پرامپت چیست؟ آموزش پرامپت نویسی تخصصی در هوش مصنوعی

چند بار برایتان پیش آمده است که سوالی از یک متخصص بپرسید و جواب خوبی نگیرید و وقتی یکبار دیگر سوالتان را به شکل کامل‌تری بیان می‌کنید، پاسخ به مراتب بهتری می‌شنوید. به سوالی که شما می‌پرسید، اصطلاحا پرامپت (Prompt) گفته می‌شود.

اگر بخواهیم کمی تخصصی‌تر پرامپت را تعریف کنیم باید بگوییم: در دنیای فناوری و به‌ویژه هوش مصنوعی (AI)، پرامپت یک درخواست یا دستورالعمل متنی است که به سیستم‌های هوش مصنوعی مثل chatgpt داده می‌شود تا اطلاعات یا پاسخ‌های مشخصی تولید کند. پرامپت‌ها می‌توانند سوالات، توضیحات یا دستورات باشند و کیفیت آنها تأثیر زیادی در نتیجه و پاسخ تولید شده دارد.

پرامپت چیست؟ تعریف واژه prompt در هوش مصنوعی

پرامپت هوش مصنوعی (AI) حالتی از تعامل بین یک انسان و یک مدل زبان بزرگ (LLM) است که به مدل اجازه می‌دهد خروجی مورد نظر را تولید کند. این تعامل می تواند به صورت سوال، متن، قطعه کد یا مثال باشد.

یک مدل هوش مصنوعی می تواند چندین خروجی را بر اساس نحوه عبارت prompt ارائه دهد که می تواند به سادگی یک کلمه یا به پیچیدگی یک پاراگراف باشد. هدف پرامپت ارائه اطلاعات کافی به مدل هوش مصنوعی است تا بتواند خروجی مربوط به آن را تولید کند.

پرامپت نویسی چیست؟

پرامپت نویسی به فرآیند تنظیم و نوشتن دستورات یا سوالات مشخص و دقیق به منظور ارتباط و تعامل با سیستم‌های هوش مصنوعی یا ابزارهای پردازش زبان طبیعی گفته می‌شود. این دستورات به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا براساس ورودی ارائه شده، خروجی متناسب و دقیقی تولید کند.

هدف اصلی پرامپت‌نویسی این است که مدل هوش مصنوعی بتواند براساس درخواست یا نیاز کاربر، اطلاعات یا محتوای مناسبی را تولید کند. کیفیت و دقت پرامپت به‌طور مستقیم بر نتیجه تأثیر می‌گذارد. پرامپت‌های ضعیف یا مبهم منجر به خروجی‌های نامناسب می‌شوند، در حالی که پرامپت‌های دقیق و واضح خروجی‌های مفید و مرتبط ارائه می‌دهند.

تاریخچه پرامپت‌نویسی مربوط به سال‌ها پیش است!

پرامپت‌نویسی در قالبی که امروز آن را می‌شناسیم، به‌ویژه در زمینه تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی، نسبتاً جدید است. اما ایده کلی ارائه دستورات یا سوالات برای دریافت پاسخ به گذشته‌های دور برمی‌گردد.

در تاریخ علم کامپیوتر و برنامه‌نویسی، پرامپت‌ها به‌عنوان دستورالعمل‌هایی که توسط کاربر به سیستم داده می‌شد، آغاز شدند. سیستم‌های اولیه کامپیوتر مانند Command Line Interface (CLI) از کاربر می‌خواستند دستورات خاصی را وارد کنند تا عملکردهای مشخصی را انجام دهند. این پرامپت‌ها ساده و مبتنی بر متن بودند.

با توسعه زبان‌های برنامه‌نویسی، مفهوم پرامپت به صورت دستورهای کد و توابع پیچیده‌تر در برنامه‌ها ظاهر شد. برنامه‌نویسان از دستورات و پرامپت‌های مختلف برای تعامل با کامپیوتر و اجرای الگوریتم‌ها استفاده می‌کردند. این دستورات ساختاریافته و با قوانین خاص زبان‌های برنامه‌نویسی نوشته می‌شدند.

در دهه ۱۹۶۰ با توسعه چت‌بات ELIZA توسط Joseph Weizenbaum، مفهوم پرامپت‌نویسی به نوعی به هوش مصنوعی ابتدایی وارد شد. ELIZA به‌گونه‌ای طراحی شده بود که به ورودی‌های کاربر پاسخ دهد، اما پرامپت‌ها در آن زمان بسیار ساده و محدود بودند. با گذر زمان و پیشرفت‌های تکنولوژیکی، چت‌بات‌های دیگری مانند ALICE در دهه ۱۹۹۰ توسعه یافتند که از الگوریتم‌های پیچیده‌تری برای درک و پاسخ به پرامپت‌های کاربران استفاده می‌کردند.

