برومبت للهندسة

هندسة الموجهات هي فن صياغة التوجيهات أو التعليمات الفعالة لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصةً النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، لتوليد مخرجات مرغوبة وعالية الجودة. وهو ينطوي على فهم كيفية تفسير هذه النماذج للغة ومن ثم تصميم مطالبات تستخرج استجابات محددة ودقيقة. تُعد المطالبات الفعالة أمراً بالغ الأهمية لإطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في مختلف التطبيقات، بدءاً من إنشاء المحتوى إلى حل المشكلات المعقدة.

ما هي شركة برومبت الهندسية؟

إن هندسة الموجهات هي أكثر من مجرد طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي؛ إنها تتعلق بالتصميم الاستراتيجي للمدخلات لتحسين مخرجات النموذج. إنها مهارة بالغة الأهمية، لأن نفس النموذج يمكن أن ينتج عنه نتائج مختلفة إلى حد كبير بناءً على التغييرات الطفيفة في الموجه. يمكن أن تؤدي المطالبة المصممة بشكل جيد إلى تحسين ملاءمة استجابة الذكاء الاصطناعي وتماسكها ودقتها بشكل كبير. وغالبًا ما تتضمن هذه العملية التجريب والتكرار لاكتشاف الصياغة والشكل والسياق الأكثر فعالية لمهمة معينة. وتكتسب هندسة الموجهات أهمية خاصة في المجالات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل توليد النصوص وتلخيص النصوص وحتى المهام في مجال الرؤية الحاسوبية التي تستخدم نماذج قادرة على فهم التعليمات النصية، مثل نموذج أي شيء (SAM).

تطبيقات الهندسة الموضعية

يتم تطبيق الهندسة السريعة في العديد من المجالات، مما يعزز قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات العالم الحقيقي. فيما يلي بعض الأمثلة:

• إنشاء المحتوى والتسويق: في مجال إنشاء المحتوى، يمكن استخدام هندسة المطالبات لإنشاء مقالات ومنشورات مدوّنات ونسخ تسويقية ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي. على سبيل المثال، بدلاً من المطالبة العامة مثل "اكتب وصفًا للمنتج"، قد تكون المطالبة المصممة للحصول على نتائج أفضل هي "اكتب وصفًا مقنعًا وموجزًا للمنتج لسماعاتنا الجديدة المانعة للتشويش مع تسليط الضوء على ميزاتها: صوت واضح تمامًا، وعمر بطارية يصل إلى 30 ساعة، وتصميم مريح فوق الأذن، وإلغاء الضوضاء النشط. الجمهور المستهدف: الشباب المحترفون والطلاب." هذا المستوى من التفاصيل يوجه الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى تسويقي أكثر استهدافًا وفعالية.

• روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء: في مجال خدمة العملاء، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بواسطة برامج الدردشة الآلية التي تعمل بواسطة برامج الدردشة الآلية ذاتية التشغيل والمُحسَّنة من خلال هندسة المطالبات أن تتعامل مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء بكفاءة. وبدلاً من الاعتماد على البرامج النصية الثابتة، يمكن إنشاء المطالبات بشكل ديناميكي بناءً على مدخلات العميل لتوجيه المحادثة نحو الحل. على سبيل المثال، بالنسبة لاستفسار مستخدم مثل "طلبي لم يصل بعد"، يمكن تصميم مطالبة لتوجيه روبوت الدردشة الآلي إلى: "الاستفسار بأدب عن رقم الطلب وعنوان البريد الإلكتروني من العميل. وبمجرد الحصول على هذه المعلومات، استخدم هذه المعلومات للتحقق من حالة الطلب في نظامنا وتزويد العميل بآخر تحديثات التتبع ووقت التسليم المقدر. إذا تأخر الطلب، قدم اعتذاراً صادقاً وخيارات للتعويض، مثل خصم على عملية الشراء التالية." تضمن هذه المطالبة المصممة هندسيًا أن يوفر روبوت الدردشة الآلي دعمًا مفيدًا ومُراعيًا للسياق، مما يحسّن من رضا العملاء.

المفاهيم الرئيسية في الهندسة السريعة

هناك العديد من المفاهيم الأساسية الحاسمة للهندسة السريعة الفعالة:

• الوضوح والخصوصية: تكون المطالبات الأكثر فعالية واضحة ومحددة، مما يترك مجالاً ضئيلاً للذكاء الاصطناعي لإساءة تفسير المخرجات المطلوبة. يمكن أن تؤدي المطالبات الغامضة إلى استجابات عامة أو غير ذات صلة. على سبيل المثال، بدلًا من طلب "اكتشاف الأجسام في هذه الصورة"، قد تكون المطالبة الأكثر وضوحًا هي "تحديد ورسم مربعات محددة حول جميع السيارات والمشاة في الصورة المقدمة". بالنسبة لمهام اكتشاف الأجسام باستخدام Ultralytics YOLO النماذج، فإن التعليمات الدقيقة هي المفتاح للحصول على نتائج دقيقة.

• توفير السياق: يساعد توفير سياق كافٍ الذكاء الاصطناعي على فهم الفروق الدقيقة للطلب. قد يشمل ذلك المعلومات الأساسية أو النبرة المطلوبة أو الأسلوب أو القيود المحددة. على سبيل المثال، عند استخدام تحليل المشاعر، يمكن أن يؤدي توفير سياق حول مصدر النص (على سبيل المثال، "مراجعة العميل" أو "منشور على وسائل التواصل الاجتماعي") إلى تحسين دقة تحليل المشاعر.

• التنقيح التكراري: غالبًا ما تكون هندسة الموجهات عملية تكرارية. ومن الضروري تجريب مختلف العبارات والهياكل والمعلمات للعثور على المطالبات التي تحقق أفضل النتائج. يمكن أن تساعد المنصات مثل Ultralytics HUB في إدارة وتتبع التجارب باستخدام مطالبات ونماذج مختلفة.

• تعلّم اللقطات القليلة: تدعم العديد من نماذج التعلُّم المتقدمة، حيث يمكنك تقديم بعض الأمثلة لأزواج المدخلات والمخرجات المرغوبة مباشرةً ضمن المطالبة. هذا يمكن أن يوجه النموذج لمحاكاة النمط أو التنسيق المطلوب بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي عرض بعض الأمثلة لمخرجات منسقة بشكل صحيح إلى تحسين قدرة النموذج بشكل كبير على اتباع تعليمات التنسيق المعقدة.

من خلال فهم هذه المبادئ وتطبيقها، يمكن للمستخدمين تسخير قوة نماذج الذكاء الاصطناعي بفعالية من خلال هندسة سريعة ماهرة، وفتح إمكانيات جديدة وتحسين سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي.