مهندسی پرامپت چیست؟
راهنمای گام به گام نوشتن پرامپت‌های مؤثر برای هوش مصنوعی
مریم کاملان- ۱۵ اردیبهشت ۱۴۰۴
در دنیای امروز که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در حال تبدیل‌شدن به دستیار همه‌جانبه انسان‌هاست، کیفیت خروجی مدل‌ها تنها به قدرت محاسباتی آن‌ها وابسته نیست، بلکه به مهارت ما در تعامل با آن‌ها نیز بستگی دارد. اگر پرامپت بدی بنویسید، خروجی ضعیفی دریافت خواهید کرد. در این صورت ممکن است به اشتباه تقصیر را به گردن هوش مصنوعی بیاندازید. اما کسانی که موفق هستند، این‌طور عمل نمی‌کنند. موفقیت شما کاملاً به مهارت‌های نوشتن پرامپت بستگی دارد. در اینجا مروری می‌کنیم بر اهمیت پرامپت‌نویسی و تکنیک‌های نوشتن یک پرامپت خوب!
در دنیای امروز که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در حال تبدیل‌شدن به دستیار همه‌جانبه انسان‌هاست، کیفیت خروجی مدل‌ها تنها به قدرت محاسباتی آن‌ها وابسته نیست، بلکه به مهارت ما در تعامل با آن‌ها نیز بستگی دارد. اگر پرامپت بدی بنویسید، خروجی ضعیفی دریافت خواهید کرد. در این صورت ممکن است به اشتباه تقصیر را به گردن هوش مصنوعی بیاندازید. اما کسانی که موفق هستند، این‌طور عمل نمی‌کنند. موفقیت شما کاملاً به مهارت‌های نوشتن پرامپت بستگی دارد. در اینجا مروری می‌کنیم بر اهمیت پرامپت‌نویسی و تکنیک‌های نوشتن یک پرامپت خوب!
پرامپت چیست و چرا مهم است؟
پرامپت در واقع همان ورودی ما به مدل هوش مصنوعی است؛ متنی که می‌نویسیم تا مدل بر اساس آن متنی تولید کند، کدی بنویسد، یا حتی تصویر یا ویدئویی خلق کند. هرچقدر پرامپت دقیق‌تر، روشن‌تر و حرفه‌ای‌تر باشد، خروجی مدل هم باکیفیت‌تر خواهد بود.
مهندسی پرامپت چیست؟
مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) هنر و عِلمی است که راهنمای ما در نحوه گفت‌وگو با مدل‌های زبانی در سطحی حرفه‌ای است. مهندسی پرامپت به معنای ایجاد پرامپت‌های دقیق و مؤثر برای دریافت خروجی‌های مبتنی بر زمینه از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. این فرآیند نیازمند دانش پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ است.
هر فردی با مهارت‌های زبانی خوب و ذهن تحلیلی می‌تواند مهندسی پرامپت را بیاموزد. چه در حال نوشتن محتوا، تولید کد یا تحلیل داده‌ها باشید، یک پرامپت ساختاریافته می‌تواند در زمان صرفه‌جویی کند و پاسخ‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد.
اصول اولیه پرامپت‌نویسی: زمینه و دستورالعمل
پرامپت‌نویسی به معنای استفاده از زبان طبیعی برای بیان خواسته‌های خود به هوش مصنوعی است. با ارائه یک پرامپت ساختاریافته به مدل زبانی بزرگ، پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت می‌کنید. این اصل برای تمامی ابزارهای هوش مصنوعی موجود در بازار، مانند ChatGPT، Claude وGemini صادق است.
اگر بخواهیم علمی و اصولی به پرامپت‌نویسی نگاه کنیم، تمامی پرامپت‌های مؤثر بر دو عنصر اصلی تکیه دارند:
زمینه (Context):
ارائه هرگونه پیش‌زمینه، دیدگاه یا نقشی که بر دیدگاه هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.
دستورالعمل (Instruction):
مشخص‌کردن دقیق وظیفه، از فهرست‌سازی اطلاعات تا ارائه توضیحات.
با حفظ زمینه و دستورالعمل به‌عنوان پایه، از عناصر اضافی زیر برای شکل‌دهی خروجی‌های هوش مصنوعی استفاده کنید:
فرمت خروجی مورد نظر:
مشخص کنید که آیا می‌خواهید پاسخ به‌صورت نکات کلیدی، پاراگراف یا دستورالعمل‌های مرحله‌به‌مرحله باشد.
لحن:
به هوش مصنوعی بگویید که آیا به سبک حرفه‌ای، دوستانه یا آموزشی نیاز دارید.
طول:
مدت یا جزئیات پاسخ را مشخص کنید.
مثال:
« شما یک توسعه‌دهنده وب هستید که محتوای آنلاین حرفه‌ای می‌نویسید. یک پست وبلاگی کوتاه حدود ۵۰۰ کلمه در مورد پنج ابزار ضروری برای توسعه‌دهندگان وب بنویسید، به زبان ساده و مناسب برای مبتدیان»
حالا این چارچوب اولیه را باز می‌کنیم و با نگاهی دقیق‌تر، نکات کلیدی در نگارش پرامپت‌های مؤثر را بر مبنای همین دو عنصر مرور کنیم.
