مبادئ هندسة الأوامر: 7 خطوات لتحسين أوامر الذكاء الاصطناعي

ما هي هندسة الأوامر؟

تُعرف هندسة الأوامر (Prompt Engineering) بأنها فن صياغة التعليمات بدقة لتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي نحو استجابات تتماهى مع حاجات المستخدمين. وتعتمد هذه الأنظمة المصممة لفهم وتحليل المدخلات على وضوح الأوامر لتقديم نتائج أكثر دقة وملاءمة، وكأنها مرآة تعكس نوايا المتحاور معها.

مقارنة شاملة بين DeepSeek وGPT-4 وClaude وأحدث الأدوات الذكية

تخيل مثلا أنك تتحاور مع مساعد ذكي، أو تبحث عن وصفة عشاء. ثم تكتب: “أريد شيئًا لذيذًا للعشاء”،  فتأتيك استجابة عامة، ربما وصفات لا تثير شهيتك. لكن حين تضيء طلبك بتفاصيل أكثر مثل: “أريد وجبة بالدجاج والبطاطس”، تتلقى اقتراحًا أكثر دقة، وكأنه مُعدٌّ خصيصًا لك. هذه هي هندسة الأوامر، أو ما يُعرف بهندسة التلقين، حيث يُصاغ الطلب بمهارة، ليقود الذكاء الاصطناعي إلى استجابة تتجاوز التوقعات، وتقترب من ملامسة الحاجة الحقيقية

تعدد الترجمات لمصطلح “Prompt Engineering” وأيها الأكثر دقة؟

يُعد مصطلح Prompt Engineering من المفاهيم الحديثة في الذكاء الاصطناعي، لكنه لم يحظَ بترجمة عربية موحدة، مما أدى إلى تعدد الترجمات التي قد تُسبب ارتباكًا للقارئ العربي. ومن بين الترجمات الشائعة التي ظهرت لهذا المفهوم:

• هندسة المطالبات (تعريب مباشر لـ “Prompt Engineering”)
• هندسة البرومبت
• الهندسة الفورية
• الهندسة السريعة

ما هي الترجمة الأكثر دقة؟

يمكن استخدام أي من المصطلحات أعلاه، لكن من الناحية العملية، تبقى “هندسة الأوامر” الأقرب إلى الدقة، لأنها توضح كيفية تصميم الأوامر وتحسينها للحصول على أفضل استجابة من الذكاء الاصطناعي.

4 نصائح من خبير لاحتراف هندسة الأوامر في الذكاء الاصطناعي

كيف تعمل هندسة الأوامر؟

تستند نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بنى تعتمد على تقنيات معمارية حديثة، مثل الشبكات العصبية، مما يمكّنها من استيعاب تعقيدات اللغة وفهم السياقات الواسعة.

وتأتي هنا أهمية هندسة الأوامر، حيث تسمح للمستخدمين بتوجيه النموذج ليقدم استجابات منطقية ومتناسقة تتماشى مع متطلبات السياق. ومع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على معالجة اللغة الطبيعية، أصبحت أداة أساسية لضمان تقديم مخرجات ذات جودة عالية.

أنواع هندسة الأوامر

عند التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي،  غالبا ما يتم استخدام أحد الأنواع الأساسية لهندسة الأوامر:

• أوامر قائمة على التعليمات: تقدم تعليمات مباشرة للنماذج لتوليد استجابات محددة.
• أوامر متعددة الخيارات: توفر للنموذج عدة استجابات محتملة، ويقوم النموذج باختيار الأنسب وفقًا للسياق.
  أوامر سياقية: تتيح للنموذج تلميحات تراكمية تؤثر على اتخاذ القرار، مما يساعد في توجيه استجاباته في اتجاه معين.
  أوامر لتخفيف التحيز: تُستخدم للتحقق من التحيزات في الردود وتتيح للمستخدمين ضبط المخرجات عند الحاجة.
  أوامر التخصيص والتفاعل: تسمح للمستخدمين بضبط الاستجابات لتحسين النتائج، وتدريب النماذج على تقديم ردود أكثر دقة مع كل تكرار للعملية.

