زنجیره‌سازی پرامپت

زنجیره‌سازی پرامپت (Prompt Chaining) یکی از تکنیک‌های پیشرفته در حوزه مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) است که به شما امکان می‌دهد یک وظیفه پیچیده را به چند مرحله کوچک و قابل کنترل تقسیم کنید. در این روش، خروجی هر پرامپت به عنوان ورودی مرحله بعدی استفاده می‌شود و بدین ترتیب یک جریان کاری منطقی و هدفمند ایجاد می‌شود.
اهمیت زنجیره‌سازی پرامپت در این است که مدل‌های هوش مصنوعی (AI Models) معمولاً وقتی با یک وظیفه بزرگ و چندلایه مواجه می‌شوند، ممکن است دقت و کیفیت خروجی کاهش یابد. اما با تقسیم این وظایف به مراحل جداگانه، می‌توان تمرکز مدل را روی یک کار مشخص در هر مرحله حفظ کرد و کیفیت نهایی را به شکل قابل‌توجهی افزایش داد.
این تکنیک در موارد متعددی کاربرد دارد؛ از جمله خلاصه‌سازی و تحلیل اسناد طولانی، تولید محتوای چندبخشی، انجام تحلیل‌های داده‌ای چندمرحله‌ای، و حتی طراحی سیستم‌های گفتگو که باید بر اساس پاسخ‌های قبلی، خروجی‌های بعدی را شکل دهند.
در این آموزش، یاد می‌گیرید چطور زنجیره‌های پرامپت را طراحی کنید، چطور ارتباط بین مراحل را بهینه کنید، و چگونه با تغییرات کوچک در طراحی، نتایج بهتری بگیرید. همچنین با نمونه‌های عملی آشنا می‌شوید که می‌توانید بلافاصله در پروژه‌های واقعی خود استفاده کنید.

در مثال پایه، ما زنجیره‌سازی پرامپت را در قالب دو مرحله اجرا کردیم. مرحله اول به صورت مشخص از مدل خواست تا فقط «نکات کلیدی» (Key Points) را از متن استخراج کند. استفاده از عبارت «فقط نکات کلیدی» باعث می‌شود مدل روی بخش‌های اصلی متمرکز شود و جزئیات غیرضروری را حذف کند.
مرحله دوم، از همین فهرست نکات به عنوان ورودی استفاده می‌کند تا یک «خلاصه کوتاه» (Short Summary) تولید کند. این جداسازی وظایف مزیت‌های مهمی دارد:

• کاهش بار شناختی مدل و افزایش دقت در هر مرحله
• امکان بازبینی و اصلاح خروجی هر مرحله پیش از ادامه کار
• انعطاف‌پذیری در تغییر یا افزودن مراحل جدید
  برای مثال، می‌توانید بعد از مرحله دوم، یک مرحله سوم اضافه کنید که همین خلاصه را به زبان دیگری ترجمه کند یا آن را در قالب بولت‌پوینت ارائه دهد.
  این روش در پروژه‌هایی مانند گزارش‌نویسی، تحلیل محتوای خبری یا آماده‌سازی مستندات برای تیم‌های مختلف کاربرد فراوان دارد، چون به شما کنترل کامل بر روند تولید محتوا می‌دهد.

بهترین روش‌ها و خطاهای رایج در زنجیره‌سازی پرامپت:
بهترین روش‌ها:

1. تقسیم وظایف به مراحل واضح: هر پرامپت باید روی یک هدف مشخص متمرکز باشد.
2. انتقال صریح داده‌ها بین مراحل: خروجی هر مرحله باید به وضوح به مرحله بعد داده شود.
3. نوشتن دستورالعمل دقیق: شفافیت در دستورها باعث کاهش تفسیر اشتباه مدل می‌شود.

4. ارزیابی و بهینه‌سازی هر مرحله به صورت جداگانه: پیش از ادامه زنجیره، کیفیت خروجی مرحله را بررسی کنید.
   خطاهای رایج:

5. ادغام چند وظیفه متفاوت در یک پرامپت واحد.

6. استفاده از جملات کلی و مبهم در دستورالعمل‌ها.
7. نادیده گرفتن کیفیت خروجی یک مرحله و ادامه به مرحله بعد.
8. اتکا به حافظه داخلی مدل به جای ارائه ورودی صریح.
   نکات رفع اشکال: اگر خروجی مطلوب نبود، دستورالعمل را بازنویسی کنید، مثال اضافه کنید، یا وظیفه را به مراحل کوچکتر تقسیم کنید. با تکرار و اصلاح می‌توانید دقت و کیفیت را به حداکثر برسانید.

تکنیک‌های پیشرفته و گام‌های بعدی:
زنجیره‌سازی پرامپت در سطح پیشرفته می‌تواند با تحلیل زمینه (Contextual Analysis) ترکیب شود تا مراحل بعدی به‌صورت پویا بر اساس خروجی مراحل قبل تنظیم شوند. همچنین استفاده از زنجیره‌سازی شرطی (Conditional Chaining) امکان می‌دهد مسیر پردازش بسته به محتوای خروجی تغییر کند.
اتصال این روش با تکنیک‌هایی مانند پرامپت چندمثالی (Few-shot Prompting) یا پرامپت بدون نمونه (Zero-shot Prompting) می‌تواند نتایج را به شکل چشمگیری ارتقا دهد. به عنوان مثال، می‌توان ابتدا از چند نمونه برای آموزش مدل در یک مرحله استفاده کرد و سپس مراحل بعدی را بدون نمونه اجرا کرد تا سرعت و دقت هر دو حفظ شوند.
برای تسلط بر این مهارت، پیشنهاد می‌شود پروژه‌های واقعی چندمرحله‌ای را اجرا و مستند کنید. با تحلیل مداوم نتایج، نقاط ضعف را پیدا و اصلاح کنید. تمرین، آزمون و بهبود پیوسته، کلید موفقیت در زنجیره‌سازی پرامپت است.