بناء مهارات هندسة مطالبات ChatGPT: دليل عالمي

مرحبًا بكم في عالم هندسة مطالبات ChatGPT! مع تزايد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT في جوانب مختلفة من حياتنا، من إنشاء المحتوى وخدمة العملاء إلى البحث والتعليم، أصبحت القدرة على التواصل بفعالية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مهارة أساسية. سيوفر لك هذا الدليل الشامل المعرفة والتقنيات اللازمة لإتقان فن صياغة مطالبات مؤثرة وفعالة، بغض النظر عن خلفيتك أو مجال عملك.

ما هي هندسة المطالبات؟

هندسة المطالبات هي عملية تصميم وتحسين تعليمات الإدخال (المطالبات) لاستخلاص المخرجات المطلوبة من نموذج الذكاء الاصطناعي. وهي تنطوي على فهم كيفية تفسير نماذج اللغة الكبيرة للغة، وتحديد العناصر الأساسية التي تؤثر على استجاباتها، وتحسين المطالبات بشكل متكرر لتحقيق أهداف محددة. فكر في الأمر على أنه تعلم "التحدث بلغة" الذكاء الاصطناعي.

في جوهرها، تدور هندسة المطالبات حول تحسين الاتصال. يتعلق الأمر باكتشاف الطريقة الأكثر فعالية لطرح سؤال، وتوفير السياق، وتوجيه الذكاء الاصطناعي نحو توليد استجابة ذات صلة ودقيقة ومفيدة. هذه المهارة ضرورية لإطلاق الإمكانات الكاملة لـ ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة.

لماذا تعتبر هندسة المطالبات مهمة؟

• تحسين الدقة والملاءمة: تؤدي المطالبات المصممة جيدًا إلى استجابات أكثر دقة وملاءمة من ChatGPT، مما يقلل الحاجة إلى التحرير وإعادة العمل المكثف.
• زيادة الكفاءة: تعمل المطالبات الفعالة على تبسيط عملية الاتصال، مما يوفر الوقت والجهد في الحصول على المعلومات أو المخرجات المطلوبة.
• تعزيز الإبداع والابتكار: من خلال تجربة هياكل المطالبات والمعلمات المختلفة، يمكنك إطلاق العنان لإمكانيات إبداعية جديدة وتوليد أفكار مبتكرة.
• نطاق أوسع من التطبيقات: تتيح لك هندسة المطالبات تكييف ChatGPT مع نطاق أوسع من المهام، من كتابة نسخة تسويقية وترجمة اللغات إلى إنشاء التعليمات البرمجية وتلخيص الأوراق البحثية.
• اعتبارات أخلاقية: يمكن أن تساعد هندسة المطالبات المدروسة في التخفيف من التحيزات في استجابات الذكاء الاصطناعي وضمان الاستخدام المسؤول لنماذج اللغة الكبيرة. سنتعمق أكثر في الآثار الأخلاقية لاحقًا في هذا الدليل.

المبادئ الأساسية لهندسة المطالبات الفعالة

فيما يلي بعض المبادئ الأساسية لإرشادك في صياغة مطالبات ChatGPT فعالة:

1. كن واضحًا ومحددًا

الغموض هو عدو المطالبات الجيدة. كلما قمت بتحديد طلبك بوضوح وتحديد، كانت النتائج أفضل. تجنب اللغة الغامضة وقدم أكبر قدر ممكن من السياق ذي الصلة.

مثال:

مطالبة سيئة: اكتب منشورًا على مدونة حول التكنولوجيا.

مطالبة محسّنة: اكتب منشورًا على مدونة من 500 كلمة حول تأثير تقنية 5G على البنية التحتية للاتصالات العالمية. قم بتضمين أمثلة لكيفية استخدام 5G في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والتصنيع.

2. توفير السياق ومعلومات الخلفية

ساعد ChatGPT على فهم سياق طلبك من خلال توفير معلومات أساسية ذات صلة. سيمكن ذلك النموذج من إنشاء استجابات أكثر استنارة ودقة.

مثال:تخيل أنك بحاجة إلى صياغة بريد إلكتروني تسويقي.

مطالبة سيئة: اكتب بريدًا إلكترونيًا تسويقيًا.

مطالبة محسّنة: اكتب بريدًا إلكترونيًا تسويقيًا للترويج لدورتنا التدريبية الجديدة عبر الإنترنت حول التسويق الرقمي لأصحاب المشاريع الصغيرة. تغطي الدورة موضوعات مثل SEO وتسويق وسائل التواصل الاجتماعي والتسويق عبر البريد الإلكتروني. سلط الضوء على فوائد الدورة، مثل زيادة الوعي بالعلامة التجارية وتوليد العملاء المحتملين.

