آیا می‌خواهید با هوش مصنوعی ارتباط مؤثرتری برقرار کنید؟ در این مقاله جامع، اصول کلیدی پرامپت‌نویسی، انواع پرامپت‌ها و نکات پیشرفته‌ای را که برای دریافت خروجی‌های دقیق و مفید از مدل‌های هوش مصنوعی نیاز دارید، بیاموزید.

در عصر حاضر، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما است. از چت‌بات‌های پاسخگو گرفته تا تولیدکنندگان محتوای خلاق، هوش مصنوعی پتانسیل بی‌نظیری برای تسهیل و بهبود بسیاری از جنبه‌های زندگی ما دارد. اما برای بهره‌مندی کامل از این پتانسیل، باید یاد بگیریم که چگونه به درستی با آن ارتباط برقرار کنیم. اینجاست که «پرامپت نویسی» وارد صحنه می‌شود.

پرامپت چیست؟

پرامپت در اصل به معنی دستور یا ورودی‌ای است که به یک سیستم، مدل هوش مصنوعی یا برنامه داده می‌شود تا پاسخی مناسب تولید کند. این واژه در زمینه‌های مختلفی استفاده می‌شود، اما در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان متنی است که به یک مدل زبانی (مثل ChatGPT یا DALL·E) داده می‌شود تا خروجی مطلوبی ایجاد کند.

اهمیت پرامپت نویسی

اهمیت پرامپت‌نویسی به دلایل زیر قابل توجه است:

۱. دقت در پاسخ‌ها:

• یک پرامپت مؤثر، هدف کاربر را به مدل هوش مصنوعی منتقل می‌کند و در نتیجه، پاسخ‌های دقیق و مفیدی تولید می‌کند.
• هرچه پرامپت دقیق‌تر و واضح‌تر باشد، هوش مصنوعی می‌تواند درک بهتری از خواسته شما داشته باشد و نتیجه‌ای مطلوب‌تر ارائه دهد.

۲. عملکرد بهینه و صرفه جویی در زمان:

• پرامپت‌های خوش‌ساخت، تجربه کاربر را بهینه می‌کنند، زیرا کاربران می‌توانند به راحتی اطلاعات مورد نظر را از مدل هوش مصنوعی استخراج نمایند.
• با نوشتن پرامپت‌های دقیق و مؤثر، می‌توانید در زمان و انرژی خود صرفه‌جویی کنید و سریع‌تر به نتیجه مطلوب برسید.

۳. تجربه کاربری بهتر:

• پرامپت‌های خوش‌ساخت، تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند، زیرا کاربران می‌توانند به راحتی اطلاعات مورد نظر را از مدل هوش مصنوعی استخراج نمایند.
• این امر باعث بهبود تجربه کاربر و ارزش درک شده سیستم‌های هوش مصنوعی می‌شود.

۴. افزایش قدرت تصمیم‌گیری:

• اگر کاربران اطلاعات به‌موقع و دقیق را از طریق پرامپت‌های مؤثر هوش مصنوعی دریافت کنند، می‌توانند سریع‌تر تصمیم آگاهانه بگیرند.
• این امر می‌تواند برای بهره‌وری فردی و فرآیندهای تصمیم‌گیری سازمانی مفید باشد.

۵. افزایش کیفیت خروجی:

• اگر پرامپت خود را اصولی و با تمام جزئیات بنویسید، خروجی بهتری نیز از هوش مصنوعی دریافت می‌کنید.
• خروجی بهتر هوش مصنوعی در نهایت باعث افزایش کیفیت کار شما می‌شود و حتی با خروجی‌های خلاقانه و منحصر به فرد از هوش مصنوعی می‌توانید درآمدزایی نیز داشته باشید.

به  طور خلاصه، پرامپت‌نویسی مؤثر، کلید باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی است. با یادگیری نحوه نوشتن پرامپت‌های واضح، مختصر و هدفمند، می‌توانید خروجی‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و مفیدتر از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت کنید.