فوائد هندسة الأوامر

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لهندسة الأوامر في تحقيق مخرجات ذات جودة عالية بجهد ضئيل في المراجعة والتعديل بعد الإنتاج،  ويتمتع مهندس الأوامر الجيد بقدرة على فهم كيفية استخراج أفضل النتائج من النماذج التوليدية المتاحة في السوق.

فعلى سبيل المثال، يتطلب كتابة الأوامر الخاصة بنماذج مثل GPT-3 أو GPT-4 من OpenAI توجّهاً مختلفاً عن كتابة الأوامر ل Gimini،  أو claude أو حتى ميدجورني عندما يتعلق الأمر بالصور،  لذلك يشترط على مهندس الأوامر أن يفهم جيداالفروقات الجوهرية والدقيقة بين النماذج المختلفة.

ومع توسع النماذج المفتوحة المصدر (وآخرها نموذج DeepSeek الصيني مثلا) يبدع المهندسون في استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق تتجاوز إمكانياته الأصلية، لتحقيق نتائج حقيقية ومدهشة. كما تكتشف المؤسسات طرقًا مبتكرة لاستعمال هندسة الأوامر لحل المشكلات الواقعية:

• المحادثات التفاعلية: تساعد هندسة الأوامر في تصميم روبوتات دردشة تقدم إجابات ذات صلة وسياق مناسب في الوقت الفعلي. حيث يمكن للمطورين ضمان استيعاب الذكاء الاصطناعي لأسئلة المستخدمين وتقديم ردود ذات معنى من خلال صياغة الأوامر بفعالية.

• الرعاية الصحية: تُستخدم هندسة الأوامر في تقديم ملخصات للبيانات الطبية واقتراح خطط علاجية. حيث تساعد الأوامر الفعّالة نماذج الذكاء الاصطناعي في معالجة بيانات المرضى وتقديم رؤى وتوصيات دقيقة.

• تطوير البرمجيات: يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في تقديم اقتراحات برمجية وحلول للتحديات البرمجية. حيث تساهم هندسة الأوامر في توفير الوقت وتقديم دعم للمطورين في إتمام مهام البرمجة.

كيفية إعداد الأوامر في الذكاء الاصطناعي التوليدي

من خلال هذا الدليل السريع، ستتعرف على الخطوات الأساسية لإعداد الأوامر بفعالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي:

• وضّح استفسارك بأقصى درجة ممكنة من الوضوح

بما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على التعلم العميق المُدرب على بيانات من إنتاج البشر والآلات، فهو يفتقر للقدرة على تفسير نواياك تلقائياً. ما تضعه كأمر هو بالضبط ما ستحصل عليه. لذا، عند إدخال استفسار، من الأفضل أن يكون بلغة واضحة ومحددة، ويشمل السياق المطلوب.

فعلى سبيل المثال، بدلاً من كتابة أمر عام مثل: “اكتب مخططاً يتضمن عنواناً وخطوات تالية”، يمكنك تحسينه بقولك: “اكتب مخططاً مقترحاً لأطروحة بحث أكاديمي يشمل أقسام العنوان والملخص والخطوات التالية”.

• جرّب للحصول على أفضل الممارسات

لكل نوع من المخرجات، سواء كان ملخصاً أو مقترح بحث أو نقاطاً رئيسية في السيرة الذاتية، ستحتاج لتجربة عدة صيغ مختلفة للأمر نفسه. بهذه الطريقة، يمكنك تحديد ما إذا كان عليك تضمين توجيهات معينة مثل “بلغة رسمية”.

وإذا كنت بحاجة إلى إضافة أسلوب، فهل يجب عليك استخدام “بلغة مهنية” أم “بلغة رسمية”؟ بالإضافة إلى ذلك، جرب تعديل مدخلاتك من خلال إضافة أمثلة للمخرجات المطلوبة، لتوضيح النموذج الذي ترغب في الحصول عليه.