با ظهور موتورهای جستجو مانند Google در اواخر دهه ۱۹۹۰، مفهوم پرامپت در قالب درخواست‌های جستجو گسترش یافت. کاربران می‌توانستند سوالات و عبارات کلیدی خود را در موتور جستجو وارد کنند و بر اساس این درخواست‌ها، نتایج مرتبط دریافت کنند. در اینجا پرامپت به درخواست جستجو تبدیل شد که نقش کلیدی در بازیابی اطلاعات از میان حجم عظیمی از داده‌ها داشت.

در سال‌های اخیر با معرفی مدل‌های پیشرفته زبان طبیعی (NLP) مانند GPT (که از آن نسخه‌های مختلفی مانند GPT-3 و GPT-4 به وجود آمد)، مفهوم پرامپت‌نویسی به یک سطح کاملاً جدید رسید. این مدل‌ها به دلیل توانایی درک و تولید متن به زبان طبیعی، کاربران را قادر ساختند که سوالات و دستورات پیچیده‌تری را به آنها بدهند. کیفیت پرامپت‌های نوشته شده به شدت بر نتایج تولید شده توسط این مدل‌ها تأثیرگذار است.

انواع پرامپت‌ها و کاربرد آن‌ها را بشناسید.

پرامپت‌ها در تعامل با هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کنند و بسته به نوع درخواست و هدف کاربر، می‌توانند به چند دسته مختلف تقسیم شوند. هر نوع پرامپت کاربرد خاص خود را دارد و بسته به نحوه تنظیم و نوشتن آن، نتایج متفاوتی از هوش مصنوعی تولید می‌شود.

پرامپت‌های اطلاعاتی (Information Prompts)

این نوع پرامپت‌ها برای دریافت اطلاعات، داده‌ها یا توضیحات در مورد یک موضوع خاص به کار می‌روند. این نوع درخواست معمولاً شامل سوالات مستقیم یا درخواست‌هایی برای شرح یک موضوع خاص هستند.

مثال پرامپت: “مزایای ورزش روزانه برای سلامت جسمانی چیست؟”

کاربرد: برای دست‌یابی به پاسخ‌های دقیق و مختصر درباره موضوعات عمومی یا تخصصی.

پرامپت‌های خلاقانه (Creative Prompts)

پرامپت‌های خلاقانه به هوش مصنوعی دستورات یا سوالاتی می‌دهند که نیاز به تولید محتوای نوآورانه یا هنری دارند. این پرامپت‌ها معمولاً برای نوشتن داستان، شعر، یا حتی تولید محتوای بصری (مانند تصاویر) استفاده می‌شوند.

مثال پرامپت: “یک داستان کوتاه درباره سفر یک کودک به یک دنیای جادویی بنویس.”

کاربرد: برای نویسندگان، هنرمندان یا تولیدکنندگان محتوا که به دنبال ایده‌های خلاقانه هستند.

پرامپت‌های دستوری (Instructional Prompts)

این نوع پرامپت‌ها شامل دستورات مشخصی هستند که از هوش مصنوعی خواسته می‌شود یک وظیفه خاص را انجام دهد. معمولاً از این پرامپت‌ها در شرایطی استفاده می‌شود که هدف خاصی دنبال می‌شود و نتیجه‌گیری یا عمل خاصی مدنظر است.

مثال پرامپت: “یک برنامه تمرینی هفتگی برای افراد مبتدی که قصد دارند استقامت بدنی خود را افزایش دهند، بنویس.”

کاربرد: برای تولید برنامه‌ها، دستورالعمل‌ها یا راهنمایی‌های دقیق و هدفمند.

پرامپت‌های تفسیری و تحلیلی (Analytical Prompts)

این نوع پرامپت‌ها از هوش مصنوعی می‌خواهند که تحلیل‌ها یا تفاسیر پیچیده ارائه دهد. این نوع پرامپت‌ها معمولاً به جزئیات بیشتری نیاز دارند و برای تولید گزارش‌ها یا تحلیل‌های عمیق به کار می‌روند.

مثال پرامپت: “تأثیر افزایش دما بر رفتار زیستی گونه‌های دریایی را تحلیل کن.”

کاربرد: برای محققان، دانشجویان یا تحلیل‌گران داده که به تحلیل‌های دقیق و تخصصی نیاز دارند.

پرامپت‌های مقایسه‌ای (Comparative Prompts)

پرامپت‌های مقایسه‌ای درخواست‌هایی هستند که از هوش مصنوعی می‌خواهند تا دو یا چند موضوع را با هم مقایسه کند. این نوع پرامپت‌ها به خصوص برای گرفتن تصمیمات و بررسی تفاوت‌ها یا شباهت‌ها مفید هستند.

مثال پرامپت: “تفاوت‌ها و شباهت‌های انرژی خورشیدی و انرژی باد را توضیح بده.”

کاربرد: برای مقایسه جنبه‌های مختلف یک یا چند موضوع به منظور انتخاب بهترین گزینه.

پرامپت‌های سوال و جواب (Question & Answer Prompts)

این نوع پرامپت‌ها در قالب سوالات مشخص نوشته می‌شوند و از سیستم هوش مصنوعی خواسته می‌شود تا پاسخ‌های کوتاه و دقیق به آن‌ها بدهد. این نوع پرامپت‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا به سرعت به پاسخ‌های مورد نیاز خود دست یابند.

مثال پرامپت: “اولین رئیس‌جمهور ایالات متحده چه کسی بود؟”

کاربرد: برای سوالات کوتاه و مستقیم که پاسخ‌های سریع و واضح نیاز دارند.

پرامپت‌های توصیفی (Descriptive Prompts)

پرامپت‌های توصیفی از هوش مصنوعی می‌خواهند تا یک موضوع، مکان، شخصیت، یا رویداد را به طور دقیق و جامع توصیف کند. این نوع پرامپت‌ها به‌ویژه در تولید محتوا و متون توصیفی استفاده می‌شوند.

مثال پرامپت: “یک توصیف جامع از یک شهر خیالی در آینده با تکنولوژی پیشرفته بده.”

کاربرد: برای نویسندگان و تولیدکنندگان محتوا که نیاز به توضیحات دقیق و جزئی دارند.

پرامپت‌های حل مسئله (Problem-Solving Prompts)

پرامپت‌های حل مسئله از هوش مصنوعی می‌خواهند راه‌حل‌ها یا استراتژی‌هایی برای مشکلات یا چالش‌های مشخص ارائه دهد. این نوع پرامپت‌ها در مدیریت پروژه‌ها، برنامه‌ریزی، یا حتی مسائل فنی به کار می‌روند.

مثال پرامپت: “چگونه می‌توان هزینه‌های تولید یک محصول را در یک کارخانه کاهش داد؟”

کاربرد: برای مدیران، مهندسان یا مشاورانی که به دنبال استراتژی‌های بهبود و حل مشکلات هستند.

پرامپت‌های گفتگویی (Conversational Prompts)

این نوع پرامپت‌ها برای ایجاد مکالمه‌های تعاملی با سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. کاربران از طریق این نوع پرامپت‌ها می‌توانند مکالمات طبیعی و تعاملی با چت‌بات‌ها یا دستیارهای مجازی داشته باشند.

مثال پرامپت: “سلام! امروز چطور می‌توانی به من کمک کنی؟”

کاربرد: برای مکالمات دوستانه یا انجام وظایف ساده از طریق چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی.

انواع مختلف پرامپت‌ها هرکدام برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند و بسته به نیاز کاربر و هدف نهایی، می‌توانند متفاوت باشند. از پرامپت‌های اطلاعاتی برای دریافت داده‌های خاص گرفته تا پرامپت‌های خلاقانه برای تولید محتوای هنری، همه این پرامپت‌ها به کاربر کمک می‌کنند تا بهترین استفاده را از سیستم‌های هوش مصنوعی ببرد. یادگیری نحوه نوشتن پرامپت‌های متناسب با نیاز می‌تواند تأثیر مستقیمی بر کیفیت و دقت خروجی‌ها داشته باشد.

ساختار اساسی در پرامپت نویسی به چه شکل است؟

ساختار اساسی در پرامپت‌نویسی به چهار بخش اصلی تقسیم می‌شود که می‌تواند به شما کمک کند تا دستورات دقیق‌تری به هوش مصنوعی بدهید و خروجی باکیفیت‌تری دریافت کنید. این بخش‌ها عبارتند از:

گام اول- تعیین هدف (Intent)

نخستین گام در پرامپت‌نویسی، تعیین هدف است. باید مشخص کنید که می‌خواهید هوش مصنوعی چه کاری انجام دهد یا چه اطلاعاتی را ارائه کند. هدف باید دقیق و روشن باشد تا سیستم متوجه شود چه پاسخی مورد انتظار است.

مثال: اگر می‌خواهید مقاله‌ای درباره مزایای ورزش روزانه بنویسد، هدف پرامپت شما این است: “مزایای ورزش روزانه را توضیح بده.”

گام دوم- زمینه یا چارچوب (Context)

دادن زمینه و اطلاعات اضافه به پرامپت به مدل هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بهتر موضوع را درک کند و پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد. این اطلاعات می‌تواند شامل جزئیات خاصی مانند مخاطب هدف، لحن موردنظر، یا محدودیت‌های خاص باشد.

مثال: “برای مخاطبان جوان و دانش‌آموزان، یک مقاله ساده درباره اهمیت ورزش روزانه بنویس.” در اینجا، چارچوب مشخص می‌کند که مخاطبان جوان هستند و لحن باید ساده و قابل‌فهم باشد.

