLM<\/code> collega LangChain al modello locale specificato (in questo caso, <code>mistral<\/code>).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Creazione della catena<\/strong>: si usa l\u2019operatore <code>|<\/code> per concatenare prompt e modello in modo leggibile.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Esecuzione<\/strong>: <code>chain.invoke()<\/code> permette di ottenere l\u2019output passando un dizionario di input d&#8217;esempio con le variabili definite.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Questo approccio \u00e8 pensato per essere leggero e modulare, ideale per sistemi locali basati su <a href=\"https:\/\/ollama.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ollama<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.python.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Python<\/a>, ed \u00e8 facilmente integrabile nel flusso documentale di uno studio legale.<\/p>\n\n\n\n<p>Permette di ottenere risposte giuridiche personalizzate a partire da testo strutturato, come un contratto o una sentenza.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo schema permette di riutilizzare un unico prompt adattabile a pi\u00f9 ambiti (civile, penale, tributario&#8230;), mantenendo una struttura professionale e coerente.<\/p>\n\n\n\n<p>LangChain consente anche di:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>aggiungere <strong>memoria contestuale<\/strong> tra richieste successive;<\/li>\n\n\n\n<li>usare <strong>verifiche sui token<\/strong> per evitare di superare la finestra del modello;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>combinare output di prompt multipli<\/strong> per generare documenti complessi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Prompt giuridici spiegati. Legal prompting all&#8217;opera: esempi reali e analisi<\/h3>\n\n\n\n<p>Di seguito presentiamo prompt d&#8217;esempio adatti a casi comuni in uno studio legale.<\/p>\n\n\n\n<p>Oltre al codice, spieghiamo <strong>perch\u00e9 ciascun prompt funziona<\/strong>, quali problemi risolve e come adattarlo.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">a. Sintesi di documenti<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Riassumi in 500 parole il documento seguente, con attenzione a responsabilit\u00e0 e parte dispositiva.\nDocumento: {text}\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: delimita la lunghezza, richiama due sezioni chiave (responsabilit\u00e0 e dispositivo), evita digressioni.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">b. Confronto normativo<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Confronta l\u2019art. &#91;...] con l'art. &#91;...]. Evidenzia differenze operative.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: il confronto \u00e8 specifico e richiama norme note. Chiede differenze operative, non solo formali.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">c. Redazione di pareri<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Redigi un parere su un caso di cittadinanza per matrimonio, con riferimento agli artt. 5, 6, 7 e 8 della legge 91 del 1992.\nFornisci struttura logica, riferimenti normativi e una conclusione motivata.\nFattispecie da esaminare: &#91;...]\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: simula la struttura tipica di un parere; guida il modello su struttura, riferimenti e finalit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">d. Analisi giurisprudenziale<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Analizza le sentenze allegate. Estrai principi consolidati in tema di onere della prova nel processo civile.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: focalizza l\u2019attenzione su principi generali, evitando che il modello si perda nei dettagli del caso.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">e. Classificazione automatica<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Classifica il documento seguente secondo queste categorie: atto giudiziario, contratto, normativa, corrispondenza, giurisprudenza.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: impone una tassonomia chiusa, migliorando l\u2019efficacia nei processi documentali.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">f. Verifica di riferimenti normativi<\/h4>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Sistema: Analizza il testo e individua gli articoli del codice civile citati. Riporta il numero dell\u2019articolo e il contesto in cui \u00e8 menzionato.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p><strong>Perch\u00e9 funziona<\/strong>: aiuta a ricostruire il quadro normativo a partire da testi lunghi e spesso disorganizzati.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Strategie per migliorare i prompt nel tempo<\/h3>\n\n\n\n<p>Un prompt giuridico pu\u00f2 (e deve) evolversi. Ecco alcune strategie pratiche:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>A\/B testing<\/strong>: prova due versioni su casi simili e valuta quale produce risposte pi\u00f9 accurate.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Check qualitativi<\/strong>: costruisci una checklist per valutare completezza, correttezza giuridica e stile.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Versionamento<\/strong>: conserva una cronologia delle revisioni dei prompt, associata agli output generati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Prompt chaining<\/strong>: suddividi attivit\u00e0 complesse in pi\u00f9 fasi (es. sintesi \u2192 confronto \u2192 suggerimento).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La progettazione di prompt non \u00e8 statica: si affina con l\u2019uso e il confronto con la pratica.