اصول کلیدی پرامپت نویسی

در اینجا به برخی از اصول کلیدی پرامپت‌نویسی اشاره می‌کنیم:

۱. وضوح و دقت:

• پرامپت شما باید واضح، دقیق و بدون ابهام باشد. هرچه جزئیات بیشتری ارائه دهید، احتمال دریافت خروجی مطلوب بیشتر خواهد بود.
• از زبان ساده و قابل فهم استفاده کنید و از اصطلاحات پیچیده و تخصصی خودداری کنید، مگر اینکه مدل هوش مصنوعی برای درک آنها آموزش دیده باشد.

۲. تعیین نقش و زمینه:

• تعیین نقش و زمینه برای مدل هوش مصنوعی می‌تواند به آن کمک کند تا پاسخ‌های مرتبط‌تر و مناسب‌تری ارائه دهد.
• برای مثال، می‌توانید به مدل بگویید: «شما یک نویسنده خلاق هستید…» یا «شما یک متخصص بازاریابی هستید…».

۳. ارائه مثال و الگو:

• ارائه مثال و الگو می‌تواند به مدل هوش مصنوعی کمک کند تا بهتر متوجه خواسته‌های شما شود.
• این امر به ویژه در مواردی که می‌خواهید مدل یک سبک خاص را تقلید کند یا یک قالب خاص را دنبال کند، مفید است.

۴. استفاده از محدودیت‌ها و دستورالعمل‌ها:

• تعیین محدودیت‌ها و دستورالعمل‌ها می‌تواند به مدل هوش مصنوعی کمک کند تا خروجی‌های دقیق‌تر و متمرکزتری ارائه دهد.
• برای مثال، می‌توانید به مدل بگویید: «پاسخ را در ۱۰۰ کلمه یا کمتر ارائه دهید» یا «از لحن رسمی استفاده کنید».

۵. تکرار و بازخورد:

• پرامپت‌نویسی یک فرآیند تکراری است. باید پرامپت‌های مختلف را امتحان کنید و بازخورد مدل هوش مصنوعی را بررسی کنید تا بهترین نتیجه را به دست آورید.
• با تکرار و بازخورد، می‌توانید پرامپت‌های خود را بهبود بخشید و خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت کنید.

۶. ساختاردهی پرامپت:

• پرامپت‌های خود را به صورت منطقی و سازماندهی شده ساختاربندی کنید.
• از بخش‌های مختلف مانند مقدمه، دستورالعمل‌ها، مثال‌ها و محدودیت‌ها برای ارائه اطلاعات به مدل هوش مصنوعی استفاده کنید.

۷. استفاده از کلمات کلیدی:

• از کلمات کلیدی مرتبط با موضوع خود در پرامپت استفاده کنید.
• این امر به مدل هوش مصنوعی کمک می‌کند تا موضوع را بهتر درک کند و پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهد.

۸. آزمایش و ارزیابی:

• پرامپت‌های خود را به طور مداوم آزمایش و ارزیابی کنید.
• با مقایسه خروجی‌های مختلف، می‌توانید بهترین پرامپت‌ها را برای نیازهای خود شناسایی کنید.

انواع پرامپت‌ها

پرامپت‌ها را می‌توان بر اساس نوع وظیفه‌ای که از هوش مصنوعی می‌خواهیم انجام دهد، به دسته‌های مختلفی تقسیم کرد:

۱. پرامپت‌های اطلاعاتی:

• این نوع پرامپت‌ها برای دریافت اطلاعات یا پاسخ به سوالات خاص استفاده می‌شوند.
• مثال: «تاریخچه جنگ جهانی دوم را توضیح دهید»، «فرمول محاسبه مساحت دایره چیست؟»

۲. پرامپت‌های خلاقانه:

• این پرامپت‌ها برای تولید محتوای خلاقانه مانند شعر، داستان، متن تبلیغاتی یا ایده پردازی استفاده می‌شوند.
• مثال: «یک شعر کوتاه در مورد زیبایی طبیعت بنویسید»، «یک داستان کوتاه علمی تخیلی در مورد سفر به مریخ بنویسید.»