اصول کلیدی پرامپت‌نویسی مؤثر
1-هدف خود را مشخص کنید
قبل از نوشتن هر پرامپتی، بدانید چه می‌خواهید. آیا به دنبال خلاصه‌سازی هستید؟ تولید ایده؟ ترجمه؟ کدنویسی؟ مشخص‌بودن هدف باعث می‌شود هم مدل سردرگم نشود و هم شما خروجی کاربردی بگیرید.
اشتباه رایج: «در مورد معماری توضیح بده.»
نسخه بهتر: «برای یک دانش‌آموز دبیرستانی توضیح بده که معماری سبک گوتیک چه ویژگی‌هایی دارد، در کمتر از ۱۵۰ کلمه، با زبان ساده»
2-به مدل نقش و شخصیت بدهید
پرامپت را با دادن نقش به مدل شروع کنید. مثلاً:
«تو یک استاد تاریخ هستی. لطفاً دلایل اصلی جنگ جهانی اول را به زبان ساده توضیح بده.»
«فرض کن تو یک منتقد ادبی هستی. این پاراگراف را تحلیل کن.»
3-به پرامپت ساختار بدهید
پرامپت‌هایی که ساختار دارند، نتیجه‌هایی با انسجام و نظم بهتری تولید می‌کنند. به عنوان مثال:
«برایم یک پست اینستاگرامی درباره فواید مطالعه بنویس، شامل:
۱. تیتر جذاب
۲. یک مقدمه کوتاه
۳. نکات کاربردی
۴. پایان با دعوت به تعامل»
4-محدودیت مشخص کنید
مدل‌ها گاهی تمایل دارند طولانی یا حاشیه‌ای صحبت کنند. با تعیین محدودیت می‌توان آن‌ها را کنترل کرد.
«در کمتر از ۵۰ کلمه خلاصه کن…»
«از واژه‌های تخصصی استفاده نکن.»
5-از تکرار، بازنویسی و تعامل نترسید
هیچ اشکالی ندارد اگر در چند مرحله پرامپت را تنظیم کنید. هوش مصنوعی تعامل‌محور است. می‌توانید پاسخ اولیه را بررسی کرده و سپس بخواهید که:
- رسمی‌ترش کند
- خلاصه‌اش کند
- با مثال توضیح دهد
- ترجمه‌اش کند
- ساده‌ترش کند
این گفت‌وگوهای پیاپی به بهینه‌سازی خروجی کمک می‌کند.
تکنیک‌های مهندسی پرامپت
در حالی که ممکن است با رعایت همین نکات به نتایج خوبی برسید، مجموعه‌ای از تکنیک‌های مختلف در مهندسی پرامپت برای حداکثر کردن اثربخشی توسعه یافته‌اند. در ادامه رایج‌ترین روش‌های مهندسی پرامپت را به طور مختصر مرور می‌کنیم. این روش‌ها به شما کمک می‌کنند خروجی‌های هوش مصنوعی را دقیق‌تر شکل دهید، چه در حال تولید پاسخ‌های سریع باشید چه در حال راهبری یک بحث پیچیده.
1. پرامپت بدون نمونه (Zero-shot Prompting)
زمان استفاده:
زمانی که بخواهید پاسخ سریع به یک سؤال ساده یا عمومی بگیرید و نیازی به ارائه مثال یا قالب خاصی ندارید.
توضیح تکنیک:
در این روش، تنها کاری که باید بکنید، ارائه یک درخواست مستقیم است؛ بدون اینکه نمونه‌ای برای مدل بیاورید. این شیوه ساده‌ترین نوع پرامپت‌نویسی است و برای کارهای روزمره یا سؤالات واضح مناسب است. اما برای وظایف تخصصی‌تر ممکن است پاسخ‌ها سطحی یا ناقص باشند.
۲. پرامپت با یک نمونه (One-shot Prompting)
زمان استفاده:
وقتی می‌خواهید مدل، ساختار، لحن یا فرمت خاصی را درک کند و خروجی مشابهی تولید کند.
توضیح تکنیک:
در این روش، شما همراه با درخواستتان یک نمونه واقعی ارائه می‌دهید. این نمونه به مدل کمک می‌کند تا بفهمد دقیقاً چه نوع خروجی‌ای مدنظر شماست. تکنیکی کاربردی برای تولید محتوا، پاسخ‌گویی به سبک خاص یا تحلیل داده‌ها است.
مثال:
مثال قبل از استفاده (پرامپت بدون نمونه):
«لطفاً یک بیوگرافی کوتاه درباره ناصرالدین‌شاه بنویس.»
مثال بعد از استفاده (پرامپت با یک نمونه):
«در ادامه یک نمونه بیوگرافی آمده است، لطفاً با همین سبک یک بیوگرافی برای ناصرالدین‌شاه بنویس:
نمونه بیوگرافی:
ابراهیم گلستان، نویسنده، مترجم و فیلم‌ساز ایرانی، در سال ۱۳۰۱ در شیراز به دنیا آمد. او یکی از پیش‌گامان سینمای مستند در ایران بود و نقش مؤثری در تحول ادبیات مدرن فارسی داشت. آثار گلستان ترکیبی از نثر دقیق، نگاه اجتماعی و تصویرسازی شاعرانه‌اند.»
3. بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
زمان استفاده:
وقتی می‌خواهید پاسخ دقیق، واقعی و بر اساس داده یا دانش مستند دریافت کنید، مثلاً در پرسش‌های تاریخی، علمی یا فنی.
توضیح تکنیک:
در این روش، شما با مدل مثل یک موتور جستجو رفتار می‌کنید. سؤالاتتان را واضح، خاص و محدود به زمینه‌ای مشخص می‌پرسید. هرچه سؤال دقیق‌تر باشد، پاسخ دقیق‌تر خواهد بود. این تکنیک برای یافتن اطلاعات، آمار، تعاریف یا توضیح مفاهیم کاربرد دارد.
مثال:
«هوش مصنوعی چطور در تشخیص زودهنگام سرطان سینه استفاده می‌شود؟ لطفاً با ذکر روش‌های رایج مانند یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری توضیح بده.»
4. نوشتن خلاقانه (Creative Writing)
زمان استفاده:
برای تولید محتواهای هنری مثل داستان، شعر، دیالوگ، نمایشنامه یا حتی تبلیغات خلاقانه.
توضیح تکنیک:
در این روش از مدل می‌خواهید تخیل به کار بگیرد و محتوایی خلق کند. می‌توانید سبک، لحن، ژانر یا حتی شخصیت‌ها را مشخص کنید تا نتیجه دقیق‌تری بگیرید.
مثال:
«یک داستان کوتاه در ژانر علمی تخیلی بنویس که شخصیت اصلی آن یک کودک نابغه در سال ۲۱۴۰ است و با استفاده از یک ربات خانگی، یک راز قدیمی خانوادگی را کشف می‌کند.»
5. گسترش زمینه (Context Expansion)
زمان استفاده:
وقتی می‌خواهید موضوعی را از زوایای مختلف بررسی کنید یا اطلاعات بیشتری درباره‌اش دریافت کنید.
توضیح تکنیک:
با استفاده از سؤالات «چه کسی، چه چیزی، کجا، چه زمانی، چرا و چگونه»، زمینه موضوع را گسترش می‌دهید و پاسخ کامل‌تری دریافت می‌کنید.
مثال:
«مهاجرت انسان‌ها چگونه در قرن ۲۱ تغییر کرده است؟ چه عواملی باعث مهاجرت می‌شوند؟ پیامدهای اقتصادی و اجتماعی آن چیست؟»
6. خلاصه‌سازی با تمرکز خاص (Summarization with Specific Focus)
زمان استفاده:
وقتی می‌خواهید متنی طولانی را بخوانید؛ اما فقط روی بخش خاصی از آن تمرکز دارید.
توضیح تکنیک:
مدل را هدایت می‌کنید تا فقط جنبه‌های خاصی از متن را در خلاصه لحاظ کند؛ مثل مزایا، معایب، نتایج یا مثال‌ها.
مثال:
مثال قبل از استفاده:
«این مقاله را خلاصه کن.»
مثال بعد از استفاده:
«این مقاله را با تمرکز بر مزایا و معایب فناوری بلاک‌چین در صنعت سلامت خلاصه کن.»
7. پر کردن قالب (Template Filling)
زمان استفاده:
برای تولید سریع محتواهایی با ساختار ثابت، مثل ایمیل، رزومه، یا گزارش.
توضیح تکنیک:
فرمی با فیلدهای مشخص طراحی می‌کنید و از مدل می‌خواهید اطلاعات مربوطه را جای‌گذاری کند.
مثال:
مثال قبل از استفاده:
«یک ایمیل رسمی بنویس برای اعلام غیبت.»
مثال بعد از استفاده:
«این فرم را پر کن:
موضوع: [اعلام غیبت]
گیرنده: [مدیر منابع انسانی]
توضیح: [دلایل پزشکی]
تاریخ غیبت: [۲۲ تا ۲۴ اردیبهشت]
لحن: رسمی »
8. بازسازی پرامپت (Prompt Reframing)
زمان استفاده:
وقتی پاسخ مدل خیلی سطحی، مبهم یا نامربوط است.
توضیح تکنیک:
پرامپت را با بیان بهتر، با اضافه‌کردن زمینه یا محدود کردن موضوع بازنویسی می‌کنید تا نتیجه بهتری بگیرید.
مثال:
مثال قبل از بازسازی:
«در مورد حافظه توضیح بده.»
مثال بعد از بازسازی:
«تفاوت بین حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در انسان را توضیح بده و مثال‌های کاربردی بیاور.»
9. ترکیب پرامپت‌ها (Prompt Combination)
زمان استفاده:
برای دریافت پاسخ‌های جامع یا انجام چند وظیفه مرتبط در یک درخواست.
توضیح تکنیک:
چند هدف را در یک پرامپت ترکیب می‌کنید، مثل توضیح و مقایسه یا توضیح و تولید مثال.
مثال:
«تفاوت بین هوش احساسی و هوش شناختی را توضیح بده، سپس برای هر کدام یک موقعیت واقعی در محیط کاری مثال بزن.»
10. تفکر زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
زمان استفاده:
در مسائل تحلیلی، منطقی یا ریاضیاتی که نیاز به استدلال مرحله‌به‌مرحله دارد.
توضیح تکنیک:
از مدل می‌خواهید به جای ارائه پاسخ نهایی، فرآیند فکری‌اش را مرحله‌به‌مرحله بنویسد.