• تابع بأوامر إضافية أو استفسارات

بعد الوصول إلى الصيغة والشكل المناسبين للمخرجات، قد ترغب في تحديد عدد الكلمات أو الحروف المطلوبة. أو قد تحتاج لإنتاج نسختين منفصلتين من المخطط، إحداهما لأغراض داخلية.

ويمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ هذه التعديلات بناءً على المخرجات السابقة. استمر في “هندسة” الأوامر حتى تحصل على النتائج المرغوبة.

• استمتع بتجربة تقنيات تهيئة مختلفة للأوامر

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يزال تقنية جديدة ومتطورة، إلا أن الباحثين قد طوروا بالفعل استراتيجيات فعّالة لتهيئة الأوامر. إليك بعض هذه التقنيات:

• التوجيه بدون أمثلة (Zero-shot prompting): تعد هذه الطريقة من أبسط أساليب إعداد الأوامر، حيث يقدم للموديل تعليمات مباشرة دون معلومات إضافية. هذه الطريقة مناسبة للمهام البسيطة.
• التوجيه مع أمثلة قليلة (Few-shot prompting): تتضمن هذه الطريقة تزويد الموديل ببعض الأمثلة لتوجيه مخرجاته. وتعتبر أكثر ملاءمة للمهام المعقدة مقارنة بالطريقة الأولى.
• التوجيه بتسلسل الأفكار (Chain-of-thought prompting): تساعد هذه الطريقة على تحسين دقة المخرجات من خلال تقسيم الاستنتاجات المعقدة إلى خطوات وسيطة، مما يسهل على النموذج الوصول إلى نتائج دقيقة.
• ربط الأوامر (Prompt chaining): يتم فيها تقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية بسيطة، ثم يتم استخدام مخرجات الذكاء الاصطناعي لإكمال المهمة الكبيرة. وتساعد هذه الطريقة على تحسين الدقة والاتساق في المهام الأكثر تعقيداً.

هذه إذا بعض التقنيات التي يمكنك تجربتها أثناء استكشافك لهندسة الأوامر. وغالباً ما يكون النهج الأمثل هو الجمع بين عدة أساليب لتحقيق النتائج المرجوة.

مبادئ هندسة الأوامر: 7 خطوات لتحسين أوامر الذكاء الاصطناعي

ما المهارات التي يحتاجها مهندس الأوامر؟

لم يعد يخفى على أحد اعتماد الشركات التقنية الكبرى على توظيف مهندسي الأوامر للمساعدة في تطوير المحتوى الإبداعي، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، وتحسين مهام الترجمة الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية.

وتتنوع المهارات المطلوبة في هذا المجال، مثل الإلمام بالنماذج اللغوية الكبيرة، والقدرة على شرح المفاهيم التقنية بوضوح، والخبرة في البرمجة، وخاصة في لغة بايثون، إلى جانب فهم هياكل البيانات والخوارزميات.

كما يحتاج مهندس الأوامر إلى القدرة على التعامل بمرونة مع المفردات والتعبيرات السياقية، حيث يمكن أن يؤثر كل لفظ في الأوامر على نتيجة الذكاء الاصطناعي. أما إذا كان الهدف هو توليد شفرات برمجية، فيجب أن يتمتع المهندس بفهم للمبادئ البرمجية واللغات الخاصة بها.

وبالنسبة لمن يعملون مع مولدات الصور، فإن معرفة بمبادئ الفن والتصوير تساعدهم على تحقيق مخرجات بصرية بجودة عالية. أما عند إنشاء محتوى لغوي، فإن الإلمام بالأنماط السردية أو النظريات الأدبية قد يكون مفيدًا.

وظيفة مهندس الأوامر وآفاق التوظيف

تبدو مهنة مهندس الأوامر واعدة، حيث يُسجل حالياً أكثر من 3,788 فرصة عمل شاغرة على منصة Indeed، وتُقدر الرواتب لهذا التخصص في الولايات المتحدة بما يصل إلى 200 ألف دولار و300 ألف بحسب بعض المصادر.