۳. پرامپت‌های دستوری:

• این نوع پرامپت‌ها برای انجام یک وظیفه خاص توسط مدل هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
• مثال: «این متن را به زبان فرانسوی ترجمه کن»، «من در حال آموزش برنامه نویسی فلاتر هستنم یک برنامه فلاتر برای محاسبه میانگین اعداد بنویس.»

۴. پرامپت‌های تحلیلی:

• این پرامپت‌ها برای تحلیل داده‌ها، ارائه گزارش یا استخراج الگوها از اطلاعات استفاده می‌شوند.
• مثال: «این مجموعه داده را تحلیل کن و روند فروش را پیش‌بینی کن»، «گزارشی از نظرات مشتریان در مورد این محصول ارائه بده.»

۵. پرامپت‌های تعاملی:

• این نوع پرامپت‌ها برای ایجاد مکالمات تعاملی و پویا با مدل هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
• مثال: «فرض کن یک برنامه نویس آموزش کاتلین هستی، به من در مورد استراتژی‌های برنامه نویسی اندروید کمک کن»، «نقش یک معلم را بازی کن و به من در مورد مفهوم تابع در ریاضیات توضیح بده.»

۶. پرامپت‌های کدنویسی:

• این نوع پرامپت‌ها برای تولید یا اصلاح کد در آموزش  برنامه‌ نویسی استفاده می‌شوند.
• مثال: «یک تابع پایتون برای مرتب‌سازی یک لیست بنویس»، «این کد جاوا اسکریپت را برای بهبود عملکرد بهینه‌سازی کن.»

پیشنهاد دوره: آموزش معماری mvp اندروید با rxjava

۷. پرامپت‌های شخصی‌سازی شده:

• این نوع پرامپت‌ها بر اساس نیازها و ترجیحات خاص کاربر طراحی می‌شوند.
• مثال: «به من پیشنهادهای کتاب بر اساس ژانرهای مورد علاقه‌ام بده»، «یک برنامه تمرینی شخصی‌سازی شده برای من طراحی کن.»

۸. پرامپت‌های چند رسانه‌ای:

• این نوع پرامپت‌ها شامل ترکیبی از متن، تصویر و صوت است و برای ارسال دستورات و پرسش‌ها به سیستم هوشمند استفاده می‌شوند.
• مثال: با استفاده از این نوع پرامپت‌ها، می‌توانید اطلاعات را در قالب چند رسانه‌ای ارسال کنید و به سیستم هوشمند بگویید چه کاری انجام دهد.

نکات پیشرفته پرامپت نویسی

پرامپت‌نویسی، مهارتی است که با پیشرفت هوش مصنوعی، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. نکات پیشرفته‌ای در این زمینه وجود دارد که با رعایت آن‌ها، می‌توانید خروجی‌های دقیق‌تر و مفیدتری از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت کنید. در اینجا به برخی از این نکات اشاره می‌کنیم:

۱. استفاده از زنجیره افکار (Chain-of-Thought):

• این تکنیک به مدل هوش مصنوعی کمک می‌کند تا فرآیند تفکر خود را گام به گام توضیح دهد.
• با این کار، مدل می‌تواند مسائل پیچیده را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کند و پاسخ‌های دقیق‌تر و منطقی‌تری ارائه دهد.
• مثال: «برای حل این مسئله ریاضی، ابتدا مراحل را توضیح دهید و سپس به پاسخ نهایی برسید.»

۲. یادگیری چندشاتی (Few-Shot Learning):

• این تکنیک شامل ارائه چند مثال به مدل قبل از درخواست پاسخ است.
• با این کار، مدل می‌تواند الگوها و روابط را بهتر درک کند و پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهد.
• مثال: «این چند مثال از خلاصه‌سازی متن هستند: [مثال ۱]، [مثال ۲]، حالا شما این متن را خلاصه کنید.»

