پرامپت نویسی: ساختار، مولفه ها ، نکات کاربردی

پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)  به فرآیند علمی و هنری طراحی سوالات و دستورات برای سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. این حوزه به سرعت در حال گسترش است و به ویژه با پیشرفت مدل‌های زبانی مانند «ChatGPT» و دیگر فناوری‌های مشابه، اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است. هدف از پرامپت‌نویسی این است که با دقت و مهارت به مدل‌های هوش مصنوعی اطلاع دهیم که به دنبال چه نوع پاسخ‌هایی هستیم. این مهارت به کاربران کمک می‌کند تا از پتانسیل بی‌نظیر این فناوری‌ها بهره‌برداری بیشتری داشته باشند.

پرامپت‌نویسی بیشتر از یک تکنیک ساده است. این فرایند شامل طراحی ساختار پرسش‌ها به گونه‌ای است که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند بهترین و دقیق‌ترین پاسخ‌ها را ارائه دهند. به عبارت دیگر، پرامپت‌ها مانند پل‌هایی هستند که ما را به دانش و اطلاعاتی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ارائه دهند، متصل می‌کنند.

اهمیت پرامپت‌نویسی

• کاهش خطا: یک پرامپت خوب می‌تواند به طور چشمگیری خطاها و سو تفاهم‌ها را کاهش دهد. کاربران با طراحی صحیح پرامپت‌ها می‌توانند به اطلاعات دقیق‌تری دست یابند که منجر به تصمیم‌گیری‌های بهتر می‌شود.

• افزایش کارایی: در محیط‌های کاری و تحقیقاتی، زمان ارزشمندی وجود دارد. با استفاده از پرامپت‌نویسی موثر، کاربر می‌تواند در زمان‌ کمتری به اطلاعات و نتایج مورد نیازش دست یابد.

• احساس کنجکاوی و خلاقیت: پرامپت‌نویسی نه تنها به دریافت اطلاعات دقیق کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به تحریک خلاقیت و ایده‌پردازی‌های جدید نیز منجر شود. سردرگمی و ابهام در سوالات ممکن است باعث ایجاد ایده‌های جالب و نوآورانه شود.

• قابلیت انطباق: با پرامپت‌نویسی، کاربران می‌توانند با توجه به نیازهای خاص خود، مدل‌های هوش مصنوعی را برای پاسخگویی به مسائل خاص تنظیم کنند. این انطباق‌پذیری می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند آموزش، بازاریابی، پژوهش و ... بسیار مفید باشد.

چرخه پرامپت‌نویسی 

ساختار پرامپت نویسی منطبق بر یک چرخه بهبود مستمر دمینگ که شامل چهار مرحله اصلی است که به بهبود کیفیت پاسخ ها کمک می کند. 

1. برنامه‌ریزی (Plan): در این مرحله، ابتدا باید اهداف و نیازهای خود را شفاف‌سازی و پرامپت را طراحی کنید. به عبارت دیگر تعیین و طراحی نوع پاسخی است که از مدل هوش مصنوعی می‌خواهید و آنچه که به دنبال آن هستید.

2. اجرا (Do): در این مرحله، پرامپت طراحی شده را در تعامل با مدل هوش مصنوعی اعمال می‌کنید. این مرحله شامل اجرای پرسش و دریافت پاسخ از مدل است.

3. بررسی (Check): پس از دریافت پاسخ، زمان بررسی و تحلیل نتایج فرام رسیده است. این مرحله شامل ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها و مقایسه آن‌ها با انتظارات اولیه شماست. آیا پاسخ‌ها مطابق با نیاز شما بودند؟ آیا اطلاعات دقیق و مرتبط ارائه شده است؟

4. اقدام (Act): در این مرحله، بر اساس نتایج بررسی شده، باید تصمیم‌گیری و اقدام کنید. این شامل اصلاح پرامپت‌ها، تغییر در ساختار یا افزودن جزئیات جدید بر اساس بازخورد به دست آمده است.  اگر دریافتید که پاسخ‌ها ناکافی هستند، ممکن است نیاز به اصلاح پرامپت‌های قبلی داشته باشید. مثلاً می‌توانید پرسش را تغییر دهید یا جزئیات بیشتری اضافه کنید. با پرامپت‌های بهبود یافته، چرخه را دوباره آغاز کنید تا به نتایج بهتری برسید.

ساختار یک پرامپت حرفه ای

برای حداکثر استفاده از هوش مصنوعی، باید پرامپت‌هایی ایجاد کنیم که به ما امکان می‌دهد پاسخ‌های دقیقی دریافت کنیم. این کار نیاز به شناخت و استفاده از هشت مؤلفه کلیدی دارد:

۱. نقش (Role): نقش به این معناست که شما از چت‌جی‌پی‌تی می‌خواهید چه نوع شخصیتی را اجرا کند. این کار به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا پاسخ‌ها را از دیدگاه درست تولید کند.

