پرامپت نویسی به عنوان یکی از مهارت‌های حیاتی در استفاده از مدل‌های زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی، نقش کلیدی در بهینه‌سازی عملکرد این ابزارها دارد. این مقاله به معرفی و بررسی نکات مهم در پرامپت نویسی پرداخته و راهکارهای عملی برای بهبود نتایج ارائه می‌دهد.
پرامپت نویسی چیست؟
پرامپت در زمینه هوش مصنوعی به معنای دستوری است که به مدل داده می‌شود تا بر اساس آن خروجی مورد نظر را تولید کند. به عنوان مثال، در نرم‌افزارهای پردازش متن یا ابزارهای مولد تصویر، کاربر یک دستور (پرامپت) وارد می‌کند و مدل زبانی با تحلیل آن، پاسخ یا نتیجه‌ای را ارائه می‌دهد. موفقیت در پرامپت نویسی به این بستگی دارد که چگونه این دستورات را به صورت دقیق و کارآمد طراحی کنیم.
اصول مهم در پرامپت نویسی
پرامپت نویسی به عنوان یکی از مهارت‌های کلیدی در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، به کاربران کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تری از سیستم‌های هوشمند دریافت کنند. در ادامه، به بررسی اصول و تکنیک‌های موثر در پرامپت نویسی می‌پردازیم که می‌توانند به بهبود کیفیت نتایج کمک کنند.
۱. وضوح و شفافیت در بیان درخواست
یکی از مهم‌ترین اصول در پرامپت نویسی، وضوح و شفافیت است. پرامپت باید به گونه‌ای نوشته شود که هوش مصنوعی بتواند به‌طور دقیق منظور شما را درک کند. استفاده از جملات مبهم یا چندمعنایی می‌تواند باعث دریافت پاسخ‌های نادرست یا غیرمرتبط شود. به عنوان مثال، به جای استفاده از جملات کلی مانند “توضیح بده”، بهتر است دقیقاً مشخص کنید که چه چیزی را می‌خواهید توضیح داده شود.
۲. استفاده از جزئیات و محدود کردن دامنه پاسخ‌ها
پرامپت‌های دقیق و جزئی معمولاً نتایج بهتری ارائه می‌دهند. به جای طرح سوالات کلی، سعی کنید درخواست خود را محدود و مشخص کنید. برای مثال، به جای پرسیدن “در مورد تاریخ توضیح بده”، می‌توانید بپرسید “در مورد انقلاب صنعتی در قرن نوزدهم توضیح بده”.
۳. استفاده از ساختارهای منطقی
پرامپت باید دارای ساختار منطقی باشد تا هوش مصنوعی بتواند به درستی پاسخ دهد. این بدان معناست که باید اطلاعات را به ترتیبی ارائه دهید که منطقی و قابل درک باشد. به عنوان مثال، اگر چندین سوال دارید، بهتر است آن‌ها را به ترتیب منطقی و مرتبط با هم مطرح کنید.
۴. استفاده از کلمات کلیدی مناسب
استفاده از کلمات کلیدی مرتبط با موضوع مورد نظر، به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا به درستی موضوع را تشخیص دهد و پاسخ مناسب ارائه دهد. کلمات کلیدی می‌توانند به هوش مصنوعی کمک کنند تا درک بهتری از درخواست شما داشته باشد.
۵. تعیین سبک و لحن پاسخ
در پرامپت نویسی، می‌توانید سبک و لحن پاسخ را تعیین کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید پاسخ به سبک رسمی یا غیررسمی باشد، می‌توانید این موارد را در پرامپت خود ذکر کنید. همچنین، اگر نیاز به توضیحات کوتاه یا مفصل دارید، این موضوع را نیز باید مشخص کنید.
البته در پلتفرم AvalAI شما می‌توانید به صورت جداگانه لحن پاسخ‌های هوش مصنوعی را تغییر داده و شخصی سازی کنید.
۶. استفاده از مثال‌ها
ارائه مثال‌ها در پرامپت می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند تا بهتر موضوع را درک کند. برای مثال، اگر از هوش مصنوعی می‌خواهید که در مورد یک موضوع خاص توضیح دهد، می‌توانید یک مثال مرتبط ارائه دهید تا به آن کمک کنید تا پاسخ دقیق‌تری بدهد.
۷. بازخورد و اصلاح پرامپت
پرامپت نویسی یک فرآیند تعاملی است و ممکن است نیاز به اصلاح و بهبود داشته باشد. اگر پاسخ دریافتی از هوش مصنوعی دقیق نبود، می‌توانید با اصلاح پرامپت و افزودن جزئیات بیشتر، نتایج بهتری کسب کنید. همچنین، بازخورد دادن به هوش مصنوعی در مورد پاسخ‌های دریافتی می‌تواند به بهبود عملکرد آن کمک کند.
۸. آزمایش و تکرار
پرامپت نویسی یک مهارت است که با تمرین و آزمایش بهبود می‌یابد. هرچه بیشتر با هوش مصنوعی تعامل داشته باشید و پرامپت‌های مختلف را امتحان کنید، بهتر می‌توانید درک کنید که چگونه پرامپت‌های خود را بهینه‌سازی کنید.
عوامل اثرگزار در نوشتن پرامپت
بر اساس مطالب گفته شده، می‌توان گفت که چهار عامل اصلی در صحیح نوشتن پرامپت‌ها وجود دارد:
- پرسونا (Persona): تعریف نقش یا کاربر فرضی که مدل باید براساس آن عمل کند. به عنوان مثال، “شما یک کاربر قدیمی در AvalAI هستید.”
