ما هو الPrompt engineering وكيف يعمل Prompting

في هذا الدرس “ما هو الPrompt engineering  وكيف يعمل” سنبدأ رحلة لتعلم كيفية التواصل بفعالية مع الذكاء الاصطناعي من أجل إطلاق قوته الحقيقية.

ستتعلم فن Prompting – صياغة مدخلات محددة لتوجيه استجابات الذكاء الاصطناعي بدقة. سنستعرض العملية من تحديد السياق إلى صياغة التوجيهات التي تعزز التفاعل مع الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مختلفة، مثل الإبداع وحل المشكلات ودعم اتخاذ القرار.

إطلاق العنان لقدرات الذكاء الاصطناعي باستخدام Prompting

ما ستتعلمه:

• إتقان فن AI Prompting
• صياغة توجيهات فعالة تستغل الإمكانيات الكاملة للذكاء الاصطناعي، وفهم كيفية استخدام أطر التوجيه لتحسين التفاعل مع مختلف أدوات الذكاء الاصطناعي.
• التعاون مع الذكاء الاصطناعي للإبداع
• اكتساب خبرة عملية بالتعاون مع GPT-4 و Gemini لإنشاء كلمات الأغاني وتحويلها إلى موسيقى. تعلم كيفية توجيه الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج أفضل ومقارنة أدائه في المهام الإبداعية.

ما هو Prompting؟

هل تساءلت يومًا كيف يمكنك التحدث إلى الذكاء الاصطناعي ويفهمك؟ هذا هو دور Prompting. Prompting هو المهارة الأساسية التي تحتاجها للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي. مع تقدم قدرات هذه النماذج، يكمن السر في الحصول على نتائج دقيقة وذات صلة في صياغة توجيهات فعّالة. إتقان هذه المهارة سيمكنك من الاستفادة الكاملة من التكنولوجيا، مما يعزز جودة المخرجات ومدى قابليتها للتطبيق.

ما هو Prompting بالضبط؟ Prompting هو عملية تقديم سياق أو إشارة للذكاء الاصطناعي لتوجيه استجاباته أو تصرفاته. لا يتعلق الأمر فقط بطرح الأسئلة؛ بل هو فن صياغة مدخلات مصممة لتوليد المخرجات الأكثر إفادة وذات الصلة المطلوبة من النظام.

كيف يعمل Prompting:

تفاصيل Prompting:

1. التوجيه (Prompt):
   • التوجيه هو المدخل الذي تقدمه للذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون سؤالًا بسيطًا أو تعليمات معقدة تتضمن معلومات محددة.
   • الهدف من التوجيه هو تقديم سياق أو إشارة لتحفيز النظام على توليد استجابة ذات صلة بالمطلوب.
2. السياق (Context):
   • في Prompting، تحديد السياق يعني توفير معلومات خلفية حول المشكلة أو المهمة التي تريد حلها.
   • يساعد السياق الذكاء الاصطناعي على فهم الغرض من التفاعل ويؤدي إلى استجابة أفضل وأكثر دقة.
   • على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على تقرير حول الطاقة الشمسية، يجب أن توضح أن التوجيه يتعلق بالطاقة الشمسية في إفريقيا أو في فترة زمنية محددة.
3. المدخلات الفعّالة (Effective Inputs):
   • المدخل الجيد يجب أن يكون واضحًا ومحددًا. كلما كانت التعليمات دقيقة، كانت الاستجابة التي يولدها الذكاء الاصطناعي أكثر دقة.
   • لكن، يجب أن يكون التوجيه أيضًا مفتوحًا بما يكفي للسماح للذكاء الاصطناعي بإظهار قدراته الإبداعية والتحليلية.
4. معالجة الذكاء الاصطناعي (AI Processing):
   • بمجرد تلقي التوجيه، يقوم النموذج بتحليل المدخل، مستخدمًا البيانات التي تم تدريبه عليها لفهم السياق والاستجابة.
   • تعتمد دقة الاستجابة على مدى وضوح التوجيه ومدى ارتباطه بقدرات النموذج.
5. الإخراج (Output):
   • يعتمد الإخراج الذي يولده الذكاء الاصطناعي على مدى دقة التوجيه وصياغته.
   • قد يكون الإخراج نصًا، تقريرًا، حلًا لمشكلة، أو أي شيء آخر حسب المطلوب.
   • الإخراج المثالي هو الذي يلبي طلب المستخدم بشكل دقيق وذو صلة بالسياق المحدد.

فوائد Prompting الجيد:

• زيادة الدقة: التوجيهات الفعّالة تؤدي إلى مخرجات أكثر دقة وفائدة.
• تحكم أكبر: من خلال التحكم في صياغة التوجيهات، يمكنك تحديد مخرجات تتناسب مع احتياجاتك.
• إبداع أوسع: يمكن استخدام التوجيهات لتشجيع الذكاء الاصطناعي على توليد أفكار إبداعية في مجالات مثل الكتابة، الموسيقى، والفن.
• تنفيذ المهام المعقدة: من خلال تقديم توجيهات منظمة ومتتابعة، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل المشكلات المعقدة أو توليد استجابات تحليلية متقدمة.

أهمية التوجيه الفعّال: التوجيه الفعّال يؤثر مباشرة على جودة استجابة الذكاء الاصطناعي. فالتوجيه الجيد يقود إلى مخرجات دقيقة ومفيدة، بينما يمكن أن يؤدي التوجيه الغامض أو السيء إلى استجابات غير ذات صلة أو غير صحيحة.

التطبيقات العملية لـ Prompting:

• استرجاع المعلومات (Information Retrieval): صياغة التوجيهات لاسترجاع معلومات أو بيانات محددة.
• التوليد الإبداعي (Creative Generation): استخدام التوجيهات لإلهام الذكاء الاصطناعي لتوليد محتوى إبداعي مثل الموسيقى أو الفن أو الكتابة.
• حل المشكلات (Problem Solving): توجيه الذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل المشاكل التقنية أو الرياضية أو المنطقية.
• دعم القرار (Decision Support): توجيه الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتقديم دعم في اتخاذ القرارات.

كتابة التوجيهات الفعّالة:

• كن واضحًا ومحددًا: تأكد من أن توجيهاتك توضح ما تحتاجه بشكل واضح.
• افهم قدرات الذكاء الاصطناعي: صمّم توجيهاتك بناءً على ما صُمم الذكاء الاصطناعي للقيام به.
• استخدام الأسئلة المفتوحة بحكمة: يمكن أن تؤدي إلى استجابات أوسع وربما أكثر إبداعًا.
• التوجيهات المتتابعة (Follow-up Prompts): بالنسبة للأسئلة الأطول، قسّم السؤال إلى أسئلة أقصر وأرسلها واحدة تلو الأخرى.
• تحديد السياق: قدم المعلومات الضرورية التي تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم الإطار الذي يعمل فيه.
• توجيه محدد: صياغة التوجيه بشكل مباشر باستخدام أفعال واضحة مثل “حلل”، “اكتب”، “قارن”، أو “توليد”.
• المرونة: كن دقيقًا، ولكن اترك مساحة للذكاء الاصطناعي لتطبيق قدراته المختلفة.

كيف تصبح ماهرًا في Prompting؟

لتصبح ماهرًا في Prompting، تحتاج إلى تطوير مجموعة من المهارات والاستراتيجيات التي تتيح لك توجيه الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال ودقيق. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكنك اتباعها لتصبح محترفًا في صياغة التوجيهات (Prompts):

1. فهم النموذج الذي تتعامل معه

• قبل أن تبدأ في صياغة التوجيهات، يجب أن تعرف جيدًا قدرات الذكاء الاصطناعي الذي تتعامل معه (مثل GPT-4 أو أي نموذج آخر). كل نموذج تم تدريبه على أنواع مختلفة من البيانات ويتميز بمجموعة من المهارات الخاصة.
• تعرف على نقاط القوة والضعف في النموذج. على سبيل المثال، بعض النماذج تجيد توليد النصوص الإبداعية بينما تبرع أخرى في التحليل الفني أو حساب الحلول.

2. البدء بتوجيهات بسيطة

• ابدأ بصياغة توجيهات بسيطة ومباشرة لترى كيف يستجيب النموذج.
• على سبيل المثال، بدلاً من أن تطلب منه إنشاء مقال كامل في البداية، جرب توجيه بسيط مثل: “ما هي فوائد الطاقة الشمسية؟”. ثم قم بتعقيد التوجيه تدريجيًا بناءً على النتائج التي تحصل عليها.

3. التدريب والتجربة المستمرة

• التجربة هي المفتاح لإتقان التوجيه. حاول تقديم نفس السؤال بصيغ مختلفة ولاحظ كيف تتغير الاستجابات.
• على سبيل المثال، جرب التوجيه بصيغة استفسارية عامة ثم كرر بصيغة أكثر تحديدًا ولاحظ كيف تختلف الإجابات.

4. تحديد السياق بوضوح

• عند صياغة التوجيه، قدم أكبر قدر ممكن من السياق الضروري لتوجيه الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.
• مثال: بدلًا من أن تقول: “قدم لي تقريرًا عن الطاقة الشمسية”، قدم سياقًا أكثر: “قدم لي تقريرًا من 500 كلمة عن تأثير الطاقة الشمسية في تحسين الاقتصاد الريفي في جنوب أفريقيا بين عامي 2010 و2020.”

5. استخدام أطر توجيه فعّالة

• استخدم أطرًا مثل TASK، Context، Persona، Exemplars لتنظيم التوجيه. هذه الأطر تساعد في تحديد الغرض من التوجيه وجعل الاستجابة أكثر دقة.
• مثال: ابدأ بتحديد المهمة (TASK) مثل “حلل”، ثم أضف السياق (Context) مثل “استنادًا إلى بيانات الطاقة في أفريقيا”، واختر شخصية (Persona) مثل “خبير اقتصادي”، وأضف أمثلة إذا لزم الأمر (Exemplars).

6. تقديم توجيهات مفتوحة ومغلقة بحكمة

• الأسئلة المفتوحة يمكن أن تحفز على استجابات إبداعية، بينما الأسئلة المغلقة تؤدي إلى استجابات محددة.
• مثال: “ما هي الاتجاهات الرئيسية في تبني الطاقة الشمسية في أفريقيا؟” (سؤال مفتوح) سيقدم لك نظرة عامة، بينما “كم عدد المشاريع التي تم تنفيذها في جنوب أفريقيا في الفترة من 2010 إلى 2020؟” (سؤال مغلق) سيقدم لك إجابة محددة.

7. استخدام الأمثلة (Exemplars)

• إذا كنت تريد من الذكاء الاصطناعي أن يتبع نمطًا معينًا، قدم له أمثلة. هذا يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص إذا كنت تكتب مستندات أو رسائل مهنية.
• مثال: “أعد كتابة هذه الفقرة بطريقة أكثر احترافية.” أو “استخدم النمط التالي عند كتابة الجواب.”

8. تحليل وتعديل التوجيهات

• إذا كانت استجابة الذكاء الاصطناعي غير دقيقة أو لا تلبي توقعاتك، قم بتحليل التوجيهات وأعد صياغتها بشكل أوضح.
• مثال: إذا كانت الاستجابة غامضة، قد تحتاج إلى تحديد تفاصيل أكثر في التوجيه مثل إضافة معلومات زمنية أو مكانية، أو حتى توجيه الذكاء الاصطناعي نحو تنسيق معين للمخرجات.

9. استخدام التوجيهات المتتابعة

• قد لا يكون من المثالي تقديم جميع الأسئلة أو التعليمات دفعة واحدة. قسم التوجيهات الكبيرة إلى أجزاء أصغر وابنِ على الإجابات السابقة.
• مثال: بدلاً من أن تطلب تقريرًا كاملًا في توجيه واحد، قدم سلسلة من التوجيهات المتتابعة مثل: “ما هو الوضع الحالي للطاقة الشمسية في أفريقيا؟”، ثم “ما هي الفوائد الاقتصادية للطاقة الشمسية في الريف؟”، وهكذا.

10. الاستفادة من ملاحظات النظام (Feedback Loop)

• استمر في تحسين وتعديل توجيهاتك بناءً على استجابة الذكاء الاصطناعي.
• إذا حصلت على استجابة غير مرضية، قم بتعديل التوجيهات حتى تحصل على النتائج المطلوبة. هذا يساعد على تحسين المهارة في التوجيه مع الوقت.

11. استخدام أسلوب المحادثة

• الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل جيد في المحادثات المستمرة. لذا، يمكن استخدام نمط المحادثة لإضافة توضيحات وتوجيهات إضافية بشكل تدريجي.
• مثال: إذا لم تكن الإجابة واضحة، يمكنك المتابعة بسؤال “هل يمكنك شرح المزيد حول هذا النقطة؟” أو “هل يمكنك تقديم تفاصيل أكثر حول هذا الجزء؟”

12. اختبار أنواع مختلفة من التوجيهات

• جرب صياغة التوجيهات في أشكال متنوعة: أسئلة مباشرة، أوامر، سيناريوهات خيالية. استكشاف أنواع مختلفة من التوجيهات يساعدك في فهم ما يحقق أفضل النتائج.
• مثال: بدلاً من صياغة توجيه مثل “قدم لي تقريرًا”، جرب “تخيل أنك خبير في الطاقة المتجددة. ما الذي ستقوله عن تأثير الطاقة الشمسية في الاقتصاد العالمي؟”.

13. الاستفادة من أدوات التحسين والتعديل

• بعض أدوات الذكاء الاصطناعي تحتوي على إعدادات تخصيص تساعد في تحسين النتائج بناءً على توجيهات معينة. استفد من هذه الميزات للحصول على استجابات أكثر دقة وتوافقًا مع احتياجاتك.

الخلاصة:

إتقان Prompting يتطلب مزيجًا من الفهم العميق للنموذج الذي تتعامل معه، ممارسة مستمرة، والقدرة على تحليل النتائج وتعديل التوجيهات بمرونة. كلما استثمرت وقتًا وجهدًا في تطوير هذه المهارة، زادت قدرتك على الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهدافك سواء في الإبداع، حل المشكلات، أو دعم القرارات