از زمانی که سرویس‌های هوش مصنوعی وارد عرصه شده‌اند، توانسته‌اند کاربران زیادی را به خود جذب کنند. استفاده از این ابزارها ساده است، اما برای بهره‌برداری بهینه از سرویس‌های هوش مصنوعی، لازم است پرامپت‌های مناسب و دقیقی را تهیه کنید. پرامپت‌ها دستورات یا درخواست‌هایی هستند که شما به هوش مصنوعی می‌دهید.
برای دریافت خدمات موردنظر، باید نیازها و درخواست‌های خود را به‌صورت پرامپت به هوش مصنوعی ارسال کنید. این فرآیند شامل ارسال اطلاعات و خواسته‌های شما به هوش مصنوعی است تا بتواند بر اساس آنها، خروجی مطلوب را ارائه دهد. این اطلاعات می‌توانند به‌صورت کلمات، جملات، تصاویر و یا سایر انواع داده‌ها باشند.
پرامپت چیست
یک پرامپت یا دستور هوش مصنوعی، به واسطه ای برای برقراری ارتباط بین انسان و یک مدل زبانی بزرگ تعریف می‌شود که در نهایت خروجی مشخصی را به کاربر ارائه می‌دهد. به زبان ساده‌تر، پرامپت یک درخواست است که کاربر به هوش مصنوعی ارسال می‌کند و سرویس هوش مصنوعی با تحلیل این درخواست، محتوای مورد نظر کاربر را تولید و ارائه می‌دهد. این درخواست‌ها می‌توانند به صورت یک سوال، متن، اسکریپت کد و یا سایر فرمت‌هایی مطرح شوند.
یک مدل هوش مصنوعی قادر است به کاربر خروجی‌های متنوعی را بر اساس پرامپتی که دریافت می‌کند، ارائه دهد. بنابراین، اگر کاربر می‌خواهد بهترین خروجی ممکن را از هوش مصنوعی دریافت کند، باید پرامپت خود را با دقت و جزئیات مناسب ارائه دهد.
پرامپت، دستوری است که به هوش مصنوعی ارسال می‌شود تا به درخواست‌های کاربر پاسخ دهد. ابزارها و چت‌بات‌های هوش مصنوعی مثل چت GPT، با تکنولوژی پردازش زبان طبیعی (NLP) مجهز شده‌اند، به طوری که قادر به یادگیری از الگوها و محتوای زبانی ما هستند و به سؤالات و درخواست‌های ما پاسخ می‌دهند. با این حال، باید به دقت در ارائه پرامپت توجه کنیم تا بهترین نتیجه را بگیریم و از پاسخ‌های ناپایدار یا نامرتبط جلوگیری کنیم. این فرآیند را می‌توان به عنوان پرامپت نویسی شناخت.
پرامپت نویسی چیست
اکنون فن پرامپت نویسی و صحیح نوشتن دستورات به یک هنر تبدیل شده است. با طراحی دقیق دستورات، می‌توانیم رفتار و خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را برای دستیابی به وظایف خاص یا تولید پاسخ‌های هدفمند بهینه کنیم. مهندسی پرامپت یا پرامپت نویسی به فرآیند ایجاد، آزمایش و اصلاح دستورات مناسب برای هوش مصنوعی اشاره دارد.
اگرچه ابزارهای هوش مصنوعی مانند چتGPT، Google Bard، Bing و Claude.ai در تولید سریع محتوا عالی هستند، اما یکی از مسائل اصلی آنها این است که ممکن است اطلاعات نادرست، منقضی شده یا نامرتبط را نیز ارائه دهند.
در اصل، پرامپت نویسی به معنای یافتن ترکیب مؤثرترین کلمات برای به دست آوردن نتیجه مطلوب از یک ابزار هوش مصنوعی مولد است. ما هر کدام در زندگی روزمره خود سعی می‌کنیم ترکیب کلمات مناسب را پیدا کنیم تا مفهوممان را به درستی انتقال دهیم.