۳. تنظیم دقیق (Fine-tuning):

• این تکنیک شامل آموزش یک مدل هوش مصنوعی با داده‌های خاص برای بهبود عملکرد آن در یک وظیفه خاص است.
• با این کار، می‌توانید مدل را برای تولید خروجی‌های بسیار دقیق و متناسب با نیازهای خود تنظیم کنید.

۴. استفاده از پرسونا:

• پرسونا یعنی تعیین یک شخصیت خاص برای مدل هوش مصنوعی.
• با تعیین پرسونا، می‌توانید لحن، سبک و دیدگاه خروجی مدل را کنترل کنید.
• مثال: «فرض کنید شما یک متخصص اندروید هستید، به من در مورد استراتژی‌های آموزش ساخت برنامه اندروید کمک کنید.»

۵. استفاده از قالب‌های مشخص:

• ارائه قالب‌های مشخص برای خروجی می‌تواند به مدل هوش مصنوعی کمک کند تا پاسخ‌های ساختاریافته و قابل فهم ارائه دهد.
• مثال: «پاسخ را در قالب یک جدول با ستون‌های [عنوان ۱]، [عنوان ۲] و [عنوان ۳] ارائه دهید.»

۶. مشخص کردن محدودیت‌ها و شرایط خاص:

• هرچه محدودیت‌ها و شرایط خاص دقیق‌تر مشخص شوند، پاسخ دریافت شده از هوش مصنوعی دقیق‌تر خواهد بود.
• به عنوان مثال: اگر محدودیت بودجه، زمان، منابع یا پلتفرم خاصی دارید، همان ابتدا بیان کنید.

۷. پرامپت لایه‌ای:

• این روش به کاربر امکان می‌دهد که ابتدا دیدگاهی جامع داشته باشد و به تدریج به عمق مطلب بپردازد.
• هر مرحله به مرحله بعدی مرتبط است و امکان تحلیل جامع‌تری را فراهم می‌آورد.
• مثال: «لطفاً ابتدا تاثیر تمرینات هوازی بر استقامت بدن را توضیح بده، سپس به اثرات آن بر تقویت قلب و در نهایت به تاثیرات بلندمدت آن بر کیفیت زندگی بپرداز.»

۸. استفاده از منابع خارجی:

• در صورت نیاز، می‌توانید از مدل بخواهید تا از منابع خارجی برای ارائه پاسخ استفاده کند.
• این کار می‌تواند به افزایش دقت و اعتبار خروجی کمک کند.

ساختار اساسی در پرامپت نویسی:

پرامپت‌نویسی مهارتی است که به شما کمک می‌کند بهترین خروجی را از هوش مصنوعی بگیرید. برای نوشتن یک پرامپت کارآمد، باید ساختاری مشخص داشته باشید. در ادامه، اجزای اصلی یک پرامپت خوب را بررسی می‌کنیم.

اجزای اساسی یک پرامپت مؤثر 

دستور روشن و واضح (Instruction)

• مشخص کنید که هوش مصنوعی باید چه کاری انجام دهد.
•  بهتر است از جملات صریح و مستقیم استفاده کنید.

مثال:

• «یک مقاله ۳۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر هوش مصنوعی در پزشکی بنویس.»
• «درباره هوش مصنوعی بنویس.» (نامشخص)

زمینه و جزئیات (Context & Details)

• اطلاعات پس‌زمینه را برای درک بهتر اضافه کنید.
• اگر سبک خاصی مدنظر دارید، آن را ذکر کنید.

مثال:

• «یک مقاله ۳۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر هوش مصنوعی در پزشکی بنویس. مقاله باید رسمی باشد و منابع علمی معتبر را ذکر کند.»
• «یک مقاله درباره هوش مصنوعی بنویس.» (بدون جزئیات)

قالب و سبک نگارش (Format & Style)

•  مشخص کنید که خروجی به چه فرمتی باشد (مقاله، داستان، لیست، کد و غیره).
•  می‌توانید لحن و سبک نوشتار را نیز تعیین کنید.

