یا
ورود با ایمیل
login with gmail
Fateme Ramezani
فهرست مطالب
با گسترش ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، توانایی تعامل موثر با این سیستم ها به یک مهارت مهم تبدیل شده است. اینجا است که مفهوم مهندسی پرامپت مطرح می شود؛ علمی که به شما یاد می دهد چگونه با هوش مصنوعی صحبت کنید تا دقیقا همان چیزی را که می خواهید، دریافت کنید. در همیار آکادمی، ما معتقدیم که تسلط بر این مهارت، کلید باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی برای رشد فردی و حرفه ای شما است. این مقاله به شما نشان می دهد که مهندسی پرامپت چیست و چگونه می توانید از آن برای بهبود بهره وری خود استفاده کنید.
این مقاله ۱۰ روش برتر مهندسی پرامپت را برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی بررسی می کند. این نکات به شما در دریافت پاسخ های دقیق تر، داشتن مکالمات بهتر با هوش مصنوعی و صرفه جویی در زمان و تلاش کمک می کنند.
مهندسی پرامپت انسان ها و مدل های هوش مصنوعی (مانند ChatGPT) را از طریق ارتباط موثر به یکدیگر متصل می کند. این کار هنر ساخت دستورالعمل های متنی دقیق برای دریافت پاسخ های مشخص از یک مدل هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل نوشتن دستورات واضح و خوانا است تا هوش مصنوعی درک کند چه کاری باید انجام دهد.
مهندسی پرامپت را مانند دادن دستورالعمل یا پرسیدن سوال از یک مدل هوش مصنوعی در نظر بگیرید. وقتی به مدل می گویید چه کاری انجام دهد، از دستورات شما پیروی می کند. هرچه خواسته تان را بهتر توضیح دهید وظیفه اش را بهتر انجام می دهد. پرامپت ها انواع مختلفی دارند که هرکدام کاربرد خاص خود را دارند:
به زبان ساده، هر پرامپتی یک ورودی است، اما لزوما یک سوال ساده نیست. پرامپت ها طیف وسیعی از ورودی ها را برای دریافت پاسخ از مدل هوش مصنوعی شامل می شوند.
مدل های زبانی بزرگ با مهندسی پرامپت بهترین عملکرد خود را نشان می دهند. با نوشتن دستورات خوب، کیفیت پاسخ هایی را که از هوش مصنوعی دریافت می کنید، بهبود می بخشید. این یک مهارت مهم برای توسعه دهندگان و هر فردی است که با هوش مصنوعی کار می کند تا به نتایج دلخواه خود برسد. جدول زیر مزایای اصلی این مهارت را نشان می دهد:
|
مزیت |
توضیحات |
|
افزایش خلاقیت |
هوش مصنوعی ابزاری فراتر از یافتن پاسخ های ساده است. اگر سوالات درستی بپرسید، در طوفان فکری به شما یاری می رساند. مهندسی پرامپت به شما اجازه می دهد با هوش مصنوعی خلاق تر باشید و به ایده ها یا دیدگاه های جدیدی برسید. |
|
صرفه جویی در زمان |
یک پرامپت خوب، گفتگو را ساده تر می کند و شما را سریع تر به نتیجه می رساند. با یک یا دو تلاش، بدون نیاز به مکالمات طولانی، پاسخ مورد نظر خود را دریافت می کنید. |
|
بهبود دقت |
یک پرامپت خوب به شما در دریافت پاسخ های صحیح از مدل هوش مصنوعی کمک می کند. وقتی هوش مصنوعی درخواست شما را درک کند، پاسخ های دقیقی را که نیاز دارید، به شما می دهد. این موضوع هنگام کار با مباحث فنی اهمیت بالایی دارد. |
|
تسهیل وظایف پیچیده |
هوش مصنوعی وظایف ساده و پیچیده را انجام می دهد. یک پرامپت خوب هوش مصنوعی را در مورد اقدامات بعدی راهنمایی می کند. این پرامپت وظایف را به بخش های کوچک تر ساختار می دهد و زمینه لازم را برای آن ها فراهم می کند. |
نوشتن پرامپت های خوب فراتر از کنار هم گذاشتن چند کلمه است. شما باید نحوه کارکرد هوش مصنوعی را درک کنید و یاد بگیرید چگونه به روشی منطقی با آن گفتگو کنید. بهترین شیوه های مهندسی پرامپت زیر، تعاملات شما با هوش مصنوعی را بهبود می بخشند.