نکات مهم

• انتخاب نقش مرتبط: اطمینان حاصل کنید که نقشی که انتخاب می‌کنید متناسب با اهداف شماست.

• وضوح در بیان: به طور واضح بیان کنید که نقش از چه جنبه‌هایی باید به وظایف خود بپردازد.

مثال: "نقش یک مشاور مالی را بر عهده بگیر و به من در مدیریت بودجه خانوادگی کمک کن."

۲. مخاطب (Audience): مشخص کنید که مخاطب پاسخ چه کسانی هستند و نیازهای آن‌ها چه چیزهایی است. این کار به چت‌جی‌پی‌تی کمک می‌کند تا با لحن و مفاهیم مناسب پاسخ دهد.

نکات مهم

• شناسایی مخاطب دقیق: درک بهتر مخاطب باعث می‌شود پاسخ‌ها بیشتر به نیازهای آن‌ها پاسخ داده و مرتبط باشند.

• تنظیم محتوا بر حسب سن و سطح تسلط: محتوا باید با توجه به سن و سطح اطلاعات مخاطب تنظیم شود.

مثال: "مخاطب من جوانان ۱۸ تا ۲۵ ساله هستند که به سرمایه‌گذاری علاقه‌مندند."

۳. کار (Task): باید به طور دقیق مشخص کنید که کدام عمل یا وظیفه باید انجام شود. این مشخصه به چت‌جی‌پی‌تی کمک می‌کند بلافاصله درک کند که انتظارات شما چیست.

نکات مهم

• استفاده از افعال عملی: شروع پرامپت با افعال عملی به وضوح هدف را بیان می‌کند.

• ساده‌سازی دستور کار: از پیچیدگی‌های اضافی در توضیحات بپرهیزید.

مثال: "لطفاً یک برنامه غذایی متعادل برای کاهش وزن پیشنهاد بده."

۴. لحن (Tone): این بخش به نوع احساسی که می‌خواهید پاسخ داشته باشد مربوط می‌شود. لحن می‌تواند دوستانه، رسمی، یا غیررسمی باشد.

نکات مهم: 

• تنظیم لحن بر حسب مخاطب: لحن باید با شخصیت و انتظارات مخاطب هماهنگ باشد.

• شفافیت در خواسته‌ها: به وضوح بگویید که چه احساسی را می‌خواهید در پاسخ ایجاد کنید.

مثال: "لحن پاسخ باید دوستانه و غیررسمی باشد، طوری که حس راحتی و صمیمیت را منتقل کند."

۵. هدف (Goal): این بخش هدف کلی شما را مشخص می‌کند. چه نتیجه‌ای می‌خواهید از چت‌جی‌پی‌تی بدست آورید؟

نکات مهم

• شفافیت در اهداف: اهداف باید به‌طور مشخص بیان شوند تا AI بتواند بر اساس آن‌ها عمل کند.

• پیگیری نتایج: پس از دریافت پاسخ، نتایج را بررسی کنید و ببینید آیا در راستای هدف هستند یا خیر.

مثال: "هدف من این است که بعد از دریافت این اطلاعات، بتوانم تصمیم بهتری درباره سرمایه‌گذاری بگیرم."

۶. ضروریات (Essentials): این قسمت به جزئیاتی که باید در نظر گرفته شود مربوط می‌شود. می‌توانید اطلاعات اضافی یا المان‌های خاصی که برای شما مهم است را ذکر کنید.

نکات مهم

• تاکید بر جزئیات مهم: نکات کلیدی و ضروری را مشخص کنید تا جواب‌های مفیدی دریافت کنید.

• پرهیز از جزئیات غیرضروری: اطلاعات بیش از حد ممکن است باعث سردرگمی شود.

مثال: "لطفاً در پاسخ خود، مزایا و معایب هر گزینه‌ای که پیشنهاد می‌دهید را ذکر کنید."

۷. فرمت (Format): این مؤلفه به نوع ساختار پاسخ اشاره می‌کند. آیا می‌خواهید پاسخ به صورت فهرست باشد، یک پاراگراف طولانی یا جدولی؟

نکات مهم

• وضوح در فرمت: به وضوح بیان کنید که چه نوع فرمت و ساختاری مورد نظر شماست.

• سازگاری با ابزارها: فرمت انتخابی باید با نوع داده‌ای که می‌خواهید دریافت کنید هماهنگ باشد.

مثال: "پاسخ باید به صورت یک لیست با شماره‌گذاری باشد."

۸. محدودیت‌ها (Limits): این بخش هرگونه محدودیت زمانی یا محتوایی را که باید در نظر گرفته شود، مشخص می‌کند. این کار به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا در چهارچوب مشخصی عمل کند و از ارائه اطلاعات زائد یا غیرضروری جلوگیری کند.

نکات مهم

• وضوح در محدودیت‌ها: هر نوع محدودی که دارید را به‌طور مشخص بیان کنید.

• توجه به زمان: اگر زمان خاصی برای انجام کار دارید، مقابله با آن را در نظر بگیرید و همراه با پرامپت ذکر کنید.