گام سوم- جزئیات خاص (Specifics)

جزئیات بیشتر، باعث کاهش ابهام در خروجی هوش مصنوعی می‌شود. این بخش شامل توضیحات دقیق‌تر درباره ساختار، حجم محتوا، سبک نوشتاری و سایر موارد مشابه است.

مثال: “یک مقاله ۴۰۰ کلمه‌ای با سه پاراگراف و یک مقدمه درباره تأثیرات مثبت ورزش روی سلامت روان بنویس.” اینجا علاوه بر موضوع، طول مقاله و ساختار آن نیز مشخص شده است.

گام چهارم- شرایط و معیارهای خاص (Constraints)

در این مرحله، می‌توانید محدودیت‌ها و شروط خاصی را تعیین کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از مدل بخواهید که از منابع خاصی استفاده نکند یا از لحن خاصی پیروی کند.

مثال: “در این مقاله از اصطلاحات تخصصی پزشکی استفاده نکن و لحن را غیررسمی و دوستانه نگه دار.” این شرط باعث می‌شود که هوش مصنوعی از اصطلاحات پیچیده پرهیز کند و خروجی ساده‌تر و قابل‌فهم‌تر شود.

ساختار اساسی در پرامپت‌نویسی شامل تعیین هدف، زمینه‌سازی، جزئیات خاص، و شرایط و محدودیت‌ها است. با پیروی از این چهار بخش و ایجاد دستورات واضح و مشخص، می‌توانید پرامپت‌های بهتری بنویسید و خروجی‌های دقیق‌تر و مفیدتری از هوش مصنوعی دریافت کنید.

چرا یادگیری پرامپت نویسی مهم است؟

در دنیای دیجیتال امروز، پرامپت‌نویسی به‌عنوان یک مهارت حیاتی برای تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی و مدل‌های زبان طبیعی شناخته می‌شود. این مهارت می‌تواند در بهبود کیفیت خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی نقش کلیدی ایفا کند و به کاربران کمک کند تا از این فناوری به شکل بهینه‌تری استفاده کنند. در این بخش، به دلایل مختلفی که یادگیری پرامپت‌نویسی را مهم می‌سازد، می‌پردازیم:

۱- ارتباط موثر با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی هر روز بیش از پیش به زندگی ما نفوذ می‌کند؛ از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی گرفته تا ابزارهای تولید محتوا و داده‌کاوی. یادگیری پرامپت‌نویسی به شما این امکان را می‌دهد که بهتر و دقیق‌تر با این سیستم‌ها تعامل کنید. هرچه درخواست شما دقیق‌تر و هدفمندتر باشد، نتایج بهتر و مطلوب‌تری از هوش مصنوعی دریافت خواهید کرد. این موضوع به‌ویژه در مدل‌های زبان طبیعی مثل GPT بسیار حیاتی است.

۲- بهبود کیفیت و دقت پاسخ‌ها

پرامپت‌های ضعیف یا گنگ معمولاً به خروجی‌های نامربوط یا کم‌دقت منجر می‌شوند. وقتی یاد بگیرید که چطور پرامپت‌های مشخص و دقیق بنویسید، کیفیت و دقت پاسخ‌های دریافتی به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد. برای مثال، تفاوت زیادی میان پرامپت‌هایی که فقط اطلاعات کلی می‌خواهند و پرامپت‌هایی که نیاز به جزئیات مشخص دارند، وجود دارد.

۳- افزایش بهره‌وری

در محیط‌های کاری و حرفه‌ای، پرامپت‌نویسی می‌تواند منجر به افزایش بهره‌وری شود. ابزارهای هوش مصنوعی به کمک پرامپت‌های مناسب می‌توانند در تولید محتوا، پاسخگویی به سوالات، انجام تحقیقات، و حتی تحلیل داده‌ها به شما کمک کنند. یادگیری این مهارت به شما اجازه می‌دهد تا با صرفه‌جویی در زمان، نتایج بهتری بگیرید و از امکانات هوش مصنوعی به‌صورت بهینه‌تری استفاده کنید.

۴- کاربرد در تولید محتوا و بازاریابی

پرامپت‌نویسی نقش کلیدی در تولید محتوا دارد. با استفاده از پرامپت‌های خوب، می‌توانید ایده‌ها و محتواهای متنوعی را برای تبلیغات، بازاریابی یا حتی نوشتن مقالات و پست‌های وبلاگ تولید کنید. به‌عنوان مثال، یک پرامپت قوی در ابزارهای تولید محتوای هوش مصنوعی می‌تواند به تولید متنی مرتبط و جذاب کمک کند که مخاطب هدف شما را جذب کند.

۵- مهارت ضروری برای حرفه‌های آینده

با توجه به رشد سریع فناوری‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها در حوزه‌های مختلف، یادگیری پرامپت‌نویسی به یک مهارت ضروری برای بسیاری از حرفه‌ها تبدیل شده است. مشاغلی در زمینه‌های بازاریابی دیجیتال، تولید محتوا، تحلیل داده، توسعه نرم‌افزار و خدمات مشتری به افرادی نیاز دارند که بتوانند با هوش مصنوعی به‌خوبی تعامل کنند و از طریق پرامپت‌های دقیق، بهترین خروجی‌ها را به دست آورند.

