مدیریت خطاهای مدل در مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت با استفاده از تکنیک‌های اساسی مانند Few-shot Chain of Thought، جلوگیری از توهم (Hallucination)، Grounding the model و Prompt Chunking، می‌تواند به بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند. این تکنیک‌ها نه تنها دقت و صحت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهند بلکه کارایی مدل را نیز بهبود می‌بخشند. با استفاده از این روش‌ها، می‌توانیم مدل‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای طراحی کنیم که پاسخ‌های دقیق‌تر و معتبرتری ارائه دهند.

10 مورد از بهترین تکنیک‌های مهندسی پرامپت
در اینجا، به توضیح 10 تکنیک برتر پرامپت نویسی می‌پردازیم:

1. تا حد امکان دقیق باشید: دقت در نوشتن پرامپت‌ها کلید دریافت اطلاعات دقیق و مرتبط است. با ارائه جزئیات لازم، از ابهام جلوگیری کنید و مدل را به سمت درک بهتر موضوع هدایت کنید. به عنوان مثال، به مدل هوش مصنوعی اطلاعات پس‌زمینه، فرمت دلخواه، طول خروجی، سطح جزئیات، لحن و سبک نگارش مورد نظر خود را بدهید.

💡 مثال پرامپت: "لطفاً یک طرح کلی برای گزارشی جامع در مورد روندهای فعلی بازاریابی رسانه‌های اجتماعی برای شرکت‌های فناوری، با تمرکز بر تحولات از سال 2020 به بعد، ارائه دهید. طرح کلی باید شامل یک مقدمه، سه بخش اصلی در مورد جنبه‌های مختلف روندهای رسانه‌های اجتماعی و یک نتیجه‌گیری باشد. انواع نمودارهایی که می‌توانند روندهای مشارکت کاربران را نشان دهند را نیز پیشنهاد دهید و نکات کلیدی استراتژی‌های بازاریابی در هر بخش را به صورت بولت‌پوینت فهرست کنید."

2. به هوش مصنوعی مثال‌هایی ارائه دهید: ارائه مثال‌ها به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا نوع پاسخ مورد نظر شما را بهتر درک کند و آن را مدل‌سازی کند. مثال‌ها می‌توانند شامل متن‌های نمونه، قالب‌های داده، قالب‌های اسناد، قطعات کد، نمونه‌های نمودار و کپی‌های بازاریابی باشند.

💡 مثال پرامپت: "یک جدول مقایسه برای دو ابزار مدیریت پروژه، ابزار A و ابزار B ایجاد کنید. شامل دسته‌بندی‌هایی مانند قیمت، ویژگی‌های کلیدی، نظرات کاربران و گزینه‌های پشتیبانی باشد.

3. با ارائه داده‌ها پاسخ‌های بهتری دریافت کنید: ارائه داده‌های خاص و مرتبط به مدل هوش مصنوعی، کیفیت پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشد. داده‌های عددی، تاریخ‌ها یا دسته‌بندی‌ها را به صورت واضح و سازمان‌دهی شده ارائه دهید و در صورت امکان، منبع داده‌ها را ذکر کنید تا اعتبار و شفافیت بیشتری داشته باشد.

💡 مثال پرامپت: "لطفاً داده‌های فروش سه ماهه اول سال 2024 را تحلیل کنید و خلاصه‌ای که شامل بهترین محصول فروش، روند کلی فروش و الگوهای قابل توجه در خریدهای مشتریان است، ارائه دهید. داده‌های ماهانه فروش سه محصول A، B و C را در فایل PDF پیوست شده بررسی کنید و یافته‌های خود را در یک پاراگراف مختصر مناسب برای یک جلسه تجاری خلاصه کنید."

4. خروجی مورد نظر خود را مشخص کنید: دقیقاً مشخص کنید که انتظار دارید خروجی به چه شکلی باشد، مثلا یک گزارش دقیق، یک خلاصه، بولت‌پوینت‌ها یا یک متن روایت‌گونه. همچنین ترجیحات خود را مانند لحن، سبک و وجود عناصر خاصی مثل عناوین یا زیرعنوان‌ها بیان کنید.

💡 مثال پرامپت: "لطفاً یک مرور جامع از نقاط عطف کلیدی در تاریخچه توسعه نرم‌افزار ایجاد کنید. خروجی باید به شکل یک خط زمانی با بولت‌پوینت‌ها باشد، هر بولت شامل سال، رویداد عطف و توضیح کوتاهی از اهمیت آن باشد. از دهه 1980 شروع کنید و مرور را به ده نقطه عطف اصلی محدود کنید."

5. دستورالعمل‌هایی در مورد آنچه باید انجام شود ارائه دهید، نه آنچه نباید انجام شود: بجای بیان کارهایی که نباید انجام شود، به مدل بگویید چه کاری انجام دهد. این کار باعث کاهش ابهام و تمرکز مدل بر انجام اقدامات مثبت می‌شود.

💡 مثال پرامپت: به جای "زیاد جزئیات ننویس" بگویید: "لطفاً یک خلاصه مختصر ارائه دهید."

6. به مدل یک شخصیت یا چارچوب مرجع بدهید: تخصیص یک شخصیت یا چارچوب مرجع به مدل هوش مصنوعی، می‌تواند دقت و ارتباط پاسخ‌ها را بهبود بخشد. این روش در مواقعی که دانش خاصی در یک زمینه مورد نیاز است بسیار مفید است.

💡 مثال پرامپت: "تصور کنید شما یک مشاور بازاریابی با تجربه هستید. لطفاً یک ایمیل به یک مشتری جدید استارتاپی بنویسید و سه استراتژی بازاریابی دیجیتال برای راه‌اندازی محصول آینده آن‌ها را توضیح دهید. برای هر استراتژی، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای پیگیری موفقیت کمپین را ذکر کنید."

7. زنجیره تفکر پرامپت را امتحان کنید: زنجیره تفکر پرامپت تکنیکی است که پاسخ‌های بیشتر تفکر شده و توضیحی از مدل هوش مصنوعی می‌گیرد. این روش برای حل مسائل پیچیده بسیار مفید است و به کاربر امکان می‌دهد تا مراحل منطق استفاده شده توسط مدل را بهتر درک کند.

💡 مثال پرامپت: "تصور کنید که شما یک مهندس نرم‌افزار هستید که وظیفه بهینه‌سازی این قطعه نرم‌افزار برای عملکرد را دارد: [قطعه کد را درج کنید] از زنجیره تفکر زیر برای راهنمایی استفاده کنید:

پروفایل کردن عملکرد: چگونگی پروفایل کردن نرم‌افزار برای شناسایی نقاط ضعف عملکرد.
تکنیک‌های بهینه‌سازی: تکنیک‌های خاص برای بهبود نقاط ضعف.
تست و اعتبارسنجی: روش تست نرم‌افزار بهینه‌سازی شده.
استراتژی پیاده‌سازی: نحوه پیاده‌سازی کد بهینه‌سازی شده در محیط تولید."

8. وظایف پیچیده را به موارد ساده‌تر تقسیم کنید: تقسیم وظایف پیچیده به قسمت‌های ساده‌تر، آن‌ها را برای مدل هوش مصنوعی قابل مدیریت‌تر می‌کند. این کار باعث افزایش کیفیت هر بخش از کار و تسهیل نظارت و تنظیم هر مرحله می‌شود.

💡 مثال پرامپت: به جای یک پرامپت گسترده: "یک مقاله 1500 کلمه‌ای در مورد تاثیر هوش مصنوعی بر کار از راه دور بنویسید." از پرامپت اولیه و پرامپت‌های پیگیری استفاده کنید: "یک طرح کلی برای مقاله‌ای 1500 کلمه‌ای با عنوان 'تحول کار از راه دور: نقش هوش مصنوعی برای حرفه‌ای‌های فناوری' ایجاد کنید. طرح کلی باید شامل یک مقدمه، سه بخش اصلی با عناوین 'افزایش بهره‌وری با ابزارهای هوش مصنوعی'، 'بهینه‌سازی ارتباطات با هوش مصنوعی' و 'مدیریت پروژه پیشرفته با هوش مصنوعی' باشد و یک نتیجه‌گیری که نگاهی به تحولات آینده ارائه دهد." سپس: "یک مقدمه دقیق برای مقاله 'تحول کار از راه دور: نقش هوش مصنوعی برای حرفه‌ای‌های فناوری' بنویسید. مقدمه باید 150-200 کلمه باشد و زمینه‌ای برای چگونگی تغییر بازی هوش مصنوعی برای کارکنان از راه دور فراهم کند."