• محتوا: هر گونه اطلاعات یا موضوعاتی که نمی‌خواهید در پاسخ‌ها وجود داشته باشد را مشخص کنید.

مثال:"پاسخ را در کمتر از ۲۰۰ کلمه تنظیم کن و از بیان هرگونه اطلاعات فنی غیرضروری خودداری کن."

مثال کامل برای ایجاد پرامپت حرفه‌ای

پرامپت: "به عنوان یک مشاور مالی، لطفاً یک برنامه مالی برای یک جوان ۲۵ ساله که تازه کار خود را شروع کرده است طراحی کن. مخاطب ما نیاز به اطلاعاتی در مورد سرمایه‌گذاری، پس‌انداز و مدیریت هزینه‌ها دارد. پاسخ باید به صورت یک لیست منظم باشد و شامل نکات عملی و توصیه‌های مفید باشد. لحن پاسخ دوستانه و مشوق باشد و پاسخ نباید بیشتر از ۳۰۰ کلمه باشد."

تجزیه و تحلیل مؤلفه‌ها در مثال

۱. نقش: در اینجا، "مشاور مالی" به عنوان نقش مشخص شده است. این نقش باعث می‌شود که چت‌جی‌پی‌تی اطلاعات مرتبط و تخصصی ارائه دهد.

۲. مخاطب : یک جوان ۲۵ ساله که تازه کار خود را شروع کرده است" مخاطب است. این مشخصه به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا اطلاعات را متناسب با سن و تجربه مخاطب تنظیم کند.

۳. کار : درخواست "طراحی یک برنامه مالی" به وضوح بیان می‌شود که وظیفه‌ای را که از چت‌جی‌پی‌تی انتظار دارید، مشخص می‌کند.

۴. لحن : لحن دوستانه و مشوق" به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که پاسخ‌هایی با حس مثبت و تشویق‌کننده ارائه دهد.

۵. هدف : دهدف کلی، ارائه برنامه‌ای است که به مخاطب در زمینه مدیریت مالی کمک کند.

۶. ضروریات : شامل نکات عملی و توصیه‌های مفید" به هوش مصنوعی می‌گوید که چه نوع اطلاعاتی باید ارائه شود.

۷. فرمت :  "به صورت یک لیست منظم" ساختار مورد نظر را مشخص می‌کند و به چت‌جی‌پی‌تی هدایت می‌کند که چگونه پاسخ را تنظیم کند.

۸. محدودیت‌ها : "پاسخ نباید بیشتر از ۳۰۰ کلمه باشد" محدودیت محتوایی را مشخص می‌کند.

جمع‌بندی

پرامپت‌نویسی یک مهارت کلیدی در دنیای هوش مصنوعی است که نه تنها به بهبود کیفیت پاسخ‌ها کمک می‌کند، بلکه می‌تواند در فرآیندهای خلاقانه و تصمیم‌گیری تأثیرگذار باشد. با یادگیری و تمرین در زمینه پرامپت‌نویسی، کاربران می‌توانند به توانمندی‌های قابل توجهی دست یابند و از پتانسیل‌های هوش مصنوعی به بهترین شکل بهره‌برداری کنند.

با ترکیب و رعایت این هشت مؤلفه کلیدی، می‌توانید پرامپت‌های مؤثرتری ایجاد کنید که به شما در دستیابی به پاسخ‌های دقیق و مرتبط‌تر کمک می‌کنند. توجه به نقش، مخاطب، کار، لحن، هدف، ضروریات، فرمت و محدودیت‌ها باعث افزایش کیفیت پاسخ‌ها و ایجاد تعامل بهتر خواهد شد.

نکات کلیدی

• وضوح: یک پرامپت خوب باید کاملاً واضح و ساده باشد. ابهام در پرسش می‌تواند منجر به نتایج غیر مرتبط یا ناکافی شود.

• جزئیات: ارائه اطلاعات و زمینه‌های مشخص به مدل کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد. به عنوان مثال، بیان موضوع و نوع پاسخ مورد نظر (تخصیص، تحلیل، توضیح و غیره) می‌تواند مؤثر باشد.

• مثال‌زدن: استفاده از مثال‌ها در پرامپت‌ها می‌تواند به مدل کمک کند تا قالب یا سبک مورد نظر را بهتر بفهمد و به این ترتیب پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهد.

• سازگاری: تجربه تسلط بر پرامپت‌نویسی زمان‌بر است و نیازمند آزمایش و خطا است. گاهی نیاز است که با تغییر در ساختار یا واژگان پرسش، بهترین نتیجه را دریافت کنیم.

• آزمایش و خطا: همیشه به نتایج پاسخ‌های دریافتی توجه کنید و بر اساس آن‌ها پرامپت‌های خود را اصلاح کنید.

• استفاده از بازخورد: از بازخوردهای دریافتی برای بهینه‌سازی پرامپت‌های آینده استفاده کنید.