وفي حين أن الخلفية التعليمية المطلوبة غالبًا ما تكون في علوم الحاسوب أو المجالات التقنية ذات الصلة، إلا أن بعض مهندسي الأوامر الناجحين يأتون من مجالات غير تقنية، مثل الكتابة أو التحرير، واكتسبوا خبراتهم عبر التعلم الذاتي والتجربة المباشرة مع الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضا:
50 سؤالاً وجواباً لفهم الذكاء الاصطناعي: دليل المبتدئين 

الأسئلة الشائعة

1. ما هي هندسة الأوامر؟
   
   هندسة الأوامر هي عملية صياغة أوامر واضحة ودقيقة تهدف إلى تحسين استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يجعلها قادرة على تلبية احتياجات المستخدم بشكل أكثر دقة وتخصصًا.

2. كيف تُحدث هندسة الأوامر فرقًا في جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي؟
   
   تساعد هندسة الأوامر على تقليل الأخطاء وتقديم نتائج أكثر دقة وملاءمة من خلال تحسين توجيه استفسارات المستخدم إلى النماذج التوليدية. هذا يُقلل من الحاجة إلى مراجعة المخرجات أو تعديلها لاحقًا.

3. كيف تعمل هندسة الأوامر؟
   
   تعتمد هندسة الأوامر على تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل الشبكات العصبية العميقة. يقوم المستخدم بصياغة الأوامر بطريقة واضحة، مع تحديد التفاصيل المطلوبة. يتم تعزيز الأداء باستخدام تقنيات مثل تقسيم الرموز، وضبط المعايير، وإضافة أمثلة توضيحية عند الحاجة.

4. ما أنواع الأوامر المستخدمة في هندسة الأوامر؟

   • أوامر إكمال النص: إكمال الجمل أو النصوص الناقصة.
   • أوامر قائمة على التعليمات: توجيهات محددة للحصول على مخرجات معينة.
   • أوامر متعددة الخيارات: تقديم خيارات متعددة للنموذج ليختار الأنسب.
   • أوامر سياقية: تضمين تلميحات إضافية لتوجيه النتائج.
   • أوامر تخفيف الانحياز: المساعدة في ضبط المخرجات وضمان الحيادية.
     
     

5. ما فوائد هندسة الأوامر؟

   • إنتاج مخرجات عالية الجودة بجهد أقل في المراجعة.
   • تمكين الذكاء الاصطناعي من تلبية احتياجات المستخدم بشكل أكثر تخصصًا.
   • تحسين كفاءة العمل باستخدام النماذج التوليدية.
     
     

6. ما المهارات التي يحتاجها مهندس الأوامر؟

   • معرفة بالنماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT.
   • إتقان لغة البرمجة مثل Python.
   • فهم هياكل البيانات والخوارزميات.
   • القدرة على تحليل السياق وصياغة الأوامر بمرونة وفعالية.
     
     

7. ما التطبيقات العملية لهندسة الأوامر؟

   • روبوتات الدردشة: تصميم ردود فعّالة وسياقية.
   • الرعاية الصحية: تلخيص البيانات الطبية وتقديم اقتراحات علاجية.
   • تطوير البرمجيات: مساعدة المطورين في تحسين البرمجيات وتوفير الحلول البرمجية بسرعة.
     
     

8. كيف تبدأ في صياغة الأوامر؟

   • حدد استفسارك بوضوح وتفصيل.
   • جرب صيغ مختلفة للأمر للحصول على أفضل النتائج.
   • استخدم أمثلة توضيحية لتوجيه النموذج عند الحاجة.
     
     
9. ما الذي ينتظر هندسة الأوامر في المستقبل؟
   
   من المتوقع أن تتطور لتشمل أوامر أكثر تكاملاً، حيث يمكن للمستخدمين دمج النصوص، البرمجيات، والصور في أوامر موحدة. كما ستشهد تطورات في التكيف الذاتي للأوامر مع سياق المستخدم.