Prompt Engineering Systems

مقدمة في هندسة الأوامر

هندسة الأوامر هي ممارسة تصميم تعليمات فعالة توجه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نحو توليد المخرجات المطلوبة. مع ازدياد تكامل نماذج اللغة الكبيرة في سير العمل، يعد إتقان هندسة الأوامر أمرًا بالغ الأهمية لتسخير إمكاناتها الكاملة. يتضمن ذلك مزيجًا من التعليمات والسياق والتحسين التكراري لتحقيق الدقة والملاءمة والأمان في النص الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يستكشف هذا الدليل التقنيات الأساسية وأفضل الممارسات التي ستمكنك من التواصل مع نماذج اللغة الكبيرة بشكل أكثر فعالية.

يعمل الأمر المصمم جيدًا كمجموعة دقيقة من التعليمات للنموذج. يمكن أن يكون الفرق بين الأمر الغامض والأمر المحدد والمنظم جيدًا هو الفرق بين استجابة عامة وغير مفيدة واستجابة مفصلة وثاقبة. بالنسبة للمطورين والكتاب والباحثين، لا تقتصر هندسة الأوامر على الحصول على الإجابة الصحيحة فحسب؛ بل تتعلق بالتحكم في تنسيق الإخراج ونبرته وعمقه، مما يجعل نموذج اللغة الكبير شريكًا موثوقًا به في المهام المعقدة.

تقنيات الأوامر الرئيسية

الأوامر بدون أمثلة (Zero-shot)

اطلب من النموذج أداء مهمة بدون أمثلة. يعمل بشكل أفضل مع الأسئلة أو الترجمات المباشرة.

ترجم النص الإنجليزي التالي إلى الفرنسية: “مرحباً، كيف حالك؟“

الأوامر بأمثلة قليلة (Few-shot)

قدم عدة أمثلة لتعليم النموذج التنسيق الذي تتوقعه.

**الإنجليزية:** القطة سعيدة.
**الشعور:** إيجابي

**الإنجليزية:** الطقس كئيب.
**الشعور:** سلبي

**الإنجليزية:** المطعم الجديد لا بأس به، لكن الخدمة كانت بطيئة.
**الشعور:**

الأوامر بسلسلة الأفكار

شجع النموذج على التفكير من خلال خطوات وسيطة عن طريق توجيهه للتفكير خطوة بخطوة. مثالي لمهام التفكير والتخطيط.

الأوامر بالشخصية أو الدور

قم بتعيين شخصية للنموذج (“أنت مدير تقني تنفيذي…”) للتحكم في الصوت والخبرة والتنسيق.

الأوامر المتقدمة

الاتساق الذاتي

قم بتشغيل نفس الأمر عدة مرات بدرجة حرارة أعلى، ثم صوّت على الإجابة الأكثر شيوعًا لتقليل أخطاء التفكير.

شجرة الأفكار (ToT)

استكشف فروع تفكير متعددة قبل التقارب على أفضل حل - مفيد للتخطيط أو التفكير الإبداعي.

الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)

قم بإقران الأوامر بالمستندات المسترجعة لتأسيس النموذج في بيانات مملوكة أو حديثة.

تصور سير العمل

graph TD
    A[تحديد الهدف] --> B{هل المهمة بسيطة؟}
    B -- نعم --> C[استخدام Zero-shot]
    B -- لا --> D{هل تحتاج إلى تنسيق معين؟}
    D -- نعم --> E[استخدام Few-shot]
    D -- لا --> F{هل تتطلب تفكيرًا؟}
    F -- نعم --> G[سلسلة الأفكار]
    G --> H{هل تحتاج إلى دقة أعلى؟}
    H -- نعم --> I[الاتساق الذاتي]
    H -- لا --> J[شجرة الأفكار]
    F -- لا --> K{هل تحتاج إلى معرفة خارجية؟}
    K -- نعم --> L[RAG]
    K -- لا --> M{هل تحتاج إلى نبرة معينة؟}
    M -- نعم --> N[الأوامر بالشخصية]
    M -- لا --> O[التكرار والتحسين]
    C --> O
    E --> O
    J --> O
    L --> O
    N --> O
    O --> P[المخرج المطلوب]

    style A fill:#7aa2f7,stroke:#bb9af7,stroke-width:3px
    style P fill:#9ece6a,stroke:#e0af68,stroke-width:3px
    style O fill:#2ac3de,stroke:#7aa2f7,stroke-width:3px

أفضل الممارسات

• كن محددًا: حدد النطاق والنبرة والطول وتنسيق الإخراج.
• قدم السياق: قدم البيانات أو القيود ذات الصلة.
• هيكل بوضوح: استخدم خطوات مرقمة أو جداول أو هياكل JSON في الأمر.
• كرر عمداً: راجع المخرجات، واضبط التعليمات، وسجل تنسيقات الأوامر الفائزة في مكتبة مشتركة.
• أتمتة التقييم: قم بإقران الأوامر باختبارات الحماية للتحقق من السمية والصحة والاكتمال.

تفعيل الأوامر

1. قم بإنشاء سجل أوامر مُدار بالإصدار (محتوى Git أو قاعدة بيانات أو Starlight) مع المالكين ومقاييس النجاح.
2. قم بإرفاق الأوامر بالتقييمات الآلية (اختبارات الوحدة أو أدوات التقييم) قبل شحنها إلى تدفقات الإنتاج.
3. راجع أداء الأوامر في عمليات مزامنة AI Ops المنتظمة وقم بإيقاف المتغيرات ذات الأداء الضعيف.

خاتمة

تعامل مع هندسة الأوامر على أنها نظام منتج متطور. من خلال التجارب المنظمة والتوثيق والاختبار، تصبح الأنظمة التي تعمل بنماذج اللغة الكبيرة متعاونين يمكن التنبؤ بهم بدلاً من صناديق سوداء لا يمكن التنبؤ بها.