مثال:
«اگر با ۲۰ قلم کالا شروع کنید و ۵ قلم را هدیه دهید، چند قلم باقی می‌ماند؟ به هر مرحله فکر کنید و پاسخ خود را توضیح دهید.»
11. پرامپت تکراری (Iterative Prompting)
زمان استفاده:
برای بهبود کیفیت پاسخ با بازخورد یا تکمیل تدریجی آن.
توضیح تکنیک:
ابتدا یک پاسخ اولیه می‌گیرید، سپس با بازنویسی یا درخواست اصلاحات، آن را کامل‌تر و دقیق‌تر می‌کنید.
مثال:
مثال مرحله اول:
«یک متن تبلیغاتی برای عطر جدید بنویس.»
مثال مرحله دوم (بهبود):
«همان متن را با لحن شاعرانه‌تر و تأکید بر احساسات نوستالژیک بازنویسی کن.»
12. داستان‌سرایی تعاملی (Interactive Storytelling)
زمان استفاده:
برای نوشتن داستانی که در طول تعامل ساخته شود و کاربر در مسیر آن نقش داشته باشد.
توضیح تکنیک:
شما شروع داستان را می‌دهید یا یک موقعیت را تعریف می‌کنید، سپس مدل ادامه می‌دهد و شما در انتخاب مسیر یا اتفاق‌ها مشارکت می‌کنید.
مثال:
«داستان از جایی شروع می‌شود که شخصیت اصلی در یک کلبه متروکه بیدار می‌شود.
دو گزینه دارد:
۱. در را باز کند
۲. از پنجره بیرون را نگاه کند
برای هر مورد داستان را ادامه بده.»
13. ترجمه زبان با درک زمینه‌ای (Language Translation with Contextual Nuance)
زمان استفاده:
برای ترجمه متون با حفظ ظرافت‌های فرهنگی، اجتماعی یا معنایی که در ترجمه لغت‌به‌لغت از دست می‌رود.
توضیح تکنیک:
از مدل می‌خواهید تا نه تنها کلمات را ترجمه کند، بلکه معنای فرهنگی و مفهومی متن را نیز حفظ کند.
مثال:
«این متن را از انگلیسی به فارسی ترجمه کن و دقت کن که عبارات فرهنگی خاص یا اصطلاحات محلی را به درستی منتقل کنی.»
14. مهندس پرامپت خودکار (Automatic Prompt Engineer)
زمان استفاده:
برای تولید خودکار پرامپت‌های مؤثر و بهینه بر اساس نیازهای شما.
توضیح تکنیک:
از ابزارهای مختلف یا سیستمهای خودکار برای ایجاد پرامپت‌هایی استفاده کنید که به طور خاص نیازهای شما را برآورده کنند. ابزارهایی مانند: PromptPerftect ،PromptAppGPT، OpenPrompt.
15. زنجیره‌سازی پرامپت‌ها (Prompt-Chaining)
زمان استفاده:
برای انجام یک فرآیند پیچیده یا وظیفه‌ای که نیاز به چند مرحله و پرسش دارد.
توضیح تکنیک:
یک سری از پرامپت‌ها را به هم متصل می‌کنید تا به یک پاسخ نهایی یا کامل برسید. این روش به‌ویژه برای کارهای پیچیده مناسب است.
مثال:
«اولین پرامپت: یک خلاصه از آخرین گزارش تغییرات اقلیمی بنویس.
دومین پرامپت: با توجه به خلاصه، یک تحلیل از اثرات آن بر کشاورزی ارائه بده.
سومین پرامپت: پیشنهادهایی برای کاهش اثرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی بگو.»
16. خودسازگاری (Self-Consistency)
زمان استفاده:
برای اطمینان از یکنواختی و دقت در پاسخ‌های مدل، به‌ویژه زمانی که داده‌های ورودی ممکن است متناقض باشند.
توضیح تکنیک:
چندین بار از مدل همان درخواست را می‌خواهید و سپس پاسخ‌ها را مقایسه می‌کنید تا از دقت و یکنواختی آن‌ها اطمینان حاصل کنید.
مثال:
«چه چیزهایی در سیاست‌های دولت تأثیرگذارند؟»
این سؤال را سه بار از مدل بپرسید و مقایسه کنید. آیا پاسخ‌ها مشابه هستند؟
17. درخت افکار (Tree of Thoughts)
زمان استفاده:
برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده که نیاز به ارزیابی چندین مسیر مختلف دارند.
توضیح تکنیک:
از مدل می‌خواهید مسیرهای مختلف تفکر یا تصمیم‌گیری را بررسی کرده و بهترین گزینه را انتخاب کند.
مثال:
«مسیرهای مختلفی برای موفقیت در شغل وجود دارد:
۱. تمرکز بر یادگیری مهارت‌های جدید
۲. بهبود شبکه ارتباطی
۳. به دست آوردن گواهی‌نامه‌های معتبر. بررسی کن کدام یک از این مسیرها در شغل من مناسب‌تر است.»
18. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF)
با دادن بازخورد، هوش مصنوعی را آموزش دهید یا هدایت کنید. در گذر زمان، مدل با شناخت بهتر سلیقه‌های شما، پاسخ‌هایی ارائه می‌دهد که بیشتر با استانداردهای مدنظرتان همخوانی دارد.