۶- توانایی حل مسئله و خلاقیت

یادگیری پرامپت‌نویسی به کاربران این امکان را می‌دهد که مسائل را بهتر تعریف کنند و خلاقانه‌تر به پاسخ‌ها و راه‌حل‌ها دست یابند. این مهارت به شما کمک می‌کند تا تفکر تحلیلی و خلاقانه‌ای را در مواجهه با مشکلات و سوالات پیچیده توسعه دهید. علاوه بر این، توانایی نوشتن پرامپت‌های خلاقانه به شما این امکان را می‌دهد که از امکانات جدید و منحصر به فرد هوش مصنوعی برای حل مشکلات مختلف استفاده کنید.

۷- تعامل بهتر با ابزارهای مختلف هوش مصنوعی

ابزارهای مختلف هوش مصنوعی از جمله چت‌بات‌ها، موتورهای تولید متن، تحلیل‌گرهای داده و ابزارهای تصویری به پرامپت‌های دقیق برای ارائه بهترین نتایج نیاز دارند. یادگیری پرامپت‌نویسی به شما این توانایی را می‌دهد که از این ابزارها به شکلی موثر و هدفمند استفاده کنید. هرچه بیشتر در پرامپت‌نویسی مهارت پیدا کنید، بهتر می‌توانید ابزارهای مختلف را به خدمت بگیرید و نتایج بهتری کسب کنید.

اهمیت نوشتن پرامپت به شکل حرفه‌ای

نوشتن پرامپت اصولی به معنی تنظیم و ارائه یک دستور دقیق، واضح و هدفمند به سیستم‌های هوش مصنوعی است تا آن‌ها بتوانند بهترین پاسخ ممکن را تولید کنند. پرامپت‌نویسی درست نه‌تنها خروجی‌های دقیق‌تری از هوش مصنوعی فراهم می‌کند، بلکه به شما امکان می‌دهد تا بهینه‌ترین استفاده را از این فناوری داشته باشید.

۱- دقت در نتایج و پاسخ‌ها

نوشتن پرامپت اصولی مستقیماً بر دقت و کیفیت نتایج دریافتی تأثیر دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی با توجه به اطلاعاتی که در پرامپت ارائه می‌شود، پاسخ‌ها را تولید می‌کنند. اگر پرامپت مبهم، نامشخص یا بسیار عمومی باشد، احتمالاً پاسخ دریافتی هم مبهم و غیرقابل استفاده خواهد بود. به همین دلیل است که هرچه پرامپت شما دقیق‌تر و کامل‌تر باشد، پاسخ‌هایی که دریافت می‌کنید هم مفیدتر و مرتبط‌تر خواهند بود.

۲- صرفه‌جویی در زمان و منابع

وقتی پرامپت شما اصولی و هدفمند نوشته شود، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند سریع‌تر و با کمترین اصلاحات پاسخ مناسبی ارائه دهد. این امر به شما امکان می‌دهد که با حداقل تکرار و اصلاح، به نتیجه موردنظر برسید. در مقابل، پرامپت‌های ضعیف یا نامشخص باعث می‌شوند که بارها مجبور شوید درخواست خود را تکرار یا اصلاح کنید و این امر می‌تواند منجر به هدررفت زمان و منابع شود.

۳- کاهش ابهام در ارتباط

درک هوش مصنوعی از زبان طبیعی هنوز کاملاً مشابه درک انسان نیست. بنابراین، نوشتن پرامپتی که دقیق و مشخص باشد، از بروز ابهام جلوگیری می‌کند. پرامپت‌های اصولی به سیستم هوش مصنوعی کمک می‌کنند که هدف و مقصود شما را بهتر درک کند و پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد.

به عنوان مثال، اگر از هوش مصنوعی بخواهید که یک مقاله بنویسد، باید به‌طور دقیق توضیح دهید که انتظار دارید مقاله در چه قالبی، با چه سبک نوشتاری، و در چه موضوعی نوشته شود.

۴- افزایش کنترل بر خروجی

یکی از دلایل اصلی اهمیت نوشتن پرامپت اصولی این است که شما به‌عنوان کاربر می‌توانید کنترل بیشتری بر خروجی سیستم داشته باشید. یک پرامپت دقیق به شما این امکان را می‌دهد که خروجی دقیقاً مطابق نیازهای شما باشد.

به‌عنوان مثال، اگر به‌دنبال پاسخی کوتاه و مستقیم هستید، باید در پرامپت خود این موضوع را ذکر کنید. به همین ترتیب، اگر نیاز به جزئیات بیشتر یا منابع مستند دارید، باید آن را در پرامپت مشخص کنید.