9. محدودیت‌های مدل را درک کنید: با درک محدودیت‌های مدل هوش مصنوعی، انتظارات واقع‌بینانه‌ای از آن داشته باشید. مدل‌های هوش مصنوعی محدودیت‌هایی مانند نداشتن دسترسی به داده‌های به‌روز و عدم تعامل با نرم‌افزارهای خارجی دارند.

10. رویکردی تجربی به پرامپت داشته باشید: مهندسی پرامپت نیاز به ذهنیت آزمایشی دارد. از فرآیندهای تکراری برای تست انواع پرامپت‌ها استفاده کنید و توجه کنید که چگونه تغییرات جزئی می‌تواند پاسخ‌های مدل را تغییر دهد. با آزمون و خطا، بهترین نتایج را پیدا کنید و به درک بهتری از نحوه تفسیر و اجرای دستورالعمل‌های مختلف توسط مدل دست یابید.

در تعامل بیشتر با هوش مصنوعی و دیدن نتایج پرامپت‌ها، می‌توانید پرامپت نویس بهتری شوید

در تعامل بیشتر با هوش مصنوعی و دیدن نتایج پرامپت‌ها، می‌توانید پرامپت نویس بهتری شوید

نتیجه‌گیری
مهندسی پرامپت: کلید طلایی ارتباط با هوش مصنوعی

تصور کنید در حال صحبت با یک دانشمند نابغه هستید که می‌تواند تقریباً هر سؤالی را پاسخ دهد، اما زبان مادری‌اش با شما متفاوت است. مهندسی پرامپت دقیقاً مانند یادگیری زبان این دانشمند است - هر چه بهتر بتوانید سؤالات خود را مطرح کنید، پاسخ‌های بهتر و دقیق‌تری دریافت خواهید کرد.

چرا مهندسی پرامپت این قدر مهم است؟

دقت بالاتر: با پرامپت‌های خوب طراحی شده، پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری از هوش مصنوعی دریافت می‌کنید.
صرفه‌جویی در زمان: به جای اینکه بارها و بارها سؤال خود را تکرار کنید، با یک پرامپت خوب، سریع‌تر به نتیجه می‌رسید.
حل مسائل پیچیده: مهندسی پرامپت به شما امکان می‌دهد مسائل پیچیده را به اجزای کوچک‌تر تقسیم کنید و راه‌حل‌های بهتری پیدا کنید.
خلاقیت بیشتر: با تسلط بر مهندسی پرامپت، می‌توانید از هوش مصنوعی برای تولید ایده‌های خلاقانه‌تر استفاده کنید.
بهبود تجربه کاربری: وقتی بتوانید به درستی با هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید، تجربه استفاده از این ابزارها لذت‌بخش‌تر می‌شود.
اما مهندسی پرامپت یک مهارت است، نه یک استعداد ذاتی. مانند هر مهارت دیگری، نیاز به تمرین و صبر دارد. هر بار که با یک سیستم هوش مصنوعی تعامل می‌کنید، فرصتی برای بهبود این مهارت دارید.

برای افزایش دقت مدل، می‌توان تغییرات زیر را در پرامپت اعمال کرد:

1. شفاف‌سازی درخواست – پرامپت را دقیق‌تر و مشخص‌تر کنید.

2. تقسیم‌بندی سؤال – پرسش‌های پیچیده را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کنید.

3. افزودن زمینه (Context) – اطلاعات زمینه‌ای مرتبط را در پرامپت بگنجانید.

4. محدود کردن دامنه پاسخ – از مدل بخواهید که فقط از منابع معتبر استفاده کند یا در صورت عدم اطمینان پاسخ ندهد.

5. استفاده از فرمت‌های خاص – درخواست پاسخ در قالب جدول، لیست یا نقل قول از منابع معتبر.

با این روش‌ها، دقت مدل بهبود می‌یابد و احتمال خطا کاهش پیدا می‌کند.

برای افزایش دقت مدل و کاهش خطاهایی مانند توهمات (hallucinations) یا اطلاعات نادرست، تغییرات زیر را در پرامپت اعمال می‌کنم:

این تغییرات باعث می‌شوند مدل دقت بیشتری داشته باشد، از حدس‌های نادرست پرهیز کند، و پاسخ‌های مفیدتر و قابل‌اتکاتری تولید کند. 🚀