هندسة الموجهات
Prompting introduction
التلقين 1.1
هيكل التلقين، مستويات التلقين، التلقين الفوقي/العكسي الفوقي، والتكتيكات الأساسية مع أمثلة.انتبه!
لمساعدتك في الاستفادة القصوى من Latcher، قمنا بتجميع قائمة من استراتيجيات ومناهج التلقين. تم جمع بعضها من خبرة فريقنا، وشاركنا البعض الآخر أعضاء مجتمعنا. بما أن Latcher يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فإن استراتيجيات التلقين الفعالة يمكن أن تحسن بشكل كبير من كفاءتها ودقتها.ما هو التلقين؟
التلقين يشير إلى التعليمات النصية التي تعطيها لنظام الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة ما. في Latcher (منشئ تطبيقات مدعوم بالذكاء الاصطناعي)، التلقينات هي الطريقة التي “تخبر” بها الذكاء الاصطناعي بما يجب فعله - من إنشاء واجهة مستخدم إلى كتابة منطق الخلفية. التلقين الفعال أمر بالغ الأهمية لأن Latcher يستخدم نماذج اللغة الكبيرة، لذا فإن التلقينات الواضحة والمصاغة جيدًا يمكن أن تحسن بشكل كبير من كفاءة ودقة الذكاء الاصطناعي في بناء تطبيقك. باختصار، التلقينات الأفضل تؤدي إلى نتائج أفضل.لماذا التلقين مهم
يعتقد معظم الناس أن التلقين هو مجرد كتابة طلب في الذكاء الاصطناعي وأمل الحصول على الأفضل - ليس كذلك. الفرق بين استجابة الذكاء الاصطناعي المتوسطة وجعل الذكاء الاصطناعي يبني سير عمل كاملة لك يعتمد على كيفية تلقينك. سواء كنت مطورًا أو غير تقني، فإن إتقان هندسة التلقين في Latcher يمكن أن يساعدك في:- أتمتة المهام المتكررة من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي بدقة لما يجب فعله.
- تصحيح الأخطاء بشكل أسرع مع الرؤى والحلول التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
- بناء وتحسين سير العمل بسهولة، مما يتيح للذكاء الاصطناعي التعامل مع العمل الشاق بمجرد توجيهه بشكل صحيح.
فهم كيفية تفكير الذكاء الاصطناعي
على عكس البرمجة التقليدية، العمل مع الذكاء الاصطناعي يتعلق بتوصيل نواياك بوضوح. نماذج اللغة الكبيرة مثل تلك التي تشغل Latcher لا “تفهم” بالمعنى البشري - فهي تتنبأ بالمخرجات بناءً على الأنماط في بيانات تدريبها. هذا له آثار مهمة على كيفية تلقينك:- توفير السياق والتفاصيل: نماذج الذكاء الاصطناعي ليس لديها حس عام أو سياق ضمني خارج ما تقدمه لها. قدم دائمًا الخلفية أو المتطلبات ذات الصلة.
- كن صريحًا مع التعليمات والقيود: لا تفترض أبدًا أن الذكاء الاصطناعي سيستنتج أهدافك. إذا كان لديك قيود أو تفضيلات، اذكرها.
- الهيكل مهم (الترتيب والتأكيد): تولي النماذج اهتمامًا خاصًا لبداية ونهاية التلقين الخاص بك. ضع التفاصيل الحاسمة أولاً وكرر المتطلبات في النهاية إذا لزم الأمر.
- اعرف حدود النموذج: تأتي معرفة الذكاء الاصطناعي من بيانات التدريب. لا يمكنه معرفة الأحداث الأخيرة أو المعلومات الخاصة التي لم تقدمها له.
مبادئ التلقين الأساسية: إطار C.L.E.A.R
تتبع التلقينات الرائعة مجموعة من المبادئ البسيطة. استخدم CLEAR كقائمة تحقق عند صياغة تعليماتك:- موجز – كن واضحًا واذهب إلى النقطة المطلوبة.
- منطقي – نظم تلقينك بطريقة خطوة بخطوة.
- صريح – حدد بالضبط ما تريده وما لا تريده.
- متكيف – قم بتحسين التلقينات بشكل تكراري بناءً على مخرجات الذكاء الاصطناعي.
- تأملي – راجع ما نجح وما لم ينجح للتحسين مع مرور الوقت.
المستويات الأربعة للتلقين
التلقين الفعال هو مهارة تنمو مع الممارسة. نوضح هنا أربعة مستويات من الإتقان:- التلقين المنظم “بعجلات التدريب” – استخدم أقسامًا مسماة مثل السياق، المهمة، الإرشادات، والقيود لترك مساحة قليلة لسوء الفهم.
- التلقين المحادثي – اكتب بشكل طبيعي، كما لو كنت تتحدث إلى زميل، مع البقاء واضحًا وكاملًا.
- التلقين الفوقي – اطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك في تحسين تلقينك أو التخطيط. دعه يعمل كمحرر للتلقين.
- التلقين الفوقي العكسي – اجعل الذكاء الاصطناعي يلخص أو يوثق ما حدث بعد مهمة حتى تتمكن من التعلم أو إعادة استخدامه لاحقًا.
تقنيات التلقين المتقدمة
بمجرد أن تتقن الأساسيات، استفد من استراتيجيات أكثر تقدمًا:- التلقين الصفري مقابل التلقين بأمثلة قليلة – قدم أمثلة عندما تحتاج إلى مخرجات أكثر تحكمًا.
- إدارة الهلوسات – قم بتأريض الذكاء الاصطناعي ببيانات حقيقية واطلب تفكيرًا خطوة بخطوة لتقليل الإجابات المختلقة.
- الاستفادة من رؤى النموذج – افهم الاختلافات بين وضع المحادثة مقابل الوضع الافتراضي واختر الأداة المناسبة للمهمة.