مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) فرآیند طراحی و نوشتن دستورات دقیق و هدفمند برای مدل‌های هوش مصنوعی (AI) است تا خروجی‌های دقیق، مرتبط و کاربردی تولید شود. اهمیت این مهارت در این است که کیفیت پاسخ‌های یک مدل هوش مصنوعی به وضوح و دقت پرامپتی که ارائه می‌دهیم بستگی دارد.
از مهندسی پرامپت زمانی استفاده می‌کنیم که بخواهیم هوش مصنوعی کاری مشخص انجام دهد؛ مثلاً نوشتن یک پست شبکه اجتماعی، خلاصه‌سازی متن، تولید کد، آموزش یا تولید محتوای بازاریابی. این تکنیک شامل ارائه نقش (Role)، وظیفه (Task) و فرمت خروجی (Output Format) به مدل است.
در این آموزش شما یاد می‌گیرید:

• چگونه پرامپت‌های دقیق و کاربردی بنویسید
• چطور با اضافه کردن زمینه (Context) کیفیت خروجی را بالا ببرید
• چگونه پرامپت‌ها را به‌صورت مرحله‌ای اصلاح و بهینه کنید
  کاربردهای عملی این مهارت شامل تولید محتوا، تحلیل داده، آموزش، پشتیبانی مشتری و خودکارسازی کارهای تکراری است. یادگیری این مهارت باعث می‌شود هوش مصنوعی به یک دستیار قابل اعتماد و مؤثر تبدیل شود.

این پرامپت چرا برای مبتدیان مؤثر است؟

1. تعیین نقش (Role): با جمله «شما یک متخصص تغذیه هستید» به مدل هویت مشخصی می‌دهیم. این باعث می‌شود لحن پاسخ حرفه‌ای و علمی باشد.
2. وظیفه واضح (Task): درخواست «سه فایده اصلی نوشیدن آب» پاسخ را محدود و هدفمند می‌کند و از پاسخ‌های پراکنده جلوگیری می‌کند.
3. زبان ساده (Simple Language): تعیین زبان ساده تضمین می‌کند خروجی برای عموم قابل فهم باشد.
4. فرمت خروجی (Output Format): درخواست بولت‌پوینت باعث می‌شود خروجی ساختارمند و قابل استفاده باشد.
   کاربرد عملی:

• تولید محتوای آموزشی کوتاه
• ساخت پست اینستاگرام یا توییت‌های آموزشی

• آماده‌سازی نکات کلیدی برای ارائه یا کارگاه آموزشی
  تنوع‌ها و تغییرات:

• اضافه کردن مثال واقعی به هر فایده برای جذابیت بیشتر

• درخواست لحن طنزآمیز برای پست‌های سرگرم‌کننده
• محدود کردن طول پاسخ به ۵۰ کلمه برای محتوای سریع

بهترین شیوه‌ها (Best Practices):

1. وضوح و دقت: نقش، وظیفه و خروجی را واضح تعریف کنید.
2. افزودن زمینه (Context): مشخص کردن هدف و مخاطب باعث می‌شود خروجی مرتبط‌تر باشد.
3. اصلاح مرحله‌ای (Iterative Improvement): با پرامپت ساده شروع کنید و سپس آن را بهتر کنید.

4. تعیین ساختار خروجی: بولت‌پوینت، جدول یا محدودیت کلمه خروجی را کاربردی‌تر می‌کند.
   اشتباهات رایج (Common Mistakes):

5. پرامپت‌های مبهم مثل «درباره آب بنویس».

6. دادن دستورهای متناقض در یک پرامپت.
7. مشخص نکردن لحن یا مخاطب هدف.
8. رها کردن تلاش پس از اولین پاسخ ضعیف به جای اصلاح پرامپت.
   رفع مشکلات:

• افزودن جزئیات یا مثال برای دقیق‌تر شدن پاسخ
• محدود کردن تعداد کلمات یا جملات برای کنترل طول پاسخ
• مشخص کردن لحن و قالب خروجی برای خروجی منسجم‌تر
  یادگیری مهندسی پرامپت یک فرآیند تکراری است. هر بار که خروجی دقیق نیست، باید پرامپت بهبود یابد.

تکنیک‌های پیشرفته و گام‌های بعدی:
پس از یادگیری مبانی، می‌توان به سراغ تکنیک‌های پیشرفته رفت:

• چین پرامپت (Chain Prompting): شکستن کارهای پیچیده به مراحل کوچک‌تر
• فیوشات پرامپتینگ (Few-shot Prompting): ارائه نمونه خروجی برای هدایت مدل

• پرامپت تطبیقی (Adaptive Prompting): تغییر پرامپت براساس پاسخ‌های قبلی
  مهندسی پرامپت با دیگر حوزه‌های هوش مصنوعی مانند خودکارسازی وظایف، تحلیل داده و تولید محتوای چندرسانه‌ای قابل ترکیب است.
  گام‌های پیشنهادی بعدی:

• تمرین نوشتن پرامپت برای موقعیت‌های شغلی مختلف

• تست پرامپت‌های چندمرحله‌ای برای کارهای پیچیده‌تر
• ساخت یک کتابخانه شخصی از پرامپت‌های موفق برای استفاده‌های بعدی
  نکته کاربردی:
  هر تعامل با هوش مصنوعی یک آزمایش است. نتایج خوب را ذخیره کنید و با تغییرات کوچک کیفیت خروجی را بهبود دهید.