بعد از بررسی تکنیک‌های مختلف برای نوشتن پرامپت‌های مؤثر، نوبت به آن می‌رسد که به اشتباهات رایج و تله‌هایی که ممکن است در این مسیر به آن‌ها گرفتار شویم، بپردازیم. در حالی که تکنیک‌های صحیح می‌توانند به ما کمک کنند تا پرامپت‌های دقیق‌تر و هدفمندتری بنویسیم، اغلب افراد به طور ناخودآگاه اشتباهاتی را مرتکب می‌شوند که می‌تواند کیفیت نتایج را کاهش دهد.
اشتباهات رایج در پرامپت‌نویسی
عدم استفاده از متا پرامپتینگ
بسیاری از کاربران زمان زیادی را صرف ساخت پرامپت‌ها می‌کنند، غافل از اینکه می‌توانند از مدل‌های AI برای بهینه‌سازی پرامپت‌ها کمک بگیرند. به جای آزمون‌وخطا، از AI بخواهید که پرامپتی بهینه پیشنهاد دهد.
پرامپت‌های ضعیف و مبهم
پرامپت‌های ضعیف باعث ایجاد نتایج مبهم و غیرقابل‌اعتماد می‌شوند. برای رفع این مشکل، پرامپت‌ها را با جزئیات و مثال‌های دقیق‌تر قوی کنید.
نادیده گرفتن یادگیری در زمینه
استفاده از مثال‌های آموزشی می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای صحیح را شناسایی کرده و در مسائل جدید اعمال کند.
نادیده گرفتن ارزیابی و نقد خودکار
به جای پذیرش پاسخ اولیه مدل، از آن بخواهید که نتایج خود را ارزیابی و اصلاح کند.
عدم استفاده از روش‌های زنجیره‌ای تفکر
برای مسائل پیچیده، از مدل‌های عمومی بخواهید که گام‌به‌گام فکر کنند و برای مدل‌های خاص از دستورالعمل‌های مستقیم استفاده کنید.
عدم استفاده از دانش تخصصی
هنگام درخواست‌های خاص، باید از اصطلاحات و چارچوب‌های تخصصی حوزه خود استفاده کنید تا نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری به دست آورید.
روش آزمون و خطا به جای رویکردهای سیستماتیک
به جای استفاده از رویکردهای تصادفی، از تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت به صورت سیستماتیک استفاده کنید.
نادیده گرفتن روش‌های تجزیه مسئله
برای مسائل پیچیده، از روش‌هایی مانند «درخت تفکر» استفاده کنید که به مدل کمک می‌کند تا از مسیرهای مختلف فکر کند.
عدم استفاده از دستورالعمل‌های گام به گام
برای مسائل پیچیده، آن‌ها را به مراحل مشخص تقسیم کنید تا مدل گام‌به‌گام آن‌ها را پردازش کند.
عدم مشخص کردن قالب و طول خروجی
همیشه قالب و طول دقیق خروجی را مشخص کنید تا مدل نتایج بهینه‌ای تولید کند.
عدم تعیین نقش یا شخصیت مدل
با تعیین نقش خاص برای مدل، می‌توانید پاسخ‌های تخصصی‌تر و متناسب‌تری دریافت کنید.
نادیده گرفتن تنظیمات دما و خلاقیت
هنگام درخواست از مدل، دما (creativity) و سبک پاسخ‌گویی را مشخص کنید تا خروجی‌ها به دقت به نیاز شما پاسخ دهند.
نادیده گرفتن اصلاحات تدریجی
به جای انتظار برای پاسخ نهایی، به عنوان یک گفتگو با مدل پیش بروید و از آن بخواهید که پاسخ‌های خود را اصلاح کند.
عدم استفاده از چارچوب‌های پرامپت
در حالی که بسیاری از کاربران صرفاً به توصیف درخواست خود بسنده می‌کنند، استفاده از یک چارچوب مشخص در نوشتن پرامپت می‌تواند نظم و انسجام بیشتری به این فرایند بدهد. یکی از روش‌های پرکاربرد در این زمینه، متدولوژی COSTAR است که از شش بخش کلیدی تشکیل شده و به خلق پرامپت‌های مؤثر کمک می‌کند:
زمینه (Context): ارائه اطلاعات پس‌زمینه برای درک بهتر سناریو توسط مدل
هدف (Objective): مشخص‌کردن دقیق کاری که قرار است انجام شود
سبک (Style): تعیین سبک نوشتاری مورد نظر
لحن (Tone): هدایت پاسخ به سمتی که حس و حال دلخواه، مانند حرفه‌ای یا صمیمی، داشته باشد
مخاطب (Audience): شناسایی دریافت‌کنندگان محتوا برای تطبیق پاسخ با نیاز آن‌ها
قالب پاسخ (Response format): درخواست برای خروجی در قالبی مشخص مثل JSON یا جدول، جهت ساختاردهی بهتر
اگر این عناصر را نادیده بگیرید، عملاً مدل را وادار می‌کنید که با حدس و گمان جلو برود. در حالی که هر جزء COSTAR نقش مهمی در هدایت دقیق هوش مصنوعی به سمت خروجی مطلوب شما دارد.