چگونه یک پرامپت هوش مصنوعی حرفه‌ای بنویسیم؟

نوشتن یک پرامپت هوش مصنوعی خوب نیازمند دقت و توجه به جزئیات است تا خروجی مدنظر شما به بهترین شکل ارائه شود. در اینجا چندین اصل و نکته برای نوشتن یک پرامپت مؤثر و دقیق وجود دارد:

۱- شفاف و دقیق بودن

یکی از مهم‌ترین اصول پرامپت‌نویسی، واضح و دقیق بودن درخواست است. پرامپتی که به‌خوبی نوشته شود، کمترین ابهام را داشته و مشخص می‌کند که چه اطلاعاتی یا پاسخی مورد انتظار است.

مثال پرامپت ضعیف: “در مورد انرژی خورشیدی بنویس.”

مثال پرامپت قوی: “یک مقاله ۳۰۰ کلمه‌ای در مورد مزایا و معایب استفاده از انرژی خورشیدی در مناطق گرمسیری بنویس.”

در پرامپت قوی، مشخص شده است که چه نوع اطلاعاتی باید ارائه شود، در چه محدوده‌ای از محتوا باشد (مزایا و معایب) و همچنین تعداد کلمات معین شده است.

۲- زمینه‌سازی کردن (Context)

دادن اطلاعات زمینه‌ای به هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کیفیت پاسخ کمک کند. زمینه‌سازی به مدل کمک می‌کند تا بهتر متوجه منظور شما شود و نتیجه مرتبط‌تری تولید کند.

مثال: اگر از مدل هوش مصنوعی می‌خواهید که یک مقاله در زمینه کسب‌وکار بنویسد، می‌توانید به مدل بگویید که چه نوع مخاطبی قرار است مقاله را بخواند: “یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای درباره استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط بنویس.”

در این مثال، زمینه‌سازی مشخص کرده که موضوع در مورد بازاریابی دیجیتال است و هدف اصلی مقاله کمک به کسب‌وکارهای کوچک و متوسط است.

۳- تعریف فرمت یا ساختار مورد نظر

در برخی موارد، می‌خواهید خروجی به شکل خاصی ارائه شود. در این موارد، می‌توانید فرمت یا ساختار مورد نظر خود را در پرامپت مشخص کنید.

مثال: “یک مقاله با مقدمه، سه پاراگراف اصلی و نتیجه‌گیری در مورد تأثیر تکنولوژی‌های نوین بر صنعت سلامت بنویس.” این پرامپت مشخص می‌کند که مقاله باید به چه ساختاری نوشته شود، بنابراین خروجی به‌طور دقیق‌تری به هدف کاربر نزدیک می‌شود.

۴- پرسیدن سوالات مشخص

اگر به دنبال پاسخ‌های دقیق یا جزئیات بیشتری هستید، بهتر است که پرامپت‌های خود را به صورت سوالی و مشخص بنویسید. این روش کمک می‌کند که هوش مصنوعی بر روی سوال خاص شما تمرکز کند.

مثال: به‌جای پرسیدن “در مورد هوش مصنوعی بگو”، می‌توانید بپرسید: “چه چالش‌های اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های پزشکی وجود دارد؟” سوال مشخص و دقیق باعث می‌شود که هوش مصنوعی به‌جای ارائه پاسخ‌های کلی، مستقیماً به موضوع موردنظر بپردازد.

۵- اجتناب از ابهام و کلمات کلی

در پرامپت‌نویسی، سعی کنید از کلمات کلی یا مبهم مانند “چیزهایی”، “موضوعات مختلف” یا “هر چیزی” پرهیز کنید. این نوع کلمات هوش مصنوعی را به سمت تولید پاسخ‌های نامربوط و پراکنده هدایت می‌کنند.

مثال ضعیف: “در مورد موضوعات جالب تکنولوژی صحبت کن.”

مثال قوی: “در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت خودرو و تأثیر آن بر ایمنی رانندگی صحبت کن.”

پرامپت قوی دقیقاً مشخص کرده که انتظار چه نوع اطلاعاتی وجود دارد و موضوع مشخصی را بیان کرده است.

۶- ارائه جزئیات اضافی

اگر به‌دنبال جزئیات خاصی هستید، می‌توانید اطلاعات بیشتری در پرامپت خود بگنجانید. مثلاً اگر به دنبال لحن خاصی برای متن هستید، یا می‌خواهید محتوای تولید شده برای گروه سنی خاصی مناسب باشد، این اطلاعات را به پرامپت اضافه کنید.

مثال: “یک توضیح مختصر در مورد تغییرات اقلیمی بنویس، اما متن را برای کودکان ۱۰ تا ۱۲ ساله ساده و قابل‌فهم کن.” این پرامپت نشان می‌دهد که خروجی باید برای مخاطب خاصی ساده‌سازی شود.

۷- استفاده از پرامپت‌های چندمرحله‌ای

گاهی اوقات ممکن است نیاز داشته باشید که پرامپت خود را به چند بخش یا مرحله تقسیم کنید. این کار باعث می‌شود که ابتدا اطلاعات اولیه به دست آید و سپس جزئیات بیشتری از هوش مصنوعی درخواست شود.

مرحله ۱: “یک توضیح مختصر درباره مزایای استفاده از انرژی خورشیدی بنویس.”

مرحله ۲: “حالا درباره چالش‌های استفاده از این فناوری در مناطق شهری توضیح بده.”

این پرامپت‌ها به‌طور مرحله‌ای و متوالی به مدل هوش مصنوعی جهت‌دهی می‌کنند و در هر مرحله جزئیات بیشتری ارائه می‌شود.

۸- ارائه نمونه یا مثال (در صورت لزوم)

در صورتی که به دنبال خروجی مشابه یک نمونه خاص هستید، می‌توانید در پرامپت خود یک نمونه یا مثالی از آنچه می‌خواهید ارائه دهید.

مثال: “یک متن تبلیغاتی مانند نمونه زیر برای یک محصول آرایشی بنویس: [نمونه متن تبلیغاتی].” این روش به مدل کمک می‌کند تا دقیقاً متوجه شود که چه نوع لحنی یا سبکی مدنظر شما است.

۹- بازخورد دادن و بهبود پرامپت‌ها

پرامپت‌نویسی یک فرآیند تکراری است و ممکن است در اولین تلاش نتوانید خروجی مطلوب را به دست آورید. بنابراین، دادن بازخورد و اصلاح پرامپت بسیار مهم است. اگر خروجی به اندازه کافی دقیق نبود، می‌توانید پرامپت را اصلاح کرده و آن را بهبود دهید.

نوشتن پرامپت‌های خوب به معنای ترکیبی از دقت، شفافیت و تمرکز بر جزئیات است. هر چه پرامپت شما دقیق‌تر باشد، خروجی هوش مصنوعی نیز بهتر و مرتبط‌تر خواهد بود.

چالش‌های پرامپت نویسی برای چت‌بات‌ها کدامند؟

پرامپت‌نویسی برای چت‌بات‌ها، به‌ویژه چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند GPT، با چالش‌های خاصی همراه است. این چالش‌ها می‌توانند بر کیفیت تعامل کاربر با چت‌بات و همچنین بر خروجی نهایی تأثیر بگذارند. در اینجا به مهم‌ترین چالش‌های پرامپت‌نویسی برای چت‌بات‌ها می‌پردازیم:

ابهام و عدم وضوح در پرامپت

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پرامپت‌نویسی، نوشتن دستورات مبهم یا کلی است. پرامپت‌های مبهم منجر به پاسخ‌های نامشخص و ناهماهنگ از طرف چت‌بات می‌شوند. هوش مصنوعی برای تولید خروجی دقیق نیاز به دستورالعمل‌های واضح دارد.

چالش: پرامپت بسیار گسترده است و چت‌بات ممکن است به جنبه‌های مختلفی از هوش مصنوعی بپردازد که لزوماً مرتبط با نیاز کاربر نیست.

راه‌حل: پرامپت‌ها را با جزئیات بیشتری بنویسید و حوزه‌ی دقیق سوال خود را مشخص کنید.

پیش‌فرض‌های نادرست در پرامپت

گاهی اوقات کاربران فرض می‌کنند که چت‌بات‌ها دقیقاً منظور آن‌ها را درک می‌کنند، در حالی که هوش مصنوعی باید اطلاعات کافی و زمینه‌ساز دریافت کند. اگر کاربر فرض کند که چت‌بات اطلاعات قبلی را به یاد دارد یا موضوعات ضمنی را متوجه می‌شود، خروجی ممکن است غیرمرتبط باشد.

چالش: چت‌بات‌ها حافظه‌ای از تعاملات گذشته ندارند (مگر در شرایط خاص)، بنابراین پرامپت‌ها باید خودکفا و واضح باشند.

راه‌حل: هر بار که یک موضوع جدید را مطرح می‌کنید، تمام جزئیات مرتبط را دوباره به چت‌بات ارائه دهید.

فقدان زمینه و زمینه‌سازی ناکافی

چت‌بات‌ها برای تولید پاسخ‌های دقیق نیاز به اطلاعات زمینه‌ای دارند. اگر پرامپت بدون دادن زمینه کافی ارائه شود، چت‌بات نمی‌تواند به درستی تشخیص دهد که چه اطلاعاتی باید اولویت داشته باشد.

چالش: بسیاری از کاربران انتظار دارند که چت‌بات‌ها بدون داشتن اطلاعات کامل از زمینه به سوالات پاسخ دهند.

راه‌حل: حتماً زمینه‌سازی کافی را در پرامپت بگنجانید تا چت‌بات بتواند با دقت بیشتری پاسخ دهد.

تعاملات چندمرحله‌ای و طولانی

چالش دیگر در پرامپت‌نویسی برای چت‌بات‌ها، مدیریت تعاملات چندمرحله‌ای است. در این نوع تعاملات، چت‌بات باید قادر باشد درک کاملی از پاسخ‌های قبلی داشته باشد و به‌صورت پیوست به سوالات کاربر پاسخ دهد. اگر پرامپت‌ها به‌درستی ساختاربندی نشوند، چت‌بات ممکن است در حفظ پیوستگی مکالمه دچار مشکل شود.

چالش: چت‌بات‌ها ممکن است به‌طور کامل پیوستگی مکالمه را حفظ نکنند.

راه‌حل: پرامپت‌ها را به شکلی تنظیم کنید که به‌وضوح به سوالات قبلی و جدید اشاره داشته باشند.

طول و پیچیدگی بیش‌ازحد پرامپت

اگر پرامپت بیش‌ازحد پیچیده یا طولانی باشد، چت‌بات ممکن است نتواند به‌خوبی منظور را درک کند و یا پاسخ مناسبی ارائه دهد. پیچیدگی پرامپت می‌تواند چت‌بات را گیج کرده و منجر به پاسخ‌های غیرمرتبط شود.

چالش: طولانی بودن پرامپت‌ها باعث سردرگمی مدل می‌شود.

راه‌حل: پرامپت‌ها را به بخش‌های کوچک‌تر و قابل‌فهم تقسیم کنید و هر بخش را به‌صورت جداگانه مطرح کنید.

تعادل بین دقت و خلاقیت

یکی از چالش‌های پرامپت‌نویسی برای چت‌بات‌ها، پیدا کردن تعادل بین دقت و خلاقیت در پاسخ‌ها است. اگر پرامپت خیلی محدود و دقیق باشد، چت‌بات ممکن است از ارائه پاسخ‌های خلاقانه و جالب بازماند، و اگر خیلی باز باشد، چت‌بات ممکن است پاسخ‌های غیرمرتبط یا بی‌کیفیت تولید کند.

چالش: خروجی چت‌بات می‌تواند بیش از حد خلاقانه یا کاملاً بدون خلاقیت باشد.

راه‌حل: با ارائه یک پرامپت دقیق اما با باز گذاشتن فضا برای خلاقیت، تعادل مناسبی ایجاد کنید.

مدیریت انتظارات کاربران

گاهی اوقات کاربران انتظارات بیش‌ازحدی از توانایی‌های چت‌بات دارند. چت‌بات‌ها نمی‌توانند به هر سوالی با دقت کامل پاسخ دهند، به‌ویژه اگر پرامپت به‌درستی طراحی نشده باشد.

چالش: کاربر ممکن است انتظار داشته باشد که چت‌بات بتواند مشکلات پیچیده را بدون دستورالعمل‌های دقیق حل کند.

راه‌حل: پرامپت‌ها باید به گونه‌ای طراحی شوند که توقعات منطقی از چت‌بات را مشخص کنند.

پاسخ‌های تکراری یا مشابه

اگر پرامپت‌ها خیلی شبیه به هم باشند یا موضوع یکسانی را تکرار کنند، چت‌بات ممکن است پاسخ‌های مشابه یا حتی تکراری ارائه دهد. این مسئله می‌تواند باعث نارضایتی کاربران شود.

چالش: تکراری بودن پاسخ‌ها تجربه کاربری را کاهش می‌دهد.

راه‌حل: پرامپت‌ها را با روش‌های متنوع و دقیق‌تری بنویسید تا چت‌بات مجبور به تولید پاسخ‌های متنوع شود.

مشکلات مربوط به زبان و تفاوت‌های فرهنگی

چت‌بات‌ها ممکن است در درک تفاوت‌های زبانی، اصطلاحات محلی یا تفاوت‌های فرهنگی مشکل داشته باشند. این می‌تواند باعث شود که خروجی‌های تولیدشده گاهی نامرتبط یا نادرست باشند.

چالش: تفاوت‌های فرهنگی و زبانی می‌تواند باعث نادرست بودن پاسخ‌ها شود.

راه‌حل: در پرامپت‌ها به‌وضوح نوع زبان، لحن، و محتوای فرهنگی موردنظر را مشخص کنید.

جمع بندی

پرامپت‌نویسی در هوش مصنوعی به‌عنوان یک پل بین انسان و ماشین عمل می‌کند و به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا با دقت و کارایی بیشتری وظایف خود را انجام دهد.

پرامپت‌های اصولی و هدفمند باعث تولید خروجی‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تر می‌شوند، در حالی که پرامپت‌های ضعیف منجر به پاسخ‌های نامناسب می‌گردند. به همین دلیل، یادگیری و بهبود مهارت‌های پرامپت‌نویسی برای کاربران هوش مصنوعی امری ضروری است.

منبع : techtarget.com