مثال:

• «یک ایمیل رسمی برای درخواست همکاری با یک شرکت فناوری بنویس.»
• «یک داستان کوتاه ۵۰۰ کلمه‌ای در سبک علمی-تخیلی بنویس.»

محدودیت‌ها و نیازمندی‌ها (Constraints & Requirements)

 می‌توانید تعداد کلمات، استفاده از منابع خاص، زبان، سطح تخصص و غیره را مشخص کنید.

مثال:

• «یک مقاله ۳۰۰ کلمه‌ای درباره هوش مصنوعی بنویس، بدون استفاده از اصطلاحات پیچیده و به زبان ساده.»
• «یک کد پایتون بنویس که لیست اعداد را مرتب کند، بدون استفاده از توابع داخلی مرتب‌سازی.»

مثال‌های کاربردی بر اساس ساختار بالا

نمونه پرامپت برای تولید محتوا

پرامپت ضعیف: «درباره اینترنت اشیا توضیح بده.»

پرامپت قوی:

«یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای درباره اینترنت اشیا (IoT) بنویس. مقاله باید شامل تعریفی از IoT، کاربردهای آن در صنعت، مزایا و چالش‌های آن باشد. لحن مقاله رسمی باشد و از مثال‌های واقعی استفاده شود.»

نمونه پرامپت برای تولید تصویر

پرامپت ضعیف: «یک شهر آینده‌ای بکش.»

پرامپت قوی:

«یک تصویر دیجیتالی از یک شهر آینده‌نگر در سال ۲۱۰۰، با آسمان‌خراش‌های شیشه‌ای، ماشین‌های پرنده، و چراغ‌های نئونی در شب.»

نمونه پرامپت برای تولید کد

پرامپت ضعیف: «یک کد پایتون برای مرتب‌سازی لیست بنویس.»

پرامپت قوی: «یک تابع در پایتون بنویس که یک لیست از اعداد را با استفاده از الگوریتم مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort) مرتب کند. تابع نباید از توابع داخلی مرتب‌سازی استفاده کند و باید لیست ورودی و خروجی را نمایش دهد.»

مثال‌های پیشرفته پرامپت نویسی در کاربردهای مختلف

پرامپت برای تولید محتوا

«یک مقاله ۱۰۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر اینترنت اشیا (IoT) در صنعت خودرو بنویس. مقاله باید شامل تعریف IoT، کاربردهای آن در خودروهای هوشمند، مزایا، چالش‌ها و آینده این فناوری باشد. متن باید رسمی باشد و از منابع علمی استفاده کند.»

پرامپت برای تولید تصویر با هوش مصنوعی

«یک تصویر دیجیتالی از یک جنگل جادویی که در شب می‌درخشد. درختان دارای نورهای آبی و سبز هستند، و یک رودخانه نورانی در وسط تصویر جریان دارد. سبک تصویر باید فانتزی و واقع‌گرایانه باشد.»

پرامپت برای تولید کد

«یک تابع در پایتون بنویس که لیستی از اعداد را دریافت کند و با استفاده از مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort) آن را مرتب کند. تابع باید بهینه باشد و مقدار مرتب‌شده را برگرداند.»

پرامپت برای تولید متن گفتاری (Speech Prompt)

«یک متن ۲ دقیقه‌ای برای سخنرانی درباره آینده هوش مصنوعی بنویس. متن باید الهام‌بخش باشد و شامل مثال‌هایی از پیشرفت‌های اخیر باشد.»