- وظیفه (Task): مشخص کردن وظیفه یا کاری که مدل باید انجام دهد. به عنوان مثال، “یک ایمیل برای پشتیبانی سایت AvalAI بنویس.”
- زمینه (Context): ارائه جزئیات و زمینه مرتبط با وظیفه مورد نظر. این کمک می‌کند مدل بهتر بتواند پاسخ مناسبی ارائه دهد.
- قالب (Format): تعیین قالب مورد نظر برای خروجی؛ برای مثال، درخواست ارائه پاسخ در قالب لیست بولت‌دار یا پاراگراف کوتاه.
کاربردهای پرامپت نویسی
پرامپت نویسی کاربردهای بسیار متنوعی دارد، از جمله:
- تولید محتوا: تولید مقالات، وبلاگ‌ها، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و …
- ترجمه ماشینی: ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر
- خلاصه‌سازی متن: خلاصه کردن متون طولانی
- پاسخگویی به سوالات: پاسخگویی به سوالات کاربران
- ایجاد کد: تولید کدهای برنامه‌نویسی
- ایجاد محتواهای خلاقانه: تولید شعر، داستان، فیلمنامه و …
نکات کلیدی برای پرامپت نویسی
- استفاده از زبان طبیعی: از زبان طبیعی و جملات کامل استفاده کنید، همانند مکالمه‌ای که با یک شخص دارید.
- خاص و مشخص بودن: مشخص کنید که چه چیزی نیاز دارید و تا حد ممکن زمینه بیشتری ارائه دهید تا مدل به درستی پاسخ دهد.
- مختصر و ساده‌بودن: درخواست‌ها را با زبان ساده و مختصر مطرح کنید.
- تکرار و بهبود: اگر خروجی بهینه نبود، با تغییراتی در پرامپت نتایج را بهبود دهید.
یک نمونه پرامپت صحیح و کامل
فرض کنید می‌خواهید از هوش مصنوعی AvalAI بخواهید که یک مقاله کوتاه در مورد تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی بنویسد. در اینجا یک پرامپت صحیح را به همراه جزئیات آن ارائه می‌دهیم:
پرامپت:
“لطفاً یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی بنویس. در این مقاله به موارد زیر اشاره کن: ۱. تغییرات دما و تأثیر آن بر رشد محصولات کشاورزی، ۲. تغییر الگوهای بارش و تأثیر آن بر منابع آب، ۳. تأثیرات مستقیم و غیرمستقیم بر تولید مواد غذایی و امنیت غذایی. مقاله باید به زبان رسمی و با لحن علمی نوشته شود.”
جزئیات پرامپت:
- مشخص بودن هدف:
- درخواست مشخص است: نوشتن یک مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای. این عدد به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا طول مناسب مقاله را در نظر بگیرد.
- موضوع دقیق:
- موضوع به وضوح بیان شده است: تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی. این موضوع به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بر روی یک حوزه خاص تمرکز کند.
- جزئیات و بخش‌های مورد نیاز:
- پرامپت به سه بخش اصلی اشاره کرده است که باید در مقاله پوشش داده شوند:
- تغییرات دما و تأثیر آن بر رشد محصولات کشاورزی.
- الگوهای بارش و تأثیر آن بر منابع آب.
- تأثیرات بر تولید مواد غذایی و امنیت غذایی.
- این جزئیات دقیق به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا ساختار مقاله را به درستی تنظیم کند و از گمراهی در موضوع جلوگیری شود.
- پرامپت به سه بخش اصلی اشاره کرده است که باید در مقاله پوشش داده شوند:
- سبک و لحن:
- درخواست شده که مقاله به زبان رسمی و با لحن علمی نوشته شود. این به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا از لحن‌های غیررسمی یا محاوره‌ای اجتناب کند و مقاله‌ای با سبک مناسب تولید کند.
- ساختار منطقی:
- پرامپت به صورت منطقی و مرحله به مرحله نوشته شده است. ابتدا نوع مقاله (مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای)، سپس موضوع (تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی)، و در نهایت بخش‌های مورد نیاز مقاله مشخص شده‌اند. این ساختار به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا اطلاعات را به درستی سازماندهی کند.
چرا این پرامپت صحیح است؟
- دقیق و شفاف: درخواست به طور دقیق و بدون ابهام بیان شده است. هوش مصنوعی می‌داند که باید یک مقاله بنویسد و موضوع و بخش‌های مختلف آن را می‌شناسد.
- جزئیات کامل: پرامپت شامل جزئیات کافی است تا هوش مصنوعی بتواند مقاله را به درستی و با تمرکز بر موضوعات مرتبط بنویسد.
- کنترل بر لحن و سبک: مشخص کردن لحن علمی و رسمی به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا از لحن‌های نامناسب دوری کند.
- قابلیت تکرار و اصلاح: اگر نتیجه به دست آمده کاملاً دقیق و مطابق با انتظار نباشد، می‌توان با اصلاح جزئیات پرامپت، پاسخ بهتری دریافت کرد.
نتیجه‌گیری
پرامپت نویسی به عنوان یک هنر و مهارت در حال تکامل است و با به‌کارگیری اصولی مانند پرسونا، وظیفه، زمینه و قالب، می‌توان نتایج بسیار بهتری از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت کرد. با بهبود پرامپت‌های خود، عملکرد و بازدهی این ابزارها نیز به مراتب افزایش خواهد یافت.