برای دریافت نتایج دقیق از هوش مصنوعی، باید دستورات واضح و مشخصی بنویسید. این تکنیک اساسی در مهندسی پرامپت موفقیت شما را در کار با هوش مصنوعی تعیین می کند. این کار به هوش مصنوعی کمک می کند تا دقیقا بداند شما چه می خواهید و نتایج بی نقصی ارائه دهد. برای نوشتن دستورات واضح و مشخص، به این نکات توجه کنید:
مثال:
ارائه مثال های مرتبط به هوش مصنوعی، راهی عالی برای سرعت بخشیدن به یادگیری و تعامل آن است. این یکی از موثرترین تکنیک های مهندسی پرامپت برای تولید پاسخ های دقیق است. این فرآیند به هوش مصنوعی کمک می کند تا خواسته شما را درک کند و پاسخ های بهتری ارائه دهد. این روش برای کارهای پیچیده ای مانند تولید کد HTML، CSS یا جاوا اسکریپت مفید است.
مثال هایی که به هوش مصنوعی می دهید باید با قالب، کیفیت و سبکی که می خواهید، مطابقت داشته باشد. مثال های خود را ساده و قابل فهم نگه دارید. این کار به هوش مصنوعی کمک می کند تا هنگام ارائه پاسخ، قالب مورد نظر شما را تقلید کند.
مثال:
یک ساختار HTML برای منوی ناوبری ایجاد کن. این مثالی از ساختار مورد نظر من است:
نمایش کد
<header>
<nav>
<ul>
<li><a href=’#’>خانه</a></li>
<li><a href=’#’>درباره</a></li>
<li><a href=’#’>تماس</a></li>
</ul>
</nav>
</header>
یک ساختار مشابه برای منویی با موارد «محصولات»، «خدمات»، «وبلاگ» و «سوالات متداول» ایجاد کن. آن را با CSS استایل بندی کن تا واکنش گرا شود و با اندازه های مختلف صفحه نمایش سازگار باشد.
یک رویکرد غنی از زمینه و دیدگاه هنگام کار با مدل های هوش مصنوعی مهم است. این موضوع به تکنیک «دادن شخصیت به مدل هوش مصنوعی» منجر شد. این تکنیک به هوش مصنوعی کمک می کند تا پاسخ های هوشمندانه ای ارائه دهد که مرتبط و منطقی باشند و محتوای بهتری تولید کند.
شما یک شخصیت ساختگی را که نماینده مخاطب هدف است، تعریف می کنید. این کار شامل تعیین سن، شغل، تحصیلات و علایق شخصیت می شود. همچنین با ارائه یک چارچوب مرجع، مانند صنعت، حوزه تخصصی یا زمینه اجتماعی، به هوش مصنوعی زمینه می دهید تا موقعیت را بهتر درک کند. برای این کار مراحل زیر را دنبال کنید:
مثال:
«تصور کن که یک متخصص هوش مصنوعی هستی. نظرات خود را درباره آینده هوش مصنوعی در سال های آینده به اشتراک بگذار. از لحنی فنی و آموزنده استفاده کن.»
بهترین رویکرد هنگام کار با مدل های هوش مصنوعی، تمرکز بر کاری است که می خواهید انجام دهند، نه کارهایی که باید از آن ها اجتناب کنند. استراتژی مهندسی پرامپت با «تمرکز بر دستورات مثبت» به هوش مصنوعی در رسیدن به این هدف کمک می کند. این استراتژی هوش مصنوعی را در مسیر درست هدایت می کند و به نتایج خلاقانه تر و مرتبط تری منجر می شود. برای نوشتن دستوراتی که بر جهت مثبت متمرکز باشند:
مثال:
فرض کنید می خواهید هوش مصنوعی مقاله ای درباره برتری سگ ها نسبت به گربه ها بنویسد.
ارائه داده های مشخص به هوش مصنوعی به آن کمک می کند تا با جزئیات دقیق، پاسخ های صحیح را به شما ارائه دهد. این داده ها شامل اعداد، نام ها، تاریخ ها، مثال ها و مکان ها می شوند. این کار به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا شرایط و محدودیت های کار را درک کند و نتایج دقیق تری ارائه دهد.
مثال:
تکنیک زنجیره افکار به مدل های هوش مصنوعی کمک می کند تا پاسخ های بهتری ارائه دهند. این تکنیک، هوش مصنوعی را راهنمایی می کند تا یک مشکل را به مراحل کوچک تر تقسیم کند تا پاسخ های دقیق تری بدهد. به این ترتیب، هوش مصنوعی جزئیات بیشتری را در مورد چرایی رسیدن به پاسخ توضیح می دهد. این تکنیک برای حل مشکلات چند مرحله ای که به تحلیل کامل نیاز دارند، عالی است. برای اجرای این تکنیک:
مثال:
دریافت نتیجه مطلوب از مدل های هوش مصنوعی به شدت به نحوه تعریف اهداف شما بستگی دارد. در نتیجه، این یکی از مهم ترین شیوه ها برای مهندسی پرامپت است. این کار به هوش مصنوعی کمک می کند تا پاسخ هایی تولید کند که با قالب، محتوا و سبک مورد نظر شما مطابقت داشته باشند. برای تعیین خروجی مورد نظر:
مثال:
یک مقاله ۲۰۰۰ کلمه ای درباره چگونگی بهبود مراقبت های بهداشتی توسط هوش مصنوعی بنویس. این مقاله باید شامل این موارد باشد:
در هر بخش از مزایای مهم هوش مصنوعی به صورت بولت پوینت استفاده کن. لحن باید رسمی و محتوا باید فنی باشد.
توسعه پرامپت های خلاقانه به آزمایش نیاز دارد. این کار شامل تست پرامپت های مختلف برای یافتن بهترین پاسخ ها از هوش مصنوعی است. هر آزمایش به شما در کسب نتایج دقیق تر و خلاقانه تر کمک می کند. پرامپت نویسی را یک فرآیند مداوم در نظر بگیرید، نه کاری که یک بار انجام می دهید. برای آزمایش انواع پرامپت ها:
مثال:
همین سوال را به چند روش مختلف بپرسید:
دانستن محدودیت های مدل هوش مصنوعی بخش مهمی از نوشتن پرامپت های خوب است. این به شما اجازه می دهد پرامپت های خود را متناسب با آن محدودیت ها تنظیم کنید و پاسخ های بهتری بگیرید. برخی از محدودیت های رایج مدل های هوش مصنوعی:
شناخت محدودیت های هوش مصنوعی یک استراتژی مهم در مهندسی پرامپت است.
مدل های هوش مصنوعی اطلاعات را از حجم عظیمی از داده ها جمع آوری می کنند. گاهی این داده ها سوگیری یا نظرات ناعادلانه ای دارند. به همین دلیل، هوش مصنوعی به اشتباه پاسخ های مغرضانه یا نادرستی ارائه می دهد. اگر می خواهید هوش مصنوعی نتایج دقیق و منصفانه ای ارائه دهد، هنگام نوشتن پرامپت ها از سوگیری خودداری کنید.
برای نوشتن پرامپت های اخلاقی:
نتیجه گیری
مهندسی پرامپت، هنر پرسیدن سوالات خوب برای دریافت پاسخ های دقیق از هوش مصنوعی است. بهترین شیوه های مهندسی پرامپت شامل شناخت نقاط قوت هوش مصنوعی و تنظیم سوالات برای دریافت پاسخ های صحیح است. شما باید در پرامپت های خود خلاق واضح و مشخص باشید تا به پاسخ های مورد نیاز خود برسید.
به یاد داشته باشید که مهندسی پرامپت یک فرآیند یادگیری مداوم است. برای درک نحوه عملکرد آن، به تمرین و آزمایش نیاز دارید. هرچه بیشتر تمرین کنید، بهتر می شوید. مطالعه بهترین شیوه های ذکر شده در این مقاله نقطه شروعی عالی است. برای یادگیری عمیق تر و تسلط کامل بر این مهارت مهم، می توانید از دوره ها و منابع آموزشی تخصصی همیار آکادمی استفاده کنید.
هیچ دیدگاهی ثبت نشده است.