آینده پرامپت نویسی

آینده پرامپت‌نویسی به دلیل پیشرفت‌های سریع در حوزه هوش مصنوعی، بسیار پویا و جذاب به نظر می‌رسد. در اینجا به برخی از روندهای کلیدی که انتظار می‌رود آینده پرامپت‌نویسی را شکل دهند، اشاره می‌کنیم:

۱. افزایش پیچیدگی و ظرافت پرامپت‌ها:

• با پیشرفت مدل‌های هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که پرامپت‌ها نیز پیچیده‌تر و ظریف‌تر شوند.
• کاربران می‌توانند از پرامپت‌های چند مرحله‌ای، پرامپت‌های شرطی و پرامپت‌های دارای متغیر برای تعامل با مدل‌ها به روش‌های پیشرفته‌تر استفاده کنند.
• این امر امکان کنترل دقیق‌تر بر خروجی مدل‌ها و دستیابی به نتایج مطلوب‌تر را فراهم می‌کند.

۲. ظهور ابزارهای پیشرفته پرامپت‌نویسی:

• انتظار می‌رود که ابزارهای پیشرفته‌ای برای کمک به کاربران در نوشتن پرامپت‌های مؤثر توسعه یابند.
• این ابزارها می‌توانند شامل ویرایشگرهای هوشمند، سیستم‌های پیشنهاد پرامپت و ابزارهای تجسم پرامپت باشند.
• این امر فرآیند پرامپت‌نویسی را برای کاربران آسان‌تر و کارآمدتر می‌کند.

۳. پرامپت‌نویسی به عنوان یک مهارت ضروری:

• با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف، پرامپت‌نویسی به یک مهارت ضروری تبدیل خواهد شد.
• افرادی که مهارت پرامپت‌نویسی را دارند، می‌توانند به طور مؤثرتری از مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف مختلف استفاده کنند.
• این امر می‌تواند منجر به افزایش بهره‌وری، خلاقیت و نوآوری شود.

۴. پرامپت‌نویسی شخصی‌سازی شده:

• انتظار می‌رود که پرامپت‌ها به طور فزاینده‌ای شخصی‌سازی شوند.
• مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با یادگیری ترجیحات و سبک‌های کاربران، پرامپت‌هایی را ارائه دهند که به طور خاص برای آنها طراحی شده‌اند.
• این امر می‌تواند منجر به تعاملات طبیعی‌تر و مؤثرتر بین کاربران و مدل‌های هوش مصنوعی شود.

۵. پرامپت‌نویسی چندوجهی:

• مدل‌های هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به چندوجهی هستند، به این معنی که می‌توانند با انواع مختلفی از ورودی‌ها مانند متن، تصویر و صدا کار کنند.
• این امر منجر به ظهور پرامپت‌های چندوجهی می‌شود که می‌توانند ترکیبی از ورودی‌ها را برای تولید خروجی‌های پیچیده‌تر و غنی‌تر استفاده کنند.

۶. ظهور مهندسی پرامپت به عنوان یک رشته تخصصی:

• با پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به متخصصان پرامپت‌نویسی افزایش خواهد یافت.
• مهندسان پرامپت، افرادی هستند که در طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای کاربردهای خاص تخصص دارند.
• این امر منجر به ظهور مهندسی پرامپت به عنوان یک رشته تخصصی خواهد شد.

۷. پرامپت نویسی و اخلاقیات:

• با گسترش استفاده از هوش مصنوعی، مسائل اخلاقی مربوط به پرامپت‌نویسی نیز اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.
• مهم است که پرامپت‌ها به گونه‌ای طراحی شوند که از سوگیری، تبعیض و انتشار اطلاعات نادرست جلوگیری کنند.
• توسعه دستورالعمل‌ها و بهترین شیوه‌ها برای پرامپت‌نویسی اخلاقی ضروری خواهد بود.

سوالات متداول:

1. پرامپت (Prompt) چیست؟ پرامپت یک متن یا دستورالعمل است که به یک مدل هوش مصنوعی داده می‌شود تا وظیفه خاصی را انجام دهد. این نقطه شروع تعامل با مدل است و زمینه و جهت پاسخ مورد انتظار را فراهم می‌کند.
2. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) چیست؟ مهندسی پرامپت هنر و علم طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی به منظور تولید خروجی‌های مطلوب است. این شامل درک نحوه تأثیرگذاری عبارات و ساختارهای مختلف بر پاسخ‌های هوش مصنوعی می‌شود.
3. چرا مهندسی پرامپت مهم است؟ مهندسی پرامپت برای به حداکثر رساندن دقت، ارتباط و کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است. پرامپت‌های خوب طراحی شده می‌توانند مدل‌ها را قادر سازند تا وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند و از تولید پاسخ‌های نادرست یا نامربوط جلوگیری کنند.
4. اجزای اصلی یک پرامپت چیست؟ به طور کلی، یک پرامپت می‌تواند شامل موارد زیر باشد:
   • زمینه (Context): اطلاعات پس‌زمینه‌ای که به مدل کمک می‌کند تا درخواست را درک کند.
   • وظیفه (Task): دستورالعمل خاصی که از مدل خواسته می‌شود انجام دهد (مانند خلاصه کردن، ترجمه کردن، پاسخ دادن به سوال).
   • محدودیت‌ها (Constraints): هرگونه دستورالعمل اضافی در مورد قالب، سبک یا محتوای پاسخ.
5. چگونه می‌توان اثربخشی یک پرامپت را ارزیابی کرد؟ اثربخشی یک پرامپت با میزان مطابقت پاسخ هوش مصنوعی با نتیجه مطلوب اندازه‌گیری می‌شود. این شامل عواملی مانند دقت، ارتباط، انسجام و مفید بودن پاسخ است.
6. پرامپت صفر-شات (Zero-shot prompt) چیست؟ یک پرامپت صفر-شات، مدلی را بدون ارائه هیچ مثال قبلی برای انجام یک کار راهنمایی می‌کند. مدل باید بر اساس دانش کلی خود پاسخ دهد.
7. پرامپت چند-شات (Few-shot prompt) چیست؟ یک پرامپت چند-شات شامل ارائه چند مثال از ورودی و خروجی مورد نظر است. این به مدل کمک می‌کند تا الگوها را یاد بگیرد و پاسخ‌های مرتبط‌تری تولید کند.
8. چگونه یک پرامپت مؤثر بنویسیم؟ برای نوشتن یک پرامپت مؤثر، باید موارد زیر را در نظر بگیرید:
   • واضح و مختصر باشید: از زبان دقیق و بدون ابهام استفاده کنید.
   • خاص باشید: جزئیات کافی را ارائه دهید تا مدل بداند دقیقاً چه چیزی از آن انتظار می‌رود.
   • زمینه را فراهم کنید: اطلاعات پس‌زمینه‌ای مرتبط را برای کمک به درک مدل ارائه دهید.
   • فرمت مورد نظر را مشخص کنید: اگر پاسخ خاصی در ذهن دارید (مثلاً لیست، پاراگراف)، آن را ذکر کنید.
   • از دستورالعمل‌های مستقیم استفاده کنید: به جای درخواست‌های ضمنی، مستقیماً آنچه را که می‌خواهید بپرسید.
9. برخی از تکنیک‌های رایج در مهندسی پرامپت چیست؟ برخی از تکنیک‌ها عبارتند از:
   • نقش‌آفرینی (Role-playing): به مدل نقش خاصی بدهید (مثلاً “شما یک دانشمند هستید…”).
   • پرایمینگ (Priming): ارائه اطلاعات یا مثال‌های اولیه برای هدایت پاسخ مدل.
   • زنجیره تفکر (Chain-of-thought): درخواست از مدل برای توضیح مراحل استدلال خود قبل از ارائه پاسخ نهایی.
   • استفاده از جداکننده‌ها: برای مشخص کردن بخش‌های مختلف پرامپت.
