سالي الهرمزي

Prompt Engineering

Sally Al-Hurmuzi

Prompt Engineering is the technique of designing precise instructions for generative AI models to generate desired outputs, requiring detailed directives to ensure high-quality and topic-relevant outcomes. This field hinges on selecting specific formats, phrases, words, and symbols for AI to effectively interact with users, where engineers employ creativity and sometimes trial and error to create inputs that guide AI to function as intended. 

هندسة الأوامر، المعروفة أيضاً بـ”هندسة النصوص المُدخَلة”، تمثل العملية التي يتم من خلالها توجيه النماذج الحاسوبية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI لإنتاج المخرجات المرجوة. هذه العملية تتطلب تعليمات محددة ودقيقة للغاية لضمان إنتاج مخرجات عالية الجودة وذات صلة بالموضوع المطلوب.

الأساس في هندسة الأوامر هو تحديد التنسيقات، العبارات، الكلمات، والرموز التي يمكنها توجيه الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع المستخدمين بطريقة فعالة ومفيدة. المهندسون يعتمدون على الإبداع وأحيانا التجربة والخطأ لتطوير وصياغة مجموعة من الإدخالات التي تمكن الذكاء الاصطناعي من العمل بالشكل المطلوب. هذه العملية لا تقتصر فقط على تحسين الاستجابات الناتجة، بل تعزز أيضاً كفاءة وفعالية تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومن خلال تصميم الأوامر بشكل منهجي.

هندسة الأوامر تعد مجالاً ديناميكياً ومتطوراً يتطلب مزيجاً من المهارات اللغوية والإبداعية لتحسين النصوص المدخلة والحصول على الاستجابات المطلوبة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، ضع في اعتبارك برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدم إدخال بيان مشكلة غير مكتمل مثل «أين يمكن شراء حقيبة.» بينما سوف يحصل على نتائج أكثر دقة لو كتبها بالشكل التالي: «أنت مساعد مبيعات لشركة حقائب. يسألك مستخدم، مقيم في سلطنة عمان، عن مكان شراء حقيبة يد. قم بالرد بأقرب ثلاثة مواقع متاجر في العاصمة مسقط تحتوي حاليًا على حقائب يد.».

يمكننا تقديم عدة إرشادات حول كيفية توظيف هندسة الأوامر بفعالية:

نصوص بلا غموض

يجب تحديد الاستجابة المرجوة بدقة في النص لمنع تفسيرات خاطئة من جانب الذكاء الاصطناعي. مثلاً، في حال طلب تلخيص، ينبغي الإشارة صراحةً إلى الرغبة في الحصول على تلخيص بدلاً من تحليل مفصل، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من التركيز على الطلب وتقديم نتائج متطابقة مع الأهداف الموضوعة.

توفير سياق ملائم ضمن النص 

ضرورة توفير سياق مناسب ضمن النص على سبيل المثال، عند رغبة الحصول على قائمة بأفضل لغات البرمجة في شكل جدول، يتعين تحديد العدد المطلوب من لغات البرمجة وطلب التنسيق على هيئة جدول بوضوح للوصول إلى النتائج المرجوة.

تجربة النص المُدخل وتنقيحه

تعتبر هندسة النصوص المُدخلة عملية دورية تتطلب تجربة متعددة الأفكار وتقييم استجابات الذكاء الاصطناعي لتحديد النتائج. من الضروري إجراء عدة محاولات للتحسين بهدف زيادة الدقة والملاءمة. التجربة المستمرة والتعديلات المتكررة تسهم في تحسين دقة النص المُدخَل وتعزيز قدرة النموذج على إنتاج مخرجات أكثر فعالية.