به عنوان مثال، ممکن است از شخصی بپرسید: “بهترین صندلی کدام است؟” و پس از این پرسش، سایر جزئیات مثل ترجیحات رنگی، هزینه، نوع میزی که برای صندلی می‌خواهید و… را نگویید. در این صورت، فرد ممکن است پاسخی مبهم و کلی به شما بدهد. ابزارهای هوش مصنوعی نیز به همین شکل عمل می‌کنند. اگر با آنها به طور مبهم صحبت کنید، پاسخی مبهم و احتمالاً نامرتبط دریافت خواهید کرد. به همین دلیل، افرادی که جدی بهره‌برداری از این ابزارها را می‌پذیرند، باید نحوه نوشتن دستور یا پرامپت را یاد بگیرند.
اهمیت نوشتن پرامپت و کارکرد آن
پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان ابزارهایی با کاربردهای گسترده شامل تولید متن منحصر به فرد، ترجمه متون، ارائه خروجی‌های خلاقانه و تصویری، و پاسخ دادن به سؤالات آموزنده مطرح می‌شوند. علاوه بر اهمیت هدف استفاده از پرامپت، نوشتن این دستور باید به نحوی صورت گیرد که با دقت و ارتباط نزدیکی به خروجی مورد نظر کاربر، ارائه شود. استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند در کوتاه‌ترین زمان ممکن، افراد را به نتایج مطلوب خود برساند؛ اما یکی از شرایط اساسی برای دستیابی به خروجی مطلوب، استفاده از یک پرامپت اصولی است. مزایایی که می‌توان از یک پرامپت اصولی بدست آورد، عبارتند از:
1. دقت پاسخ‌ها: اگر پرامپت به درستی و با اصول نوشته شود، خروجی حاصل بیشترین تطابق را با هدف کاربر ارائه خواهد داد.
2. عملکرد بهینه و تقویت شده: زمانی که پرامپت‌ها به طور کامل و موثر نوشته شوند، زمان و انرژی کاربر در نتیجه‌گیری مورد نظر خود صرفه‌جویی می‌شود؛ زیرا خروجی مطلوب به سرعتترین شکل ممکن ارائه می‌شود.
3. تجربه کاربری بهتر: پرامپت‌های متناسب و بهینه کاربردی، تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند؛ این بهبود عملکرد نیز موجب می‌شود تا خروجی مورد نیاز کاربر با دقت بیشتری ارائه شود.
4. افزایش قدرت تصمیم‌گیری: اگر کاربر بتواند پرامپت خود را به درستی و موثر نوشته و اعمال کند، توانایی تصمیم‌گیری وی در موارد مختلف بهبود می‌یابد. این افزایش توانایی تصمیم‌گیری به هر دو طرف ارتباط، یعنی کاربر و هوش مصنوعی، کمک می‌کند.
5. افزایش کیفیت خروجی: نوشتن پرامپت به شیوه‌ای موثر و با تمرکز بر جزئیات، بهبود محسوسی در کیفیت خروجی حاصل از هوش مصنوعی به دنبال دارد. خروجی بهتر هوش مصنوعی نه‌تنها کیفیت کار را افزایش می‌دهد، بلکه با تولید محتوای خلاقانه و منحصر به فرد، می‌تواند به افزایش درآمد نیز منجر شود.
پارامتر های مهم در پرامپت نویسی
اگرچه ابتدایی‌ترین پرامپت‌ها به نظر ساده می‌آیند، اما برای دریافت پاسخی کیفیتی، باید به همه جنبه‌های مهم آنها توجه کنید. یک پرامپت یا دستور از چند بخش اصلی تشکیل شده است که عبارتند از:
1. هدف یا Task: هدف اصلی پرامپت به عنوان تسک شناخته می‌شود. به عنوان مثال، ممکن است هدف اصلی پرامپت شما تولید محتوا یا پاسخ به یک پرسش باشد.
2. دستورالعمل‌ها: پس از تعیین هدف، باید دستورالعمل‌های خود را به طور دقیق مشخص کنید تا به هدف مطلوب دست یابید. دستورالعمل توضیحی از کاری است که باید انجام دهید و هرچه دقیق‌تر باشد، نتایج بهتری به دست می‌آید.
