كيفية إتقان هندسة المطالبات بشكل فعال: دليل عملي للتقنيات والأدوات

تعتبر هندسة المطالبات (Prompt Engineering) بمثابة الجسر الرئيسي الذي يربط بين النوايا البشرية ومخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، وقد حظيت باهتمام كبير في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، فإن النقاشات حول ما إذا كانت "قد ماتت" أو "عفا عليها الزمن" قد انتشرت أيضًا. يهدف هذا المقال إلى تنظيم الاتجاهات الحالية في مجال هندسة المطالبات، وتقديم دليل عملي للمبتدئين، لمساعدة القراء على إتقان التقنيات الأساسية، وفهم الأدوات ذات الصلة، وبالتالي الاستفادة بشكل أفضل من نماذج اللغة الكبيرة (LLM).

ما هي هندسة المطالبات بالضبط؟

ببساطة، هندسة المطالبات هي فن وعلم. وهي تنطوي على تصميم مطالبات إدخال فعالة (Prompts)، لتوجيه نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لإنشاء نصوص عالية الجودة وتتوافق مع النتائج المتوقعة. يمكن للمطالبة الجيدة أن تحسن بشكل كبير أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، في حين أن المطالبة السيئة قد تؤدي إلى إخراج النموذج لمحتوى خاطئ أو غير ذي صلة أو حتى ضار.

هل تستحق هندسة المطالبات التعلم؟

على الرغم من وجود آراء مثل "وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفوقون على البشر" و "هندسة المطالبات عفا عليها الزمن"، إلا أنه من وجهة نظر التطبيقات العملية الحالية، تظل هندسة المطالبات مهارة مهمة، للأسباب التالية:

• تحسين جودة إخراج النموذج: حتى مع تزايد قوة نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، يظل تصميم المطالبات الدقيق فعالاً في توجيه النموذج، مما يجعله يفهم نوايا المستخدم بشكل أفضل، وينتج نتائج أكثر دقة وملاءمة.
• التحكم في سلوك النموذج: يمكن استخدام المطالبات لتقييد نمط إخراج النموذج وموضوعه ونطاقه، وتجنب إنشاء محتوى غير لائق، وضمان توافقه مع احتياجات سيناريوهات تطبيق محددة.
• تخصيص حلول الذكاء الاصطناعي: من خلال هندسة المطالبات، يمكن للمطورين تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام ومجموعات بيانات محددة، وتحقيق تطبيقات أكثر تخصيصًا وكفاءة.
• النماذج الجديدة لا تزال تعتمد على المطالبات الفعالة: حتى النماذج المتقدمة مثل Claude، لا تزال بحاجة إلى مطالبات فعالة للاستفادة من قدراتها، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة، حيث تكون المطالبات الجيدة ضرورية للتوجيه.

تقنيات عملية في هندسة المطالبات

فيما يلي بعض تقنيات هندسة المطالبات الشائعة، جنبًا إلى جنب مع أمثلة محددة، لمساعدة القراء على البدء بسرعة:

1. تعليمات واضحة ومحددة (Clear Instructions):

   • النقطة الأساسية: جوهر المطالبة هو توفير تعليمات واضحة ومحددة، وإخبار النموذج بوضوح بالنتائج المتوقعة. تجنب الأوصاف الغامضة وغير الواضحة.
   • مثال:
     • مطالبة سيئة: "اكتب مقالاً عن القطط."
     • مطالبة جيدة: "اكتب مقالاً من 300 كلمة، يقدم أنواع القطط وعاداتها وطرق تربيتها، مع إرفاق صورة قطة لطيفة."

2. لعب الأدوار (Role-Playing):

   • النقطة الأساسية: إن جعل النموذج يلعب دورًا محددًا يمكن أن يوجهه بشكل فعال لإنشاء محتوى يتوافق مع إعدادات الدور.
   • مثال: "تخيل أنك مستشار سفر متمرس، يرجى التوصية بمسار رحلة عائلية مناسبة إلى تايلاند، بميزانية 5000 دولار أمريكي، لمدة 7 أيام."

3. التعلم بعدد قليل من الأمثلة (Few-shot Learning):

   • النقطة الأساسية: قدم عددًا قليلاً من الأمثلة، لتعليم النموذج أنماط وأساليب المهمة المستهدفة.
   • مثال:

     ترجمة إلى الفرنسية:
     الإنجليزية: Hello, world!
     الفرنسية: Bonjour le monde!
     الإنجليزية: Thank you for your help.
     الفرنسية: Merci pour votre aide.
     الإنجليزية: Good morning.
     الفرنسية:
     

4. سلسلة التفكير (Chain-of-Thought, CoT):* النقاط الرئيسية: توجيه النموذج للاستدلال التدريجي، وتقسيم المشكلات المعقدة إلى خطوات بسيطة متعددة، والتوصل في النهاية إلى الإجابة.