3. تحديد تنسيق الإخراج المطلوب

حدد التنسيق الذي تريد أن يستخدمه ChatGPT في استجابته. يمكن أن يشمل ذلك طول الاستجابة أو نبرة الصوت أو أسلوب الكتابة أو العناصر المحددة التي تريد تضمينها.

مثال:

مطالبة سيئة: لخص هذه المقالة.

مطالبة محسّنة: لخص هذه المقالة في ثلاث نقاط، مع تسليط الضوء على النتائج والاستنتاجات الرئيسية. استخدم لغة موجزة وموضوعية.

4. استخدم الكلمات الرئيسية والمصطلحات ذات الصلة

ادمج الكلمات الرئيسية والمصطلحات ذات الصلة في مطالباتك لتوجيه ChatGPT نحو الموضوع المطلوب. هذا مهم بشكل خاص عند التعامل مع الموضوعات الفنية أو المتخصصة.

مثال:

مطالبة سيئة: اشرح كيف يعمل الكمبيوتر.

مطالبة محسّنة: اشرح بنية الكمبيوتر، بما في ذلك وحدة المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة (RAM) وأجهزة الإدخال / الإخراج (I / O). صف كيف تعمل هذه المكونات معًا لتنفيذ التعليمات.

5. التجربة والتكرار

هندسة المطالبات هي عملية تكرارية. لا تخف من تجربة هياكل المطالبات والمعلمات المختلفة. قم بتحليل النتائج وتحسين مطالباتك بناءً على ما هو الأفضل. كلما تدربت أكثر، أصبحت أفضل في صياغة مطالبات فعالة.

مثال:

لنفترض أنك تحاول إنشاء أسماء إبداعية لمقهى جديد.

المطالبة الأولية: اقترح بعض الأسماء لمقهى.

المطالبة المحسّنة (التكرار 1): اقترح 10 أسماء إبداعية لا تُنسى لمقهى متخصص في حبوب البن ذات المصادر الأخلاقية. يجب أن تثير الأسماء إحساسًا بالدفء والمجتمع والاستدامة.

المطالبة المحسّنة (التكرار 2): اقترح 10 أسماء إبداعية لا تُنسى لمقهى متخصص في حبوب البن ذات المصادر الأخلاقية من أمريكا الجنوبية. يجب أن تثير الأسماء إحساسًا بالدفء والمجتمع والاستدامة، ويجب أن يكون من السهل نسبيًا نطقها باللغتين الإنجليزية والإسبانية.

تقنيات هندسة المطالبات المتقدمة

بمجرد إتقان المبادئ الأساسية، يمكنك استكشاف تقنيات هندسة المطالبات الأكثر تقدمًا لزيادة تحسين أداء ChatGPT.

1. التعلم بقليل من اللقطات

يتضمن التعلم بقليل من اللقطات تزويد ChatGPT ببضعة أمثلة للعلاقة بين الإدخال والإخراج المطلوبة. يساعد ذلك النموذج على تعلم النمط وتوليد مخرجات مماثلة بناءً على مدخلات جديدة.

مثال:

مطالبة: ترجم العبارات الإنجليزية التالية إلى الفرنسية: الإنجليزية: مرحبًا، كيف حالك؟ الفرنسية: Bonjour, comment allez-vous؟ الإنجليزية: شكرًا جزيلاً لك. الفرنسية: Merci beaucoup. الإنجليزية: صباح الخير. الفرنسية:

من المحتمل أن يستجيب ChatGPT بـ "Bonjour".

2. مطالبة سلسلة التفكير

تشجع مطالبة سلسلة التفكير ChatGPT على تقسيم المشكلات المعقدة إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين دقة النموذج وقدراته المنطقية.

مثال:

مطالبة: لدى روجر 5 كرات تنس. يشتري علبتين أخريين من كرات التنس. تحتوي كل علبة على 3 كرات تنس. كم عدد كرات التنس التي لديه الآن؟ لنفكر خطوة بخطوة.

من المحتمل أن يستجيب ChatGPT بشيء مثل:

"بدأ روجر بـ 5 كرات. ثم اشترى علبتين * 3 كرات / علبة = 6 كرات. لذلك، لديه إجمالاً 5 + 6 = 11 كرة. الإجابة هي 11."

3. لعب الأدوار

يمكن أن يؤثر تعيين دور محدد لـ ChatGPT على نبرته وأسلوبه ومنظوره. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتوليد أنواع مختلفة من المحتوى أو محاكاة المحادثات مع أنواع معينة من الأفراد.

مثال:

مطالبة: تصرف كخبير مالي متمرس. اشرح فوائد الاستثمار في محفظة متنوعة لشاب بدأ حياته المهنية للتو.