3. زمینه: این بخش اصطلاحا به دلیل درخواست شما اشاره دارد. یعنی به این موضوع می‌پردازد که چرا می‌خواهید این درخواست را ارسال کنید. این شامل توضیحات در مورد مخاطبان هدف برای تولید محتوا، جزئیات کمپین تبلیغاتی یا حتی فرمت کار می‌شود.
4. داده‌های ورودی: این بخش نیز به زمینه درخواست مربوط می‌شود و به محتوای واقعی که هوش مصنوعی بر اساس آن کار می‌کند، اشاره دارد.
5. شاخص‌های خروجی: شاخص‌های خروجی به ساختار یا قالب کار اشاره دارد که باید بر اساس آن انجام شود. این می‌تواند شامل اطلاعاتی مانند تعداد کلمات خاص، نحوه ترتیب دادن اطلاعات و موارد مشابه باشد.
چگونه یک پرامپت خوب و کاربردی بنویسیم
نوشتن یک پرامپت هوش مصنوعی خوب نیازمند بررسی دقیق است تا از دریافت یک خروجی مطلوب مطمئن شویم. در ابتدای امر باید بگوییم که فرقی نمی‌کند که کاربر سرویس هوش مصنوعی متن به متن، متن به عکس یا هر سرویس دیگری را انتخاب می‌کند؛ بلکه در همه آنها باید جزئیات مشخصی را رعایت کرده باشد. در ادامه ۶ نکته مهم برای رعایت در نوشتن هر پرامپت هوش مصنوعی را ذکر کردیم که رعایت آنها باعث می‌شود تا نزدیک‌ترین خروجی ممکن به چیزی که در ذهن دارید را از AI بگیرید.
برای این که بتوانید یک پرامپت مناسب و قوی بنویسید باید به نکاتی توجه کنید. در این بخش به این نکات اشاره می‌کنیم. با رعایت این موارد می‌توانید نتیجه بهتری از درخواست خود دریافت کنید که نیاز به ویرایش زیاد یا پرسش‌های بیشتر نداشته باشد.
نکاتی برای بهتر نوشتن پرامپت:
آزمون و خطا
برای یادگیری پرامپت نویسی، نیاز به تمرین و تکرار دارید. درخواست‌های متعددی را مطرح کرده و نتایج را بررسی کنید. سپس پرامپت را تغییر داده و مجدداً نتایج را بررسی کنید تا ببینید چگونه یک تغییر کوچک می‌تواند نتیجه را تحت تأثیر قرار دهد. این فرآیند آزمون و خطا به شما کمک می‌کند تا با نحوه عملکرد هوش مصنوعی بهتر آشنا شوید.
اجتناب از اصطلاحات متناقض
همیشه دقت کنید که از دو اصطلاح متناقض و مخالف هم در یک پرامپت استفاده نکنید؛ زیرا این کار می‌تواند هوش مصنوعی را گیج کند. مثلاً در یک پرامپت تصویری از دو مفهوم «انتزاعی» و «واقع‌گرایانه» استفاده نکنید.
ساده‌سازی درخواست
منظور از فرمول کردن مسئله این است که درخواست خود را به ساده‌ترین شکل ممکن بیان کنید. درخواست خود را پیچیده نکنید و فقط مواردی را که به دنبال آنها هستید اضافه کنید. مسئله خود را به وضوح توضیح داده و درخواست‌ها را به تدریج پیش ببرید.
زمینه‌سازی
یکی از راه‌های دریافت پاسخ مناسب این است که پیش‌زمینه‌ای برای سؤال اصلی خود ایجاد کنید. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید درباره تأثیر بازاریابی ایمیلی بر فروش محصولات خانگی بپرسید، ابتدا از هوش مصنوعی بخواهید بازاریابی و انواع آن، و سپس بازاریابی ایمیلی را توضیح دهد. سپس به سراغ درخواست اصلی خود بروید.
