مهندسی درخواست یا Prompt Engineering یکی از مهم‌ترین مهارت‌های دنیای هوش مصنوعی (AI) و به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، GPT-4، Bard و Claude است. این مفهوم به هنر و علم طراحی ورودی‌های متنی برای تعامل بهینه با مدل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. مهندسی درخواست به متخصصان این امکان را می‌دهد که خروجی‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و کارآمدتری از مدل‌های زبانی دریافت کنند.

در این مقاله، به‌عنوان یک متخصص هوش مصنوعی، به بررسی مفاهیم پایه، تکنیک‌های پیشرفته، تأثیر آن بر توسعه هوش مصنوعی، و آینده مهندسی درخواست خواهیم پرداخت.

Prompt Engineering چیست؟

مهندسی درخواست، هنر طراحی، تنظیم و بهینه‌سازی ورودی‌ها (prompts) برای دستیابی به خروجی‌های کیفی، دقیق و هدفمند از مدل‌های هوش مصنوعی است. در دنیای پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل‌های زبانی صرفاً یک موتور پردازش متن نیستند، بلکه سیستم‌هایی هستند که رفتار آن‌ها تا حد زیادی به نحوه طراحی درخواست‌ها بستگی دارد.

مثال ساده از اهمیت مهندسی درخواست

فرض کنید دو درخواست متفاوت را به یک مدل زبانی مانند GPT-4 ارسال می‌کنید:

1. درخواست ضعیف:
   "یک مقاله درباره مهندسی درخواست بنویس."

2. درخواست بهینه‌شده:
   "یک مقاله تخصصی در مورد مهندسی درخواست (Prompt Engineering) شامل تعریف، اهمیت، تکنیک‌های پیشرفته و تأثیر آن بر توسعه مدل‌های هوش مصنوعی بنویس."

درخواست دوم به وضوح دقیق‌تر است و مدل را به سمت خروجی تخصصی‌تر و باکیفیت‌تر هدایت می‌کند.

چرا مهندسی درخواست مهم است؟

۱. بهینه‌سازی خروجی مدل‌ها
مهندسی درخواست به کاربران امکان می‌دهد تا با ارائه ورودی‌های بهینه، خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت کنند. مدل‌های زبانی گسترده هستند، اما برای دستیابی به پاسخ‌های خاص، نیاز به درخواست‌های دقیق دارند.

۲. کاهش خطا و تولید محتوای نادرست
مدل‌های زبانی گاهی محتوای غیر دقیق یا نادرست تولید می‌کنند. مهندسی درخواست می‌تواند با ایجاد درخواست‌های ساختاریافته و دارای قیود مشخص، دقت پاسخ‌ها را افزایش دهد.

۳. بهینه‌سازی برای کاربردهای خاص
هر کاربرد هوش مصنوعی، از تولید محتوا و ترجمه گرفته تا تحلیل داده و کدنویسی، نیاز به طراحی درخواست‌های سفارشی دارد.

۴. صرفه‌جویی در زمان و منابع محاسباتی
درخواست‌های دقیق باعث می‌شوند که مدل‌های هوش مصنوعی در اولین تلاش پاسخ‌های مناسب ارائه دهند و نیاز به اصلاحات کمتری داشته باشند.

تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی درخواست

برای دستیابی به خروجی‌های دقیق‌تر، باید از روش‌های مهندسی درخواست حرفه‌ای استفاده کرد. در اینجا برخی از مهم‌ترین روش‌ها معرفی می‌شوند:

۱. درخواست‌های گام‌به‌گام (Step-by-Step Prompting)

یکی از تکنیک‌های پیشرفته، استفاده از تقسیم‌بندی درخواست‌ها به مراحل مختلف است. به جای ارسال یک درخواست کلی، می‌توان از مدل خواست که مراحل را به‌صورت تدریجی پردازش کند.

✅ مثال: "لطفاً ابتدا تعریف مهندسی درخواست (Prompt Engineering) را توضیح بده. سپس کاربردهای آن را فهرست کن و در نهایت تکنیک‌های پیشرفته را معرفی کن."

۲. استفاده از شخصیت یا نقش‌دهی (Role-based Prompting)

دادن نقش خاص به مدل باعث می‌شود خروجی‌ها حرفه‌ای‌تر و متناسب با زمینه باشند.

✅ مثال: "به‌عنوان یک متخصص هوش مصنوعی با ۱۰ سال تجربه، یک تحلیل پیشرفته درباره آینده مهندسی درخواست ارائه بده."

۳. ایجاد ساختار مشخص در درخواست‌ها (Structured Prompting)

ساختارمند کردن درخواست باعث می‌شود مدل خروجی منظم‌تری ارائه دهد.

✅ مثال: *"لطفاً یک مقاله در مورد مهندسی درخواست بنویس که شامل بخش‌های زیر باشد:

1. مقدمه
2. تعریف مهندسی درخواست
3. تکنیک‌های پیشرفته
4. چالش‌ها و محدودیت‌ها
5. آینده مهندسی درخواست"*

۴. اعمال محدودیت و قیود (Constraint-based Prompting)

برای جلوگیری از تولید خروجی‌های غیرمرتبط، می‌توان قیود خاصی به مدل اعمال کرد.

✅ مثال: "یک مقاله ۱۰۰۰ کلمه‌ای درباره مهندسی درخواست بنویس که شامل اصطلاحات تخصصی اما بدون استفاده از توضیحات غیرعلمی باشد."

۵. ارائه نمونه (Few-shot Prompting)

دادن مثال به مدل، دقت خروجی را بهبود می‌بخشد.

✅ مثال: "لطفاً یک خلاصه مقاله علمی بنویس. نمونه‌ای از خلاصه مورد نظر: [نمونه مثال]."

چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی درخواست

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، مهندسی درخواست همچنان با چالش‌هایی روبه‌رو است:

۱. عدم پیش‌بینی کامل پاسخ‌ها

حتی با بهترین درخواست‌ها، گاهی مدل خروجی‌هایی غیرمنتظره تولید می‌کند.

۲. نیاز به آزمایش و بهینه‌سازی مداوم

بهینه‌سازی درخواست‌ها یک فرآیند آزمون و خطا است و نیاز به تنظیم مداوم دارد.

۳. وابستگی به مدل‌های خاص

هر مدل هوش مصنوعی رفتار متفاوتی دارد، بنابراین یک درخواست ممکن است در ChatGPT خوب کار کند اما در Bard نتیجه متفاوتی داشته باشد.

آینده مهندسی درخواست

با رشد سریع هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی، مهندسی درخواست نیز به یک حوزه کلیدی تبدیل شده است. برخی از روندهای آینده در این حوزه عبارت‌اند از:

۱. اتوماسیون مهندسی درخواست

با توسعه مدل‌های خودتنظیم، خود مدل‌ها قادر خواهند بود درخواست‌ها را بهینه‌سازی کنند.

۲. شخصی‌سازی پیشرفته

مدل‌های آینده می‌توانند بر اساس سابقه تعامل کاربران، پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده تولید کنند.

۳. تعامل چندوجهی (Multimodal Prompting)

مدل‌های جدید مانند GPT-4 و Gemini توانایی پردازش تصاویر، ویدئو و صدا را دارند. این به معنای توسعه درخواست‌های ترکیبی خواهد بود.

۴. کاربرد در هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

مهندسی درخواست به بخش مهمی از توسعه مدل‌های تولید تصویر، ویدئو و موسیقی تبدیل شده است.

Prompt Engineering یکی از مهارت‌های کلیدی در دنیای هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی است. این مهارت شامل ایجاد، بهینه‌سازی و تنظیم درخواست‌ها برای دستیابی به خروجی‌های دقیق، مرتبط و باکیفیت از مدل‌های هوش مصنوعی است.

🔹 تکنیک‌هایی مانند ساختاردهی درخواست‌ها، استفاده از نقش‌دهی، گام‌به‌گام‌سازی و ارائه نمونه می‌توانند تأثیر زیادی در بهینه‌سازی خروجی داشته باشند.
🔹 با رشد مدل‌های زبانی پیشرفته، اهمیت مهندسی درخواست بیش از پیش افزایش خواهد یافت.
🔹 آینده این حوزه شامل اتوماسیون، شخصی‌سازی و تعامل چندوجهی خواهد بود.

اگر به دنبال یادگیری مهارت‌های پیشرفته در مهندسی درخواست (Prompt Engineering) هستید و می‌خواهید بهترین پاسخ‌ها را از ChatGPT دریافت کنید، پیشنهاد می‌کنیم مقاله‌ای کاربردی و جامع را مطالعه کنید.

در مقاله "26 ترفند حرفه‌ای برای دریافت بهترین پاسخ‌ها از ChatGPT"، روش‌های هوشمندانه و کاربردی برای بهینه‌سازی درخواست‌ها و تعامل مؤثر با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی ارائه شده است. این راهنما می‌تواند به شما کمک کند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر، مرتبط‌تر و کارآمدتر از ChatGPT دریافت کنید.

🔗 مطالعه مقاله کامل در این لینک:
26 ترفند حرفه‌ای برای دریافت بهترین پاسخ‌ها از ChatGPT

اگر می‌خواهید مهارت Prompt Engineering را در سطحی حرفه‌ای یاد بگیرید، این مقاله را از دست ندهید! 🚀