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Cinque errori da evitare nella progettazione di prompt (con esempi)<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Prompt vaghi<\/strong>: \u201cSpiegami questa sentenza\u201d \u2192 troppo generico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Domande doppie<\/strong>: \u201cSintetizza la sentenza e dimmi se \u00e8 corretta\u201d \u2192 richiede due tipi di output diversi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nessun formato specificato<\/strong>: \u201cScrivi un parere\u201d \u2192 il modello pu\u00f2 restituire testo discorsivo non strutturato.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Testo troppo lungo<\/strong>: se supera i token, il modello, troncando, perde informazioni essenziali.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contesto assente<\/strong>: senza normativa o caso, l\u2019output pu\u00f2 essere incoerente o fuorviante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Metodo R-CAFAR: schema pratico per formulare prompt legali efficaci<\/h3>\n\n\n\n<p>Per aiutare gli Avvocati a formulare richieste precise, ripetibili e controllabili ai modelli linguistici, proponiamo il metodo <strong>R-CAFAR<\/strong>, pensato specificamente per il contesto giuridico italiano:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>R \u2013 Ruolo<\/strong><br>Definisci il ruolo che l\u2019IA deve assumere.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>C \u2013 Contesto<\/strong><br>Specifica l\u2019ambito giuridico e il tipo di questione.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A \u2013 Attori e Fatti<\/strong><br>Indica i soggetti coinvolti e i fatti rilevanti.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>F \u2013 Finalit\u00e0<\/strong><br>Chiarisci l\u2019obiettivo della richiesta.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A \u2013 Aggiornamento<\/strong><br>Specifica se sono richiesti riferimenti aggiornati.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>R \u2013 Richieste specifiche<\/strong><br>Dettaglia ci\u00f2 che vuoi ricevere: riferimenti normativi, sintesi, bozze, verifica di coerenza.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Esempio<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Caso di assegno di mantenimento per figlio maggiorenne<\/p>\n\n\n\n<p><strong>R \u2013 Ruolo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Sei un avvocato esperto in diritto di famiglia italiano.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>C \u2013 Contesto<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Diritto di famiglia \u2013 determinazione dell\u2019assegno di mantenimento per figlio maggiorenne non autosufficiente.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A \u2013 Attori e Fatti<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Il figlio ha 24 anni, studia, non lavora e vive con la madre. Il padre vuole interrompere il mantenimento sostenendo che il figlio \u00e8 adulto.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>F \u2013 Finalit\u00e0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Richiedo un parere legale motivato.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A \u2013 Aggiornamento<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Normativa e giurisprudenza aggiornate al 2025.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>R \u2013 Richieste specifiche<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Analisi delle condizioni che giustificano il mantenimento, con sentenze recenti. Concludi con una valutazione sulla richiesta del padre.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Prompt completo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><em>Sei un avvocato esperto in diritto di famiglia italiano. In materia di assegno di mantenimento per figli maggiorenni, con aggiornamento al 2025, considera il caso di un ragazzo di 24 anni che studia all\u2019universit\u00e0, vive con la madre e non ha reddito. Il padre si oppone alla prosecuzione dell\u2019assegno, sostenendo che il figlio \u00e8 adulto e pu\u00f2 lavorare. Puoi fornirmi un parere legale con riferimenti normativi e giurisprudenziali aggiornati, e concludere con una valutazione sulla legittimit\u00e0 della richiesta di revoca dell\u2019assegno?<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>&#x1f9e9; <strong>Schema da ricordare<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2803\" src=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11.jpg 1024w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/ChatGPT-Image-8-mag-2025-20_01_11-768x768.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>R \u2013 Ruolo\n-\nC \u2013 Contesto\nA \u2013 Attori e Fatti\nF \u2013 Finalit\u00e0\nA \u2013 Aggiornamento\nR \u2013 Richieste specifiche\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Suggerimenti per lo studio legale<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Centralizza i prompt migliori<\/strong> in una cartella condivisa (con nome, data e ambito).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Assegna un referente AI<\/strong> per la revisione e aggiornamento periodico dei prompt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Testa sempre un prompt su un caso fittizio prima dell\u2019uso operativo.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Forma il personale<\/strong> sui criteri base del prompting e sulle capacit\u00e0 del modello AI in uso.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Conclusioni<\/h4>\n\n\n\n<p>Un prompt efficace \u00e8 una leva strategica per lo studio legale che adotta l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<p>Con strumenti come LangChain e LLM come Mistral eseguiti via Ollama, \u00e8 possibile implementare un\u2019interfaccia conversazionale locale d&#8217;esempio robusta, efficiente e controllabile.<\/p>\n\n\n\n<p>Il prompt rappresenta il punto di partenza per costruire servizi di ricerca, sintesi, redazione di documenti e consulenza con l&#8217;ausilio dell&#8217;intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<p>Formare l\u2019Avvocato all\u2019uso corretto dei prompt \u00e8 parte integrante dell\u2019innovazione dello studio legale.