با استفاده از این تکنیک‌ها، می‌توانید بهره‌وری خود را در تعامل با مدل‌های زبان افزایش دهید و از اشتباهات رایج جلوگیری کنید. در نهایت، مهندسی پرامپت یک مهارت حیاتی است که می‌تواند تفاوت بزرگی در کیفیت و دقت خروجی‌های مدل‌های AI ایجاد کند.
کاربردهای عملی مهندسی پرامپت
بیایید ببینیم چگونه می‌توان از این روش‌ها در موقعیت‌های مختلف، از تولید کد تا تولید محتوای سئو استفاده کرد.
تولید و رفع اشکال کد
مهندسی پرامپت هنگام کار با کدنویسی بسیار مفید است. می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید کد بنویسد، کد شما را اشکال‌زدایی کند، یا روش‌های جایگزین پیشنهاد دهد.
تولید مقاله‌های سئو پسند
فراتر از نوشتن مقاله از صفر، می‌توانید مقالهٔ فعلی‌تان را وارد کنید و از مدل بخواهید کلمات کلیدی اضافه کند، متن را ساده‌تر کند یا لحنش را تغییر دهد.
شخصی‌سازی دستیارهای مجازی
با پرامپت‌ها می‌توان سبک، شخصیت و تمرکز دستیار هوشمند را با برند و مخاطب هدف هماهنگ کرد.
مثلاً می‌توانید از دستیار بخواهید لحنی دوستانه و حرفه‌ای داشته باشد، محصول خاصی را برجسته کند یا تعامل‌های قبلی کاربران را به خاطر بسپارد.
بهینه‌سازی ساخت وبسایت
گر ابزار ساخت سایت شما به هوش مصنوعی مجهز است، با مهندسی پرامپت می‌توانید راحت‌تر و سریع‌تر محتوای شخصی‌سازی‌شده و طراحی‌های مناسب ایجاد کنید.
کمک به آموزش و یادگیری
با استفاده از همین روش‌ها می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید مفاهیم پیچیده را ساده‌سازی کند.
تحلیل و تفسیر داده‌ها
مهندسی پرامپت می‌تواند در استخراج بینش‌های کاربردی از داده‌های پیچیده کمک کند. کافی‌ست داده‌ها را وارد کنید و از مدل بخواهید الگوها، روندها و روابط پنهان را تحلیل و خلاصه‌سازی کند.
۱۰ پرامپت ChatGPT برای پیشرفت از مبتدی به پیشرفته
حالا که با اصول کلی پرامپت‌نویسی و چارچوب‌های آن آشنا شدیم، وقت آن رسیده که به شکل عملی‌تر به موضوع نگاه کنیم. در این بخش، ۱۰ پرامپت نمونه برای کار با ChatGPT ارائه می‌شود که می‌توانند به شما کمک کنند از سطح مبتدی به سطح پیشرفته در مهارت پرامپت‌نویسی ارتقا پیدا کنید.
ChatGPT یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی در دسترس عموم است که می‌تواند متن بنویسد، خلاصه کند، ترجمه کند، ایده‌پردازی کند و حتی کدنویسی انجام دهد. انعطاف‌پذیری بالا، قابلیت درک زمینه و توانایی پاسخ‌گویی به سبک‌ها و لحن‌های مختلف باعث شده این ابزار به یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها برای یادگیری و تمرین پرامپت‌نویسی تبدیل شود. به همین دلیل، مثال‌ها را بر پایه ChatGPT انتخاب کردیم تا با یک ابزار قدرتمند و قابل‌دسترس، مهارت خود را به طور عملی تقویت کنید.
۱. درخواست توضیح
ChatGPT می‌تواند خروجی‌های شگفت‌انگیزی تولید کند، اما ممکن است متوجه نشوید که چرا این خروجی به این شکل است. از این ابزار بخواهید که فکر خود را توضیح دهد و نحوه رسیدن به نتیجه را برای شما تشریح کند. این کار به شما کمک می‌کند تا الگوهای موفق را شناسایی کنید و بتوانید آن‌ها را تکرار کنید.
پرامپت مثال:
«بعد از انجام این وظیفه، برایم توضیح بده که چطور با پرامپت من همخوانی داشت. نکاتی را که بیشتر روی آن‌ها تمرکز کرده‌ای توضیح بده و بگو چرا این موارد را انتخاب کرده‌ای، همچنین بگو چطور کسی می‌تواند از این رویکرد برای پرامپت‌های مشابه استفاده کند.»
۲. درخواست چک‌لیست
بسیاری از کاربران تنها به پاسخ ChatGPT نگاه می‌کنند و فرض می‌کنند که همه چیز درست است، اما شما باید همه چیز را بررسی کنید. از ChatGPT بخواهید که یک چک‌لیست از موارد اصلی و موارد احتمالی که ممکن است اشتباه باشد، ایجاد کند. این کار به شما کمک می‌کند تا هرگونه اشتباه را به سرعت شناسایی کنید.
پرامپت مثال:
«بعد از انجام این وظیفه، یک چک‌لیست از تمام اجزای ذهنی و احتمالی که در خروجی قرار داده‌ای، تهیه کن. همچنین احتمال صحت هرکدام را بیان کن و هر بخشی که نیاز به بررسی یا گسترش بیشتر دارد را شناسایی کن.»