من المحتمل أن يستجيب ChatGPT بنصيحة بنبرة احترافية ومعرفة، ومصممة خصيصًا لجمهور الشباب.

4. التحكم في درجة الحرارة

تتحكم معلمة درجة الحرارة في عشوائية استجابات ChatGPT. ستنتج درجة حرارة أقل (مثل 0.2) مخرجات أكثر قابلية للتنبؤ بها وحتمية، بينما ستولد درجة حرارة أعلى (مثل 0.8) استجابات أكثر إبداعًا وتنوعًا.

مثال:

إذا كنت تبحث عن إجابة واقعية ودقيقة للغاية، فاستخدم درجة حرارة أقل. إذا كنت تريد تبادل الأفكار الإبداعية، فاستخدم درجة حرارة أعلى. لاحظ أن التنفيذ المحدد وتوافر التحكم في درجة الحرارة يعتمد على واجهة برمجة التطبيقات أو الواجهة التي تستخدمها للتفاعل مع ChatGPT.

هندسة المطالبات لتطبيقات مختلفة

ستعتمد التقنيات المحددة التي تستخدمها لهندسة المطالبات على التطبيق الذي تعمل عليه. فيما يلي بعض الأمثلة لكيفية تطبيق هندسة المطالبات في مجالات مختلفة:

1. إنشاء المحتوى

يمكن استخدام هندسة المطالبات لإنشاء مجموعة واسعة من المحتوى، بما في ذلك منشورات المدونات والمقالات والنسخ التسويقية وتحديثات وسائل التواصل الاجتماعي.

مثال:

مطالبة: اكتب منشورًا قصيرًا وجذابًا على وسائل التواصل الاجتماعي للترويج لندوتنا القادمة عبر الإنترنت حول الحياة المستدامة. سلط الضوء على فوائد حضور الندوة عبر الإنترنت، مثل تعلم النصائح العملية لتقليل البصمة الكربونية وتوفير المال على فواتير الطاقة. استخدم علامات التصنيف ذات الصلة، مثل #الاستدامة و #صديق_البيئة و #الحياة_المستدامة.

2. خدمة العملاء

يمكن استخدام هندسة المطالبات لتطوير روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم تقديم إجابات سريعة ودقيقة لاستفسارات العملاء.

مثال:

مطالبة: تصرف كممثل لخدمة العملاء لتاجر تجزئة عبر الإنترنت. أجب عن السؤال التالي: "ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بك؟" قدم شرحًا واضحًا وموجزًا ​​للسياسة، بما في ذلك الإطار الزمني لعمليات الإرجاع وشروط قبول عمليات الإرجاع وعملية بدء الإرجاع.

3. التعليم

يمكن استخدام هندسة المطالبات لإنشاء تجارب تعليمية مخصصة وتزويد الطلاب بتعليقات مخصصة.

مثال:

مطالبة: تصرف كمدرس لطالب يتعلم عن الكسور. اشرح مفهوم الكسور المتكافئة وقدم عدة أمثلة. ثم اطرح على الطالب سلسلة من الأسئلة لاختبار فهمه. قدم ملاحظات حول إجاباتهم وقدم إرشادات إضافية حسب الحاجة.

4. البحث

يمكن استخدام هندسة المطالبات لاستخراج المعلومات من الأوراق البحثية وتلخيص النتائج الرئيسية وتوليد الفرضيات.

مثال:

مطالبة: لخص النتائج الرئيسية لهذه الورقة البحثية حول فعالية العلاج السلوكي المعرفي (CBT) لعلاج اضطرابات القلق. حدد سؤال البحث الرئيسي والمنهجية المستخدمة والنتائج الرئيسية وقيود الدراسة. قدم ملخصًا موجزًا ​​وموضوعيًا في ما لا يزيد عن 200 كلمة.

5. توليد التعليمات البرمجية

يمكن استخدام هندسة المطالبات لتوليد مقتطفات التعليمات البرمجية وتصحيح التعليمات البرمجية الحالية وشرح مفاهيم التعليمات البرمجية المعقدة.

مثال:

مطالبة: اكتب دالة Python تأخذ قائمة أرقام كمدخل وترجع متوسط ​​تلك الأرقام. قم بتضمين معالجة الأخطاء للتأكد من أن الدالة لا تتعطل إذا كانت قائمة الإدخال فارغة أو تحتوي على قيم غير رقمية. أضف تعليقات لشرح الغرض من كل سطر من التعليمات البرمجية.

الاعتبارات الأخلاقية في هندسة المطالبات

مع تزايد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي، من الضروري مراعاة الآثار الأخلاقية لهندسة المطالبات. فيما يلي بعض الاعتبارات الأخلاقية الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

1. التخفيف من التحيز

يمكن أن ترث نماذج الذكاء الاصطناعي تحيزات من البيانات التي يتم تدريبها عليها. يمكن استخدام هندسة المطالبات للتخفيف من هذه التحيزات من خلال صياغة مطالبات تعزز العدالة والشمولية بعناية.