• مثال: "لدى Xiaoming 5 تفاحات، أكل 2 منها، واشترى 3 أخرى، فكم عدد التفاحات لديه الآن؟ يرجى الاستدلال تدريجياً وتقديم الإجابة النهائية."
• مخرجات النموذج: "أولاً، لدى Xiaoming 5 تفاحات، أكل 2 منها، تبقى لديه 5 - 2 = 3 تفاحات. ثم اشترى 3 تفاحات، والآن لديه 3 + 3 = 6 تفاحات. إذن، لدى Xiaoming الآن 6 تفاحات."

5. التأطير السياقي (Contextualization):

   • النقاط الرئيسية: توفير معلومات سياقية كافية لمساعدة النموذج على فهم نوايا المستخدم بشكل أفضل.
   • مثال: "يرجى تلخيص المحتوى الرئيسي لتقرير الأخبار هذا: [محتوى تقرير الأخبار]. يرجى استخدام لغة موجزة لاستخراج نقاط المعلومات الرئيسية."

6. استخدام الكلمات المفتاحية (Keywords):

   • النقاط الرئيسية: يمكن أن تساعد إضافة كلمات مفتاحية رئيسية إلى المطالبة (Prompt) النموذج على التركيز بشكل أفضل على المهمة المستهدفة.
   • مثال: "إنشاء مقال علمي شائع حول الذكاء الاصطناعي، يستهدف المراهقين، مع التركيز على مفاهيم التعلم الآلي و التعلم العميق."

7. إضافة شروط مقيدة (Constraints):

   • النقاط الرئيسية: تقييد تنسيق الإخراج وطوله وأسلوبه وما إلى ذلك للنموذج لتلبية احتياجات محددة.
   • مثال: "يرجى وصف مشهد الخريف في شكل قصيدة من ثلاثة أسطر."

8. المطالبة السلبية (Negative Prompting):

   • النقاط الرئيسية: إبلاغ النموذج بوضوح بالمحتوى أو السلوك الذي لا تريده أن يظهر.
   • مثال: "يرجى كتابة مقال عن استكشاف الفضاء، ولكن لا تتضمن أي شيء عن الكائنات الفضائية."

أدوات عملية موصى بها

فيما يلي بعض الأدوات التي يمكن أن تساعدك على إجراء هندسة المطالبات (Prompt Engineering) بشكل أفضل:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: هذه هي حاليًا النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الأكثر شيوعًا، ويمكن استخدامها مباشرة لاختبار المطالبات وتكرارها.
• PromptBench (Microsoft): إطار عمل مفتوح المصدر لتقييم المطالبات، يمكن أن يساعدك في تقييم فعالية طرق هندسة المطالبات المختلفة. يمكنه تقييم طرق مثل CoT و EP و Zero/Few Shot، ويدعم المطالبات العدائية والتقييم الديناميكي، ويدعم مجموعات بيانات ونماذج متعددة.
• Zapier, Make, Notion: يمكن استخدام هذه الأدوات لأتمتة مهام سير عمل هندسة المطالبات، مثل إنشاء المطالبات تلقائيًا واختبار المطالبات وتحليل النتائج وما إلى ذلك.
• NirDiamantAI GitHub repo: مستودع مجاني لموارد دروس هندسة المطالبات، يحتوي على مجموعة متنوعة من الموضوعات من البسيطة إلى المتقدمة.

مستقبل هندسة المطالبات

على الرغم من ظهور وجهات النظر القائلة بأن "وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفوقون على البشر" و "هندسة المطالبات عفا عليها الزمن"، إلا أن هندسة المطالبات لا تزال تتطور باستمرار. قد تشمل اتجاهات التطوير المستقبلية ما يلي:

• إنشاء المطالبات تلقائيًا: استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء مطالبات أكثر فعالية تلقائيًا، وتقليل التدخل البشري.
• أدوات تحسين المطالبات: تطوير أدوات أكثر قوة لتحسين المطالبات لمساعدة المطورين على إيجاد أفضل المطالبات بسرعة.
• الجمع مع وكلاء الذكاء الاصطناعي: الجمع بين هندسة المطالبات ووكلاء الذكاء الاصطناعي لبناء تطبيقات أكثر ذكاءً.
• ظهور هندسة السياق (Context Engineering): التركيز على قدرة النموذج على فهم السياق، وتحسين أداء النموذج من خلال هندسة السياق.

ملخصPrompt Engineering 是一项持续学习和实践的技能。通过掌握本文介绍的技巧和工具，并不断探索和实践，你将能够更好地利用 LLM، 构建更加智能化的应用。 即使AI的能力在不断增强، 掌握 Prompt Engineering 的基本原则仍然非常重要، 它能让你更好地与AI沟通، 获得更满意的结果. 而评估Prompt的效果، 能够帮助你优化 Prompt 的质量، 实现更高效的应用.