كيف تكتب أفضل أوامر الذكاء الاصطناعي؟

إذا لم يكن هدفك من النماذج اللغوية أن تجيب عن أسئلة بسيطة لا تتطلب الكثير من العمق، مثل: "ما هي عاصمة السلفادور؟" فأنت في المكان المناسب.

يتطلب استخدام النماذج اللغوية بكفاءة عالية إتقان هندسة الأوامر، لأنها وسيلة الاتصال بين النموذج والمستخدم، وإتقان هذا المهارة يتطلب مراعاة العديد من الشروط. ستتمكن بعد ذلك من تحويل النماذج اللغوية إلى شركاء حقيقيين في العمل، لا مجرد أدوات تقدم لك مساعدة بسيطة عند الحاجة.

كيف تصمم أوامر فعالة لبوتات الدردشة؟

يتطلب تصميم أوامر فعالة لبوتات الدردشة مراعاة مجموعة من المبادئ المدروسة لضمان حصولك على نتائج دقيقة ومفيدة. النقطة الجوهرية هي أن تتواصل مع النموذج بوضوح وبدقة، تماماً كما لو كنت توجه إنساناً يؤدي مهمة محددة.

عليك أن تحدد هدفك بوضوح: ماذا تريد من البوت أن يفعل بالضبط؟ صياغة الهدف بشكل محدد تزيل الالتباس وتساعد النموذج على التركيز على المهمة. على سبيل المثال، بدلاً من قول: "اكتب لي شيئاً عن الذكاء الاصطناعي والوظائف"، من الأفضل أن تقول: "اكتب مقالاً قصيراً يشرح تأثير الذكاء الاصطناعي في البرمجة خلال السنوات العشر القادمