مهندسی پرامپت Prompt Engineering چیست؟

فرق میان یک AI (هوش مصنوعی) که پاسخ‌های متوسط و کلیشه‌ای تولید می‌کند؛ با یک AI که ایده‌های میلیون‌دلاری ارائه می‌دهد؛ صرفاً در مدل آن نیست! بلکه در پرامپتی است که مدل، دریافت کرده است. از زمان راه‌اندازی ChatGPT در سال ۲۰۲۲، شکافی کمتر دیده شده در میان کاربران، به‌وجود آمده است: ۱. کسانی که فقط از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و ۲. کسانی که هوش مصنوعی را تحت فرمان خود در آورده‌اند.

مهندسی پرامپت، Prompt Engineering یا به عبارتی دیگر، مهندسی درخواست، یک مهارت اساسی و مهم برای استفاده کامل از قدرت هوش مصنوعی است. تسلط بر این مهارت، به شما این امکان را می‌دهد تا قدرت پنهان در هر مدل را فعال کرده و هوش آن را، در خدمت خود بگیرید؛ چه برای تولید محتوا، چه برای بهبود فرایند تصمیم‌گیری یا خودکارسازی جریان‌های کاری پیچیده.

در ادامه، بخوانید:

• مهندسی پرامپت چیست؟
• چگونه به یک پرامپت، ساختار بدهیم؟
• مثالی از یک پرامپت کامل
• تکنیک‌های اصلی
• سرویس هوش مصنوعی لیارا
• نتیجه‌گیری

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت هنر و علم طراحی دستورالعمل‌های مؤثر برای هدایت مدل‌های هوش مصنوعی به‌سوی خروجی‌های مطلوب است.

اگرچه مدل‌ها، بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و در سطح بالایی از هوشمندی قرار گرفته‌اند، اما همچنان برای انجام دقیق وظایف خود، به دستورالعمل‌های دقیق و هدفمند نیاز دارند.

نوشتن پرامپت‌های مناسب به مدل کمک می‌کند تا بخش‌هایی از دانش و تجربه‌اش، که بیشترین تطابق را با اهداف شما دارد، شناسایی کند و آن‌ها را به کار بگیرد. به عنوان مثال، وقتی در دستور خود از مدل می‌خواهید که «نقش یک کارشناس بازاریابی را ایفا کند»، مدل سعی می‌کند تا پاسخ‌هایش را بر اساس مفاهیم مرتبط با حوزه بازاریابی، تنظیم کند.

در نظر داشته باشید که این راهنما، به پرامپت‌نویسی برای مدل‌های صوتی، تصویری، ویدئویی یا مدل‌های تخصصی کمتر رایج نمی‌پردازد.

چگونه به یک پرامپت، ساختار بدهیم؟

اولین گام برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان پاسخ‌های مدل، پیروی از یک ساختار مشخص در نگارش پرامپت است. این موضوع هنگام شروع یادگیری مهندسی پرامپت اهمیت دارد، چرا که باعث می‌شود درک بهتری از تأثیر واژگان، بر رفتار مدل پیدا کنید.

یک ساختار مناسب برای پرامپت از اجزای زیر تشکیل می‌شود:

۱. نقش (Role)

افزودن یک نقش مانند «تو یک نویسنده خلاق هستی…»، «مثل یک مدیر پروژه خبره فکر کن…»، یا «به عنوان یک تحلیل‌گر مالی متخصص…»، به مدل کمک می‌کند تا حوزه‌ی دانشی که باید در آن فعالیت کند را بهتر درک کند.

۲. دستورالعمل (Instruction)

این بخش، دستورهای اصلی است که به مدل می‌گوید چه کاری انجام دهد و چگونه آن را انجام دهد. در ادامه نمونه‌هایی از انواع دستورالعمل‌هایی که می‌توان به مدل داد؛ آورده شده است:

• Taskهای عمومی: شامل دستورات رایج، مانند «این مقاله را به‌صورت نکته‌وار خلاصه کن»، «این متن را از اسپانیایی به انگلیسی ترجمه کن»، یا «برای این محصول یک توضیح بنویس که برای مشتریان غیر فنی، قابل فهم باشد».
• سبک و لحن: نحوه‌ی نگارش مدل را کنترل می‌کند، مانند «لحن را غیررسمی و مکالمه‌ای نگه‌دار»، «به سبک تبلیغات دهه ۱۹۲۰ بنویس»، یا «با زبانی ساده که یک دانش‌آموز کلاس پنجمی هم بتواند بفهمد بنویس».
• فرآیند: گام‌هایی را که مدل باید پیش از تولید پاسخ انجام دهد مشخص می‌کند، مانند «قبل از پاسخ نهایی، مزایا و معایب را فهرست کن»، «پیش از پاسخ دادن، سوالات روشن‌کننده بپرس»، یا «وظیفه را به زیرفرآیندهای کوچک‌تر تقسیم کن».
• متا (Meta): نحوه‌ی استدلال مدل را آشکار یا کنترل می‌کند. برای مثال: «پیش از پاسخ دادن، توضیح بده که چطور پرامپت را تفسیر کردی» یا «فقط از اطلاعات ارائه‌شده استفاده کن، فرضیه‌سازی نکن».

ترجیحات خروجی (Output preferences)

اگر قصد دارید خروجی مدل در قالب خاصی مانند Markdown , JSON یا CSV ارائه شود، می‌توانید این موضوع را مشخص کنید. این گزینه، زمانی اهمیت دارد که قرار است خروجی، به‌طور خودکار، به ابزار دیگری منتقل شود، یا در یک سیستم ثانویه، استفاده شود.

زمینه (Context)

ارائه اطلاعات بیشتر در زمینه‌ی Task، کیفیت خروجی را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. مدل با درک بهتر محدودیت‌ها و فرصت‌های پیرامون دستور، می‌تواند خروجی دقیق‌تری تولید کند.

به عنوان مثال، اگر هدف شما تولید یک خلاصه‌ طرح پروژه است، افزودن اطلاعات کامل درباره‌ی شرکت، اهداف، و منابع موجود می‌تواند به‌طور مستقیم باعث ارتقای کیفیت پاسخ شود.

مثال ها (Examples)

ارائه یک مثال از پاسخ ایده‌آل به مدل، این امکان را فراهم می‌کند که مدل دقت بیشتری در جواب‌دهی، داشته باشد.

این رویکرد در Taskهایی مانند طبقه‌بندی داده، تطبیق الگو، تقلید سبک نوشتار، تبدیل داده‌ها، و استخراج ساختار از متن آزاد (text-to-structured-output) بسیار موثر است. به عنوان مثال، اگر در حال دسته‌بندی بازخورد مشتریان بر اساس احساس آن‌ها هستید، می‌توانید مثال زیر را، به مدل، ارسال کنید:

• ورودی: “من عاشق پاسخ‌دهی سریع پشتیبانی هستم.”
• خروجی: مثبت

همیشه سعی کنید مثال‌های دقیق و باکیفیت را به مدل ارسال کنید، زیرا، کیفیت مثال‌ها مهم‌تر از کمیت آن‌هاست.

ورودی (درخواست کاربر)

این بخش، هسته‌ی اصلی پرامپت شماست. همان پرسش، Task یا داده‌ای که می‌خواهید به مدل ارسال کنید. تمام بخش‌هایی که پیش از این گفته شد، در واقع برای شفاف‌سازی و راهنمایی مدل برای پردازش بهتر این ورودی طراحی شده‌اند.

کارآمدترین رویه ها در پرامپت نویسی

• شفاف و بدون ابهام باشید. از خود بپرسید: اگر فردی که با این Task آشنا نیست؛ این پرامپت را دریافت کند، آیا می‌تواند آن را به‌درستی انجام دهد؟
• بین جامع بودن و اختصار، تعادل برقرار کنید. پرامپت‌های طولانی‌تر بخش بیشتری از مدل را اشغال می‌کنند و ممکن است منجر به کاهش عملکرد یا تضعیف خروجی، شوند. مشخص و دقیق باشید، اما مختصر بیان کنید.
• از اصطلاحات یکسان به‌طور مداوم استفاده کنید. در ارجاع به بخش‌های کلیدی پرامپت از به‌کارگیری مترادف خودداری کنید. به‌عنوان مثال، اگر در ابتدای متن از اصطلاح «گزارش روزانه» استفاده کرده‌اید، در ادامه فقط از واژه‌ی «گزارش» استفاده نکنید؛ این ناسازگاری می‌تواند مدل را، دچار سردرگمی کند.
• دستورالعمل‌ها را به‌صورت مثبت بیان کنید. به مدل بگویید چه کاری انجام دهد، نه اینکه چه کاری را انجام ندهد. بیان مثبت، مستقیم‌تر است و پیروی از آن برای مدل آسان‌تر خواهد بود. مثلاً به‌جای اینکه بگویید «بیان غیررسمی نداشته باش»، بگویید «از لحن رسمی و حرفه‌ای استفاده کن.»
• پرامپت‌های بلندتر را ساختاربندی کنید. از جداکننده‌هایی مانند """ یا ### برای تفکیک بخش‌های مختلف (مانند زمینه، ورودی و دستورالعمل) استفاده کنید. این کار به مدل کمک می‌کند تا هر بخش را دقیق‌تر پردازش کند.

مثالی از یک پرامپت کامل

در ادامه، مثالی از یک پرامپت که شامل تمامی موارد ذکر شده است؛ برای شما قرار گرفته است:

نقش: شما یک استراتژیست محتوا و کپی‌رایتر ارشد، با تجربه در حوزه‌ی سئو و بازاریابی دیجیتال هستید.

دستورالعمل: بر اساس درخواست کاربر، یک مقدمه برای یک پست وبلاگ بنویس. لحن نوشتار باید دوستانه و آگاهی‌بخش باشد و برای صاحبان کسب‌وکارهای کوچک که پیش‌زمینه‌ی فنی ندارند، قابل درک به نظر برسد. مقدمه باید جذاب و حداکثر ۱۰۰ کلمه باشد.

ترجیحات خروجی: خروجی را در قالب Markdown ارائه بده. عنوان به صورت یک تیتر H2 باشد و مقدمه در قالب یک پاراگراف معمولی نوشته شود.

زمینه: این پست بخشی از یک محتوایی است که با هدف کمک به صاحبان کسب‌وکارهای کوچک برای پذیرش فناوری‌های نوین تولید می‌شود. هدف آن است که هوش مصنوعی را قابل‌فهم و کاربردی جلوه دهد، نه ترسناک یا پیچیده. این مقاله در وب‌سایتی منتشر خواهد شد که برای کارآفرینانی با زمان و تجربه‌ی فنی محدود طراحی شده است.

مثال‌ها: در ادامه نمونه‌ای از مقدمه‌ای که در یکی از پست‌های قبلی مورد پسند واقع شده آورده شده است: «اداره‌ی یک کسب‌وکار کوچک کار ساده‌ای نیست — و زمان شما ارزشمندترین دارایی‌تان است. خوشبختانه ابزارهای خودکارسازی (اتوماسیون) باعث شده‌اند بازیابی این زمان آسان‌تر از همیشه باشد. در این پست، توضیح می‌دهیم چگونه اپلیکیشن‌های ساده می‌توانند کارهای سنگین را برای شما انجام دهند.»

درخواست کاربر: ۵ راه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی که کسب‌وکارهای کوچک برای صرفه‌جویی در زمان از آن‌ها استفاده می‌کنند.

تکنیک های اصلی

توانایی ها و محدودیت های مدل های هوش مصنوعی را در نظر بگیرید

هر مدل می‌تواند یک دستورالعمل را به شکل متفاوتی، تفسیر کند. عواملی مانند اندازه‌ی مدل، معماری آن و داده‌هایی که مدل، بر روی آن‌ها آموزش دیده‌ است، بر کیفیت خروجی تأثیر می‌گذارند.

برای درک عملی این موضوع، پیشنهاد می‌شود ابتدا از مدل GPT-4o استفاده کنید و پس از آن، از مدل قدیمی‌تر و کوچکتر GPT-3.5 استفاده کرده و مشاهده کنید که این مدل چگونه در مواجهه با دستورالعمل‌های چندمرحله‌ای و دارای ظرافت، دچار مشکل می‌شود.

فارغ از میزان هوشمندی، نوع مدل نیز اهمیت دارد:

• مدل‌های زبانی کوچک (SLM) مانند Microsoft Phi، سبک و کارآمد هستند و برای Taskهای ساده، مناسب‌اند، اما در استدلال پیچیده یا Taskهای خلاقانه انعطاف‌پذیری کمتری دارند.
• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-3.5، برای Taskهای مبتنی بر زبان از جمله نوشتن، خلاصه‌سازی و تولید ایده بهینه شده‌اند.
• مدل‌های چندوجهی بزرگ (LMM) مانند GPT-4o، قادر به دریافت و تولید چندنوع ورودی و خروجی هستند و برای Taskهایی که شامل اسکرین‌شات، صدا یا تولید تصویر می‌شود، بسیار کاربردی‌اند.
• مدل‌های استدلال‌محور مانند OpenAI o3 یا DeepSeek R1، برای تفکر مرحله‌به‌مرحله و حل مسائل پیشرفته ریاضی، منطقی یا معمایی عملکرد بهتری دارند.

نگارش پرامپت را با توجه به مدل مورد استفاده، انجام دهید. به‌عنوان مثال، مدل‌های SLM به دستورالعمل‌هایی کوتاه و مستقیم نیاز دارند، در حالی که مدل‌های LMM از ترکیب متن و تصویر در پرامپت‌ها پشتیبانی می‌کنند.

دستورالعمل‌های سیستمی در مقابل پرامپت کاربر

در بسیاری از محیط‌های کار با هوش مصنوعی، مانند سرویس هوش مصنوعی لیارا، می‌توان افزون بر ارائه پرامپت کاربر، یک دستورالعمل برای system نیز، تعریف کرد. اگر که با API هوش مصنوعی کار کرده باشید، ممکن است متوجه تفاوت میان دستورالعمل‌های سیستمی (System Instructions) و پرامپت کاربر (User Prompt) شده باشید.

دستورالعمل‌های سیستمی برای کاربر نهایی، قابل مشاهده نیستند و به‌عنوان یک دستور کلی در پس‌زمینه، رفتار مدل را شکل می‌دهند. این دستورالعمل‌ها در صورت وجود تضاد با ورودی کاربر، اولویت دارند.

در هنگام استفاده از قالب‌بندی ساختاریافته‌ی پرامپت که پیش‌تر توضیح داده شد، می‌توان همه‌چیز، به‌جز داده‌ی ورودی یا درخواست کاربر را به بخش دستورالعمل سیستمی منتقل کرد:

• نقش (Role)
• دستورالعمل‌ها (Instructions)
• زمینه (Context)
• ترجیحات خروجی (Output Preferences)
• مثال‌ها (Examples)

به این ترتیب، زمانی که ابزار به‌صورت زنده (Live) در حال اجرا است، تنها کافی است ورودی کاربر به سیستم اضافه شود. خروجی نهایی تحت هدایت دستورالعمل‌های سیستمی از پیش تعریف‌شده، تولید خواهد شد.

انواع مختلف ورودی را، برچسب گذاری کنید

مدل هوش مصنوعی، ساختار را به همان شکلی که ما انسان‌ها درک می‌کنیم، نمی‌بیند. در پرامپت‌های طولانی، جدا کردن و برچسب‌گذاری هر بخش، به مدل کمک می‌کند تا اطلاعات را بهتر درک و از یکدیگر تفکیک کند.

این موضوع، زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که میان بخش‌های مختلف، در بین واژگان، همپوشانی وجود داشته باشد، در چنین شرایطی احتمال هذیان‌گویی (hallucination) توسط مدل، افزایش می‌یابد.

روش‌های برچسب‌گذاری و تقسیم‌بندی مؤثر پرامپت عبارت‌اند از:

• استفاده از تگ‌های XML
• استفاده از جداکننده‌هایی مانند """ یا ###
• شروع هر بخش با نام آن (نقش: …، زمینه: …)

استفاده از پرامپت؛ بدون مثال، با یک مثال یا چند مثال

یک پرامپت، می‌تواند فاقد مثال باشد یا در مواردی خاص، بیش از یک مثال، داشته باشد.

در پرامپت‌های بدون مثال، مدل فقط دستورالعمل را دریافت می‌کند. در این حالت، مدل بر پایه‌ی دانش خود پاسخ می‌دهد.

بهتر است در پرامپت‌های خود، همیشه از این حالت شروع کنید. اگر مدل، بدون مثال، عملکرد خوبی داشت، اینگونه می‌توانید در مصرف توکن صرفه‌جویی کرده و پیچیدگی پرامپت را کاهش دهید.

در پرامپت‌های یک مثالی، یک مثال ورودی/خروجی به مدل ارائه می‌شود. این روش زمانی مفید است که بخواهید مدل را از نظر قالب (formatting)، لحن (tone) یا منطق تصمیم‌گیری (decision logic) هدایت کنید.
اگر مدل بتواند با یک مثال، خروجی مناسب تحویل دهد. همین مقدار کفایت می‌کند.

در پرامپت‌های چند مثالی، بین ۲ تا ۵ مثال به مدل، داده می‌شود تا الگویی مشخص را شناسایی و دنبال کند. این روش باعث افزایش انسجام در خروجی می‌شود و برای Taskهایی مانند طبقه‌بندی (classification)، تبدیل داده (transformation)، یا تولید خروجی‌های ساختارمند، بسیار مفید است.

به‌خاطر داشته باشید که هرچه تعداد مثال‌ها بیشتر باشد، مصرف توکن نیز بیشتر خواهد بود، و فضای کمتری برای زمینه (context) باقی خواهد ماند و ممکن است مدل از Task اصلی منحرف شود. از مثال‌های دقیق و متنوع استفاده کنید تا از بروز جهت‌گیری مدل، جلوگیری شود؛ به‌عنوان مثال، ارائه‌ی مکرر مثال‌های مثبت می‌تواند خروجی مدل را به سمت پاسخ‌های جانبدارانه، سوق دهد.

ترتیب مثال‌ها اهمیت دارد؛ مدلی مانند GPT، مثال‌های ابتدایی را بیشتر در اولویت قرار می‌دهد، بنابراین آن‌ها را با هدف و منطق مشخص، مرتب کنید.

پرامپت‌های زنجیره تفکر (Chain-of-Thought Prompting)

مدل‌های استدلالی مانند OpenAI o3 Mini فراتر از ارائه‌ی فقط پاسخ، عمل می‌کنند؛ آن‌ها توانایی نمایش روند استدلال خود را نیز دارند. پرامپت‌های زنجیره تفکر (CoT)، مدل را تشویق می‌کنند تا به جای پاسخ سریع، به‌صورت گام‌به‌گام فکر کرده و دلایل خود را پیش از ارائه‌ی پاسخ نهایی، شرح دهد. این تکنیک در Taskهایی که نیاز به منطق، محاسبات ریاضی، تحلیل چندمرحله‌ای یا حل معما دارند، بسیار قدرتمند و مؤثر است.

ساده‌ترین روش برای فعال‌سازی این رفتار در مدل، استفاده از جملاتی مانند موارد زیر است:

• بیا مرحله به مرحله، فکر کنیم.
• قبل از پاسخ دادن، دلایلت را توضیح بده.
• مسئله را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کن و سپس، پاسخ بده.

اگرچه این روش برای وادار کردن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یا چندوجهی (LMM) به استدلال، بسیار مؤثر است، اما خبر خوب آن است که مدل‌های ویژه‌ی استدلال به‌گونه‌ای آموزش داده شده‌اند که این نوع پرامپت را به‌صورت پیش‌فرض پشتیبانی کنند و نیازی نباشد که این‌گونه پرامپت‌ها را به آن‌ها، تحویل بدهیم.

مدل‌هایی مانند OpenAI o3 و DeepSeek R1 برای تولید پاسخ، مدت‌زمانی را صرف تفکر می‌کنند و در نتیجه، خروجی با دقت بسیار بالاتری، ارائه می‌دهند. ممکن است تولید پاسخ، برای برخی پرامپت‌های پیچیده، تا ۱۰ دقیقه نیز طول بکشد.

اگر یک Task دارید که شامل منطق پیشرفته است و خطا در آن قابل قبول نیست، مدل‌های استدلالی انتخاب بهتری خواهند بود. با این حال، حتی در مدل‌های عمومی نیز استفاده از یک پرامپت ساده بر پایه‌ی CoT، می‌تواند به‌طور چشم‌گیری عملکرد مدل را در مسائل دشوار بهبود دهد.

زنجیره‌سازی پرامپت (Prompt Chaining)

در توسعه نرم‌افزار، حل یک مسئله‌ی بزرگ، با تقسیم آن به بخش‌های کوچکتر و قابل‌مدیریت، شروع می‌شود. مهندسی پرامپت نیز مشابه همین روند است. اگر پرامپت بسیار طولانی و پیچیده باشد، شکستن آن به بخش‌های جداگانه و پردازش هر بخش به‌صورت مجزا یا پشت سر هم، موثرترین راهکار است.

زنجیره‌سازی، دقت و کنترل را افزایش می‌دهد و زمانی که مشکلاتی بروز می‌کنند، یافتن و رفع آن‌ها را ساده‌تر می‌سازد. اما در مواردی، ممکن است زنجیره‌سازی، منجر به پیچیده‌سازی بیش از حد (overengineering) شود، به حدی که شاید در شرایطی، یک پرامپت ساده‌تر می‌توانست کار را بهتر انجام دهد.

در زنجیره‌سازی پرامپت، هر پرامپت یک کار متمرکز را انجام می‌دهد؛ مثلاً خلاصه‌سازی متن، استخراج یک داده خاص، یا تحلیل یک بخش خاص. خروجی هر پرامپت به ورودی پرامپت بعدی منتقل می‌شود تا داده به مرور در طول زنجیره، پردازش و در نهایت آماده استفاده شود.

چهار نوع زنجیره وجود دارد:

• زنجیره‌های خطی (Linear chains): داده به صورت ترتیبی، از یک پرامپت به پرامپت بعدی منتقل می‌شود (A > B > C). مثال: خلاصه‌سازی مجموعه‌ای از گزارش‌ها > تحلیل مسائل کلیدی > تولید ایمیل برای تخصیص کار به تیم.
• زنجیره‌های شرطی (Conditional chains): پرامپت بعدی بر اساس نتایج پرامپت قبلی انتخاب می‌شود. مثال: خلاصه‌سازی طرح پروژه > اگر اشاره‌ای به سیاست‌های سبز که با اهداف شرکت همخوانی دارد وجود داشت، نام شرکت و اطلاعات تماس استخراج شود.
• زنجیره‌های حلقه‌ای (Looped chains): برای ساده‌سازی پردازش دسته‌ای لیست‌های بزرگ به کار می‌رود.
• زنجیره‌های موازی (Parallel chains): چندین پرامپت به‌صورت همزمان اجرا می‌شوند و نتایج آن‌ها در پایان، ترکیب یا مقایسه می‌شود.

علاوه بر موارد فوق، از زنجیره‌سازی پرامپت برای ساخت ابزارهای اتوماسیون نیز، می‌توان استفاده کرد.

نکته: هنگام استفاده از زنجیره پرامپت، مخصوصاً در زنجیره‌های خطی، مراقب انحراف داده (data drift) باشید. هر بار که داده‌ها تبدیل می‌شوند، احتمال دارد معنی آن‌ها کمی تغییر کند و در پایان زنجیره، این تغییرات کوچک می‌توانند منجر به تحریف ورودی اصلی شوند.

روش RAG (یا Retrieval-Augmented Generation)

RAG تکنیکی است که در آن، مدل هوش مصنوعی، به‌صورت پویا اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش خارجی، استخراج می‌کند و سپس از این داده‌ها به‌عنوان context اضافی برای تولید پاسخ‌های دقیق‌تر، استفاده می‌نماید.

به جای اینکه به‌صورت دستی متن context را در پرامپت وارد کنید، RAG این مرحله را خودکار می‌کند؛ این کار باعث صرفه‌جویی در زمان، افزایش دقت و استفاده بهینه از زیرساخت می‌شود.

روش RAG برای ساخت ابزارهایی مانند دستیاران پشتیبانی مشتری، چت‌بات‌های مبتنی بر جستجو و سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد، کاربردی است.

در مقایسه با پرامپت‌های ایستا، RAG امکان تزریق پویا و به‌موقع context را فراهم می‌کند، بنابراین مدل شما، نه تنها با دانش پیشین خود پاسخ می‌دهد، بلکه پاسخ را بر اساس اطلاعاتی که در لحظه بازیابی می‌کند نیز شکل می‌دهد.

فراخوانی تابع و استفاده از Toolها

مدل‌های هوش مصنوعی که قابلیت فراخوانی توابع یا استفاده از Toolها را دارند، می‌توانند به سیستم‌های خارجی متصل شوند. این مدل‌ها قادرند داده‌ها را بازیابی کنند، محاسبات انجام دهند یا اقداماتی فراتر از محیط چت انجام دهند. این ویژگی، مدل را به یک عامل تعاملی واقعی تبدیل می‌کند که می‌تواند در وب جستجو کند، پایگاه‌های داده مختلف را ببیند یا جریان‌های کاری اتوماسیون را فعال کند.

معرفی عامل هوش مصنوعی! هر آنچه باید در مورد آن‌ها بدانید عامل هوش مصنوعی چیست؟

پاسخ‌ها را ارزیابی و فرایند بهبود را تکرار کنید

بهبود عملکرد پرامپت‌ها، نیازمند ارزیابی و تکرار مستمر است. ابتدا با ایجاد یک فهرست از ورودی‌های مورد انتظار و خروجی‌های ایده‌آل، شروع کنید؛ این فهرست نشان می‌دهد عملکرد «خوب» چگونه باید باشد.

در حین اصلاح پرامپت‌ها و مشاهده رفتار مدل، خروجی‌های واقعی را با پاسخ‌های ایده‌آل خود مقایسه کنید. به دنبال الگوها بگردید: “مدل در چه جاهایی دقیق عمل می‌کند؟ کجا خطا می‌کند؟” به مواردی مانند کامل بودن پاسخ، لحن، قالب‌بندی و … میان ورودی‌ها، توجه کنید.

کیفیت پرامپت با دریافت بازخورد واقعی از دنیای واقعی، بهبود می‌یابد. گنجاندن فرایند ارزیابی در گردش‌کار شما کمک می‌کند اطمینان حاصل کنید که ابزارهای هوش مصنوعی با انتظارات تیم شما هماهنگ باقی می‌مانند، حتی با تغییر و توسعه کاربردها.

مهندسی پرامپت در سرویس هوش مصنوعی لیارا

سرویس هوش مصنوعی لیارا، یک API کامل و مناسب برای ساخت Agentهای هوشمند است که با تمرکز بر سادگی، امنیت و عملکرد بالا طراحی شده است. این سرویس بستر مناسبی برای اجرای اصول مهندسی پرامپت محسوب می‌شود. در ادامه، دلایل استفاده از این سرویس، آمده است:

تنوع مدل‌های هوش مصنوعی

AI لیارا، از مدل‌های مختلفی مانند OpenAI , Anthropic , Grok , DeepSeek و … پشتیبانی می‌کند. شما می‌توانید بسته به نیاز پروژه، مدل مناسب را انتخاب کرده و از ویژگی‌های هر مدل، به‌صورت کامل، استفاده کنید. تمام پارامترهای کلیدی از جمله پرامپت سیستمی، پرامپت کاربر و قابلیت استفاده از Toolها، در API لیارا، پشتیبانی می‌شود

پشتیبانی از RAG

با API هوش مصنوعی لیارا، می‌توانید اسناد و داده‌های داخلی خود را، به‌راحتی، به مدل متصل کرده و از آن‌ها به‌عنوان زمینه (context)، در پاسخ‌گویی مدل استفاده کنید. با استفاده از قابلیت RAG، مدل فقط بر اساس دانش خود عمل نمی‌کند، بلکه می‌تواند اطلاعات به‌روز و اختصاصی شما را نیز در نظر بگیرد.

امنیت و حفظ حریم خصوصی

لیارا با استفاده از مکانیزم‌های محافظتی، امنیت داده‌های کاربران را تضمین می‌کند. این مکانیزم‌ها در استفاده‌های سازمانی اهمیت بالایی دارند و به شما این اطمینان را می‌دهند که تعامل با هوش مصنوعی کاملاً مطابق با استانداردهای امنیتی انجام می‌شود.

نتیجه گیری

مهندسی پرامپت به‌زودی به یکی از مهارت‌های پایه و اساسی در دنیای دیجیتال تبدیل خواهد شد، مهارتی بنیادین برای استفاده دقیق و ماهرانه از هوش مصنوعی. در کنار همه این‌ها، مهندس پرامپت شدن، نیازمند آزمایش‌های هدفمند، درک کامل از نحوه تفسیر مدل‌ها از کلمات و دانش فنی است.