مثال:

تجنب المطالبات التي تعزز الصور النمطية أو تميز ضد مجموعات معينة من الناس. على سبيل المثال، بدلاً من السؤال "اكتب قصة عن رجل أعمال ناجح"، اسأل "اكتب قصة عن رائد أعمال ناجح".

2. المعلومات المضللة والتضليل

يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد معلومات مضللة وتضليل. يمكن استخدام هندسة المطالبات لمنع ذلك من خلال تصميم مطالبات تشجع على الدقة والتحقق من الحقائق.

مثال:تجنب المطالبات التي تطلب من ChatGPT إنشاء معلومات خاطئة أو مضللة. على سبيل المثال، بدلاً من السؤال "اكتب مقالًا إخباريًا عن اكتشاف علمي مزيف"، اسأل "اكتب مقالًا إخباريًا افتراضيًا حول التأثير المحتمل لاكتشاف علمي جديد، على افتراض أنه يعتمد على مبادئ علمية سليمة".

3. الخصوصية والأمن

يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لجمع ومعالجة المعلومات الشخصية الحساسة. يمكن استخدام هندسة المطالبات لحماية الخصوصية والأمن من خلال تجنب المطالبات التي تطلب معلومات شخصية أو تشجع على مشاركة البيانات السرية.

مثال:تجنب المطالبات التي تطلب من ChatGPT إنشاء معلومات شخصية، مثل الأسماء أو العناوين أو أرقام الهواتف أو عناوين البريد الإلكتروني. أيضًا، احرص على عدم مشاركة أي بيانات سرية مع ChatGPT، حيث قد يؤدي ذلك إلى تعريضها لأطراف غير مصرح لها.

4. الشفافية والمساءلة

من المهم أن تكون شفافًا بشأن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وأن تكون مسؤولاً عن المخرجات التي تنتجها. يمكن أن تساهم هندسة المطالبات في الشفافية والمساءلة من خلال ضمان توثيق المطالبات المستخدمة جيدًا وسهولة فهمها.

مثال:

احتفظ بسجل للمطالبات التي تستخدمها والمخرجات التي تنتجها. سيسمح لك ذلك بتتبع أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وتحديد أي مشكلات محتملة. أيضًا، كن شفافًا مع المستخدمين بشأن حقيقة أنك تستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى أو تقديم خدمات.

مصادر لمعرفة المزيد عن هندسة المطالبات

فيما يلي بعض الموارد لمساعدتك في الاستمرار في التعلم عن هندسة المطالبات:

• الدورات التدريبية عبر الإنترنت: تقدم منصات مثل Coursera و Udacity و edX دورات حول الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية وهندسة المطالبات.
• الأوراق البحثية: استكشف المنشورات الأكاديمية حول الموضوعات المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة وتصميم المطالبات وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. تعتبر مواقع مثل arXiv و Google Scholar نقاط انطلاق ممتازة.
• المجتمعات عبر الإنترنت: انضم إلى المجتمعات والمنتديات عبر الإنترنت المخصصة للذكاء الاصطناعي وهندسة المطالبات للتواصل مع المتعلمين والخبراء الآخرين.
• التجربة: أفضل طريقة للتعلم هي الممارسة. جرب المطالبات والتقنيات المختلفة لترى ما هو الأفضل بالنسبة لك.

خاتمة

هندسة المطالبات هي مجال سريع التطور يتمتع بإمكانيات هائلة. من خلال إتقان فن صياغة المطالبات الفعالة، يمكنك إطلاق العنان للقوة الكاملة لـ ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، مما يتيح لك إنشاء حلول مبتكرة وأتمتة المهام وتعزيز إنتاجيتك. تذكر أن تمارس باستمرار وأن تظل على اطلاع بأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي وأن تفكر دائمًا في الآثار الأخلاقية لعملك. بينما تواصل تطوير مهاراتك، ستكون مجهزًا جيدًا للتنقل في المشهد المثير والمتغير باستمرار للتواصل بالذكاء الاصطناعي.

سواء كنت طالبًا أو محترفًا أو مجرد شخص فضولي بشأن إمكانات الذكاء الاصطناعي، فإن هندسة المطالبات هي مهارة قيمة يمكن أن تمكنك من الاستفادة من قوة نماذج اللغة وتشكيل مستقبل التفاعل بين الإنسان والحاسوب. تقبل التحدي، وجرب تقنيات مختلفة، وساهم في التطوير المسؤول والأخلاقي لهذه التكنولوجيا التحويلية.