<\/p>\n\n\n\n<p>Il tema del legal prompting sar\u00e0 ripreso in seguito per un ulteriore approfondimento.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00a0<\/p>\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"alignright\"><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/logo-tech.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2760\" src=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/logo-tech-150x150.png\" sizes=\"(max-width: 150px) 100vw, 150px\" srcset=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/logo-tech-150x150.png 150w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/logo-tech-300x300.png 300w, https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/logo-tech.png 512w\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<p><strong>Per un aiuto e per approfondire<\/strong><\/p>\n<p>Per un aiuto e per approfondire i temi dell\u2019intelligenza artificiale nello studio legale, del\u00a0<em>legal tech\u00a0<\/em>e del\u00a0<em>legal design\u00a0<\/em>\u00e8 online il GPT\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/chatgpt.com\/g\/g-bGqFiNPWp-iusreporter-tech\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Iusreporter.tech<\/a>\u00a0<\/strong><em>(link esterno, richiede ChatGPT)<\/em><\/p>\n<p>Per gli altri articoli pubblicati su questo blog sul tema:<br \/><strong><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/tag\/ia-e-avvocati\/\">Intelligenza artificiale e Avvocati<\/a><\/strong><\/p>\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n<p><em>Scritto con l\u2019aiuto di\u00a0<a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/iusreporter-it-il-motore-di-ricerca-giuridico\/\">Iusreporter<\/a>, il tuo assistente per la ricerca giuridica online\u00a0<\/em><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.giuseppebriganti.it\/wordpress\/diritto-dellimmigrazione\/\">Studio legale Avvocato Giuseppe Briganti<\/a><\/p>\n<p>Pesaro \u2013 Urbino<\/p>\n<p><em>Post aggiornato alla data di pubblicazione<\/em><\/p>\n<h2 data-start=\"273\" data-end=\"289\">&#x1f4c4; Disclaimer<\/h2>\n<p data-start=\"291\" data-end=\"545\"><em>Gli script Python e i contenuti di questo testo sono forniti esclusivamente a scopo informativo, didattico e sperimentale in ambienti di test controllati. Non costituiscono consulenza legale o tecnica e non sostituiscono il parere di un professionista qualificato.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"547\" data-end=\"1044\"><em>L\u2019autore declina ogni responsabilit\u00e0 per eventuali errori, omissioni, malfunzionamenti, danni diretti o indiretti, incidentali, consequenziali o di altro tipo derivanti dall\u2019uso, dall\u2019uso improprio o dall\u2019impossibilit\u00e0 di utilizzo degli script o delle informazioni contenute nel presente testo. Gli script sono forniti \u201ccos\u00ec come sono\u201d (AS IS), senza garanzie esplicite o implicite, incluse, ma non limitate a, garanzie di commerciabilit\u00e0, idoneit\u00e0 a uno scopo particolare o assenza di violazioni.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1046\" data-end=\"1145\"><em>L\u2019utilizzo degli strumenti \u00e8 sotto la piena responsabilit\u00e0 dell\u2019utente, che \u00e8 tenuto a verificarne, in particolare:<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1148\" data-end=\"1184\"><em>la correttezza tecnica e funzionale,<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1187\" data-end=\"1388\"><em>la conformit\u00e0 alle normative vigenti, incluse, a titolo esemplificativo, l&#8217;AI Act, il GDPR, il Codice Deontologico Forense,<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1391\" data-end=\"1541\"><em>il rispetto delle licenze delle librerie e dei componenti e software di terze parti eventualmente utilizzati, inclusi quelli distribuiti con licenze open source.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1543\" data-end=\"1841\"><em>Gli script non sono progettati n\u00e9 validati per l\u2019uso in ambienti produttivi o per l\u2019elaborazione di dati personali. Qualsiasi utilizzo in tali contesti \u00e8 esclusiva responsabilit\u00e0 dell\u2019utente, che deve adottare le opportune misure di sicurezza e valutare l\u2019impatto normativo.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"1843\" data-end=\"2117\"><em>Gli script sono stati testati su Python 3.10 in ambiente Windows. Non \u00e8 garantita la compatibilit\u00e0 con versioni diverse del linguaggio o con altri sistemi operativi. L\u2019autore non fornisce assistenza tecnica, aggiornamenti periodici o correzione dei malfunzionamenti.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"2119\" data-end=\"2531\"><em>Tutti i contenuti di questo ebook, inclusi i testi e il codice sorgente, sono protetti dal diritto d\u2019autore ai sensi della Legge 22 aprile 1941, n. 633 e successive modificazioni. \u00c8 vietata la riproduzione, distribuzione, pubblicazione, comunicazione o modifica, totale o parziale, in qualsiasi forma, dei contenuti senza autorizzazione scritta dell\u2019autore, salvo espressa indicazione contraria.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"2533\" data-end=\"2731\"><em>L\u2019uso di questo testo e degli script in esso contenuti implica l\u2019accettazione integrale del presente disclaimer. Se non si accettano tali condizioni, si prega di non utilizzare il materiale fornito.<\/em><\/p>\n<p data-start=\"2733\" data-end=\"2890\"><em>Eventuali errori, osservazioni o segnalazioni possono essere comunicati all\u2019autore, che si riserva di valutarli senza alcun obbligo di risposta o correzione.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intelligenza artificiale e Avvocati 10. 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