۳. درخواست پیشنهادات برای بهبود
مبتدیان معمولاً اولین خروجی ChatGPT را بدون هیچ‌گونه تجزیه و تحلیلی قبول می‌کنند. اما شما باید از این ابزار بخواهید که خروجی خود را بهبود دهد. از ChatGPT بخواهید که ۳ روش خاص برای بهبود پاسخ خود پیشنهاد دهد و این کار به شما کمک می‌کند تا نقاط ضعف را شناسایی کرده و نتایج بهتری بگیرید.
پرامپت مثال:
«پاسخ خودت را بررسی کن و ۳ روش خاص برای بهبود آن پیشنهاد بده. بخش‌هایی که کمبود دارند، نقاطی که منطق می‌تواند قوی‌تر شود، یا نحوه‌ای که می‌توانم نیازهای من را بهتر پاسخ دهم را مشخص کن.»
۴. ارتقاء پرامپت اصلی
پس از دریافت اولین پاسخ، معمولاً پرامپت‌ها به دقت کامل نمی‌رسند. برندگان همواره در حال تغییر و بهبود پرامپت‌ها هستند. از ChatGPT بخواهید که پرامپت اولیه شما را بازنویسی کند تا دقیق‌تر و شفاف‌تر باشد.
پرامپت مثال:
«بر اساس تعامل و پاسخی که دریافت کردیم، پرامپت اصلی من را به گونه‌ای بازنویسی کن که واضح‌تر و مشخص‌تر باشد و احتمالاً خروجی دقیق‌تری برای هدف خاص من ایجاد کند.»
۵. بررسی گزینه‌های خودکارسازی
هر پرامپت موفق یک دارایی است که می‌توانید دوباره از آن استفاده کنید. از ChatGPT بخواهید که به شما کمک کند تا یک روند خودکار برای پرامپت‌های موفق خود ایجاد کنید تا در آینده از آن‌ها بهره‌برداری کنید.
پرامپت مثال:
«بر اساس این تعامل موفق، پیشنهاد بده که چطور می‌توانم این نوع درخواست را به طور خودکار یا سیستماتیک برای استفاده مداوم ایجاد کنم. روش‌ها یا ابزارهایی که می‌توانم برای خودکارسازی این فرآیند پیشنهاد بده.»
۶. ارزیابی جذابیت برای مخاطب
ایجاد محتوا بدون توجه به مخاطب هدف می‌تواند هدر دادن وقت باشد. از ChatGPT بخواهید که تحلیل کند چرا این محتوا برای مشتری ایده‌آل شما جذاب خواهد بود و چطور می‌توانید آن را برای جذب بیشتر افراد هدف تنظیم کنید.
پرامپت مثال:
«این خروجی را تحلیل کن و توضیح بده چرا این محتوا به طور خاص برای [توصیف دقیق مخاطب هدف] جذاب خواهد بود. مشخص کن که کدام بخش‌ها دقیقاً با نیازها و خواسته‌های آن‌ها همخوانی دارد، کدام بخش‌ها ممکن است مناسب نباشد، و سه روش برای بهینه‌سازی محتوا برای این مخاطب پیشنهاد بده.»
۷. ارزیابی کیفیت
کیفیت همیشه از کمیت بهتر است. از ChatGPT بخواهید که خروجی خود را بر اساس استانداردهای کیفیتی مانند وضوح، اصالت، عملی بودن، قانع‌کنندگی و ارتباط با حوزه کاری شما ارزیابی کند.
پرامپت مثال:
«این خروجی را با استانداردهای زیر ارزیابی کن: وضوح، اصالت، عملی بودن، قانع‌کنندگی و ارتباط با [حوزه کاری شما]. هر بخش را از ۱ تا ۱۰ امتیاز بده (۱۰ بهترین امتیاز است)، و توضیح بده که چرا این امتیاز را داده‌ای. برای هر بخش که کمتر از ۸ امتیاز گرفت، پیشنهادات خاصی برای بهبود بده.»
۸. ایجاد چندین نسخه جایگزین
به جای اینکه فقط به اولین پاسخ اکتفا کنید، از ChatGPT بخواهید چندین نسخه متفاوت از درخواست شما تولید کند. این کار به شما کمک می‌کند تا بهترین عناصر از هر نسخه را ترکیب کنید و خروجی نهایی خود را تقویت کنید.
پرامپت مثال:
«۳ رویکرد کاملاً متفاوت برای همین پرامپت تولید کن، هرکدام با ساختار، لحن و زاویه‌ای متفاوت. بعد از ارائه همه نسخه‌ها، توضیح بده که نقاط قوت هر رویکرد چیست و چگونه می‌توانم بهترین عناصر آن‌ها را ترکیب کنم تا چیزی حتی قوی‌تر بسازم.»
۹. ساده‌سازی و شفاف‌سازی
زبان پیچیده ممکن است تأثیر زیادی نداشته باشد. از ChatGPT بخواهید که پاسخ‌ها را ساده و قابل درک برای افرادی که در این حوزه تخصص ندارند، بازنویسی کند.
پرامپت مثال:
«این خروجی را بازنویسی کن تا برای یک مبتدی کامل در این زمینه قابل فهم باشد. هر نوع اصطلاح تخصصی را ساده کن و مفاهیم پیچیده را طوری توضیح بده که کسی که هیچ دانش تخصصی ندارد بتواند به راحتی همه چیز را درک کند.»