دقت و جزئیات
در نوشتن پرامپت خود کلی‌گویی نکنید و دقیقاً بنویسید چه چیزی می‌خواهید. یک دستورالعمل خوب باید شامل تمامی ویژگی‌های خاص (مثل شکل، رنگ، بافت، تعداد، سبک و…) باشد. همچنین اطلاعات زمینه‌ای و هویتی را به هوش مصنوعی ارائه دهید تا بتواند بهترین نتیجه را به شما بدهد.
پرسش‌های باز
سؤالات خود را به گونه‌ای مطرح کنید که پاسخ آنها طولانی باشد و به بله یا خیر ختم نشود. به عنوان مثال، به جای پرسیدن «آیا کرم ضد آفتاب خوب است یا بد؟» بپرسید «مزایا و معایب کرم ضد آفتاب چیست؟» این گونه می‌توانید جواب‌های جامع‌تری را دریافت کنید.
5 تکنیک پرامپت نویسی پیشرفته
در پرامپت نویسی، از روش‌های مختلفی برای ارسال درخواست و دریافت پاسخ استفاده می‌شود. انتخاب روش مناسب بستگی به نوع درخواست و پاسخ مورد نیاز دارد. در ادامه به توضیح روش‌های مختلف پرامپت نویسی می‌پردازیم:
۱. پرامپت Zero-shot
در این روش، درخواست بدون هیچ گونه زمینه یا داده ورودی مطرح می‌شود. به عبارت دیگر، شما تنها یک سؤال را مستقیماً ارسال می‌کنید و پاسخی بدون نیاز به اطلاعات قبلی دریافت می‌کنید. این روش مشابه جستجوی موارد در گوگل است.
۲. پرامپت One-shot
در این حالت، درخواست خود را با یک Context یا مثال ارائه می‌دهید. این روش زمانی مفید است که نیاز به یک الگو یا فرمت خاص برای درخواست دارید تا به پاسخ مورد نظر برسید. به عنوان مثال، می‌توانید یک متن آماده را به عنوان Context ارائه دهید و از هوش مصنوعی بخواهید که آن را به شکل بولت پوینت خلاصه کند.
۳. پرامپت Few-shot
این روش شبیه به پرامپت One-shot است با این تفاوت که برای درخواست خود باید زمینه و مثال‌های بیشتری فراهم کنید. این روش مناسب است که نیاز به یک گفتگوی مداوم با هوش مصنوعی دارید و مروری بر روی نمونه‌ها و زمینه‌های مختلف دارید.
۴. پرامپت Chain-of-thought
در این تکنیک، مجموعه‌ای از دستورات برای بهبود پاسخ استفاده می‌شود. شما با هوش مصنوعی یک گفتگوی مداوم را شروع کرده و با مرور مکالمات گذشته خود، هوش مصنوعی را در رسیدن به پاسخ بهتر یاری کنید. این روش برای کارهای پیچیده مناسب است.
۵. پرامپت AMA
این تکنیک بر روی مکالمه میان کاربر و هوش مصنوعی تأکید دارد. شما سؤالات بازی مطرح می‌کنید و مکالمه را با هوش مصنوعی ادامه می‌دهید. در حین گفتگو، دستورهای خود را اصلاح کرده و با استفاده از چندین دستور ناقص، به پاسخ مطلوب می‌رسید.
کلام آخر
در این مقاله، به بررسی روش‌های پرامپت نویسی پرداختیم و نحوه ارسال درخواست و دریافت پاسخ از هوش مصنوعی را توضیح دادیم. با آشنایی و یادگیری تکنیک‌های مهندسی پرامپت، می‌توانید به راحتی از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شوید و فرآیند انجام کارهای خود را بهبود بخشید. همچنین، این روش‌ها به شما امکان می‌دهند تا به سرعت و با دقت به پاسخ‌های مطلوبتان دست یابید.
آیا شما نیز از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنید؟ لطفاً نظرات، پیشنهادات و تجربیات خود را با ما در میان بگذارید تا از تبادل دیدگاه‌ها و تجارب مشترک بهره‌مند شویم.