10. چگونه می‌توان پرامپت‌های پیچیده را مدیریت کرد؟ وظایف پیچیده را می‌توان با شکستن آنها به مراحل کوچکتر و استفاده از چندین پرامپت متوالی (Prompt Chaining) مدیریت کرد. پاسخ یک پرامپت می‌تواند به عنوان ورودی برای پرامپت بعدی استفاده شود.
11. چالش‌های رایج در مهندسی پرامپت چیست؟ برخی از چالش‌ها عبارتند از:
    • ابهام در پرامپت‌ها: پرامپت‌های نامشخص می‌توانند منجر به پاسخ‌های غیرمنتظره شوند.
    • درک نادرست زمینه: مدل ممکن است زمینه پرامپت را به درستی درک نکند.
    • تنوع در ورودی‌های کاربر: مدیریت ورودی‌های مختلف کاربران می‌تواند دشوار باشد.
    • سوگیری (Bias): پرامپت‌ها می‌توانند ناخواسته سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی مدل را تقویت کنند.
12. چگونه می‌توان از سوگیری در پرامپت‌ها جلوگیری کرد؟ برای جلوگیری از سوگیری، باید از زبان بی‌طرفانه استفاده کرد، از ارائه مثال‌های سوگیرانه خودداری کرد و پرامپت‌ها را با داده‌های متنوع آزمایش کرد.
13. چگونه طول پرامپت بر عملکرد مدل تأثیر می‌گذارد؟ در حالی که پرامپت‌های مختصر معمولاً بهتر هستند، گاهی اوقات برای وظایف پیچیده، پرامپت‌های طولانی‌تر با زمینه دقیق مورد نیاز است. با این حال، طول بیش از حد می‌تواند مدل را گیج کند.
14. پرامپت گمراه‌کننده (Misleading prompt) چیست؟ یک پرامپت گمراه‌کننده حاوی اطلاعات نادرست یا گیج‌کننده است که منجر به تولید پاسخ‌های نادرست یا نامربوط توسط مدل می‌شود.
15. چگونه لحن (Tone) بر یک پرامپت تأثیر می‌گذارد؟ لحن پرامپت می‌تواند بر سبک و محتوای پاسخ مدل تأثیر بگذارد. برای مثال، یک پرامپت رسمی ممکن است پاسخی رسمی‌تر تولید کند.
16. چگونه پیچیدگی زبان بر یک پرامپت تأثیر می‌گذارد؟ استفاده از زبان ساده و واضح معمولاً منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر می‌شود، در حالی که زبان پیچیده ممکن است مدل را دچار اشتباه کند.
17. پنجره متن (Context window) چیست و چگونه بر مهندسی پرامپت تأثیر می‌گذارد؟ پنجره متن به مقدار متنی اشاره دارد که یک مدل می‌تواند در یک زمان پردازش کند. درک محدودیت‌های پنجره متن برای طراحی پرامپت‌هایی که به طور مؤثر از این فضا استفاده می‌کنند، مهم است.
18. تزریق پرامپت (Prompt injection) چیست؟ تزریق پرامپت یک تکنیک است که در آن دستورالعمل‌های مخرب به یک پرامپت وارد می‌شوند تا مدل را وادار به انجام رفتارهای ناخواسته کنند.
19. چگونه می‌توان خلاقیت و دقت را در پرامپت‌ها متعادل کرد؟ بسته به وظیفه، ممکن است نیاز به تعادل بین هدایت مدل به سمت پاسخ‌های دقیق و اجازه دادن به آن برای تولید پاسخ‌های خلاقانه باشد. این می‌تواند از طریق نحوه ساختاردهی پرامپت و تنظیم پارامترهای مدل انجام شود.
20. آیا پرامپت‌ها می‌توانند تکامل پیدا کنند؟ بله، پرامپت‌ها می‌توانند بر اساس بازخورد و نتایج به دست آمده اصلاح و تنظیم شوند تا مؤثرتر شوند.

نتیجه‌گیری

پرامپت نویسی، کلید طلایی تعامل مؤثر با هوش مصنوعی است. با یادگیری اصول و تکنیک‌های پرامپت نویسی، می‌توانیم از پتانسیل بی‌نظیر هوش مصنوعی برای بهبود زندگی و کار خود بهره‌مند شویم.