۱۰. جلوگیری از نقدهای احتمالی
هر محتوایی ممکن است نقدهایی داشته باشد. از ChatGPT بخواهید که نقدهای احتمالی را پیش‌بینی کرده و پیشنهاداتی برای تقویت نقاط ضعف بدهد. پرامپت مثال:
«۵ نقد یا اعتراض احتمالی که ممکن است در مورد این محتوا مطرح شود را شناسایی کن. برای هرکدام، پیشنهاد بده که چطور می‌توانم آن را تقویت کنم یا اصلاح کنم قبل از اینکه این محتوا را با مخاطب خود به اشتراک بگذارم.»
روندهای آینده در مهندسی پرامپت
دنیای هوش مصنوعی با سرعتی سرسام‌آور در حال تحول است و مهندسی پرامپت، به‌عنوان پلی میان انسان و ماشین، نقشی کلیدی در این تغییرات بازی می‌کند. وقت آن رسیده که چشم‌انداز آینده این مهارت نوظهور را با هم مرور کنیم.
ادغام با واقعیت افزوده و مجازی (AR/VR)
در محیط‌های ۳ بعدی، مهندسی پرامپت تعامل کاربران با شخصیت‌های مجازی را واقعی‌تر می‌کند. کاربران می‌توانند با پرامپت‌های طبیعی با دنیاهای مجازی ارتباط برقرار کنند، اطلاعات بگیرند یا فرمان بدهند. پرامپت‌ها می‌توانند بر اساس موقعیت، رفتار و محیط کاربر، پاسخ‌های بسیار مرتبط‌تری ایجاد کنند.
خلاقیت میان‌رشته‌ای
مرزهای مهندسی پرامپت می‌تواند به خلق آثار هنری، موسیقی، داستان و ترکیب خلاقیت انسان و ماشین منجر شود. پرامپت‌ها ابزارهایی برای ترکیب سبک‌ها، ایده‌ها و رسانه‌های مختلف خواهند بود.
توسعه خودکار اپلیکیشن‌های وب
پلتفرم‌هایی مثل Hostinger Horizons به کاربران امکان می‌دهند عملکرد اپ را به زبان ساده توصیف کنند و هوش مصنوعی آن را بسازد. مهندسی پرامپت حلقه ارتباط بین ایده انسانی و ابزارهای خودکار توسعه خواهد شد.
ترجمه و ارتباط زنده چندزبانه
ترجمه فوری دیگر بخشی از واقعیت جهان امروز است، اما مهندسی پرامپت می‌تواند آن را دقیق‌تر و فرهنگی‌تر کند. با درک ظرافت‌های زبانی و فرهنگی، ترجمه‌ها معنا، لحن و هدف اصلی را حفظ می‌کنند.
چالش‌های مهندسی پرامپت
اگرچه یادگیری تکنیک‌ها و چارچوب‌های مختلف برای نوشتن پرامپت می‌تواند ما را در تولید خروجی‌های دقیق‌تر و حرفه‌ای‌تر یاری دهد، اما مهندسی پرامپت همچنان با چالش‌هایی روبه‌روست که دانستن آن‌ها برای هر کاربر هوش مصنوعی ضروری است. در ادامه به مهم‌ترین چالش‌هایی اشاره می‌کنیم که ممکن است هنگام کار با مدل‌های زبانی بزرگ تجربه کنید؛
- مدل‌های زبانی بزرگ مانند جعبه سیاه‌اند:
گاهی نمی‌دانیم چرا مدلی پاسخ خاصی را داده است. - حساسیت به نحوهٔ بیان:
تغییر کوچک در جمله‌بندی می‌تواند پاسخ را کاملاً تغییر دهد. آزمون و خطای زیاد نیاز است. - اطلاعات اشتباه یا ساختگی (Hallucination):
مدل‌ها ممکن است اطلاعات نادرست یا منابع جعلی ارائه دهند. همیشه باید حقایق مهم را بررسی کنید. - تقویت سوگیری‌های اجتماعی:
مدل‌ها ممکن است ناآگاهانه کلیشه‌ها را تکرار یا تشدید کنند. استفاده از زبان بی‌طرف مهم است. - محدودیت حجم متن:
مدل‌ها فقط مقدار مشخصی متن را در آنِ واحد پردازش می‌کنند. اگر پرامپت طولانی شود، ممکن است اطلاعات مهم فراموش شود. - وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی:
تکیهٔ زیاد بر پاسخ‌های تولیدی می‌تواند خلاقیت و حل مسئلهٔ انسانی را کم‌رنگ کند. - هزینه و منابع:
پردازش پرامپت‌های پیچیده یا پرتکرار می‌تواند پرهزینه باشد. بهینه‌سازی پرامپت‌ها می‌تواند هزینه را کاهش دهد.
پرامپت‌نویسی صرفاً یک تکنیک نیست، بلکه هنر گفت‌وگوی مؤثر با یک ذهن مصنوعی است. با تمرین، بازخورد گرفتن، و مطالعه نمونه‌های خوب، می‌توانید از هوش مصنوعی نتایجی فوق‌العاده بگیرید. هرچه بیشتر تجربه کنید، پرامپت‌های دقیق‌تری خواهید نوشت و نتایج شگفت‌انگیزتری خواهید دید. یادمان باشد: «هوش مصنوعی فقط به اندازه‌ی سؤالی که از آن می‌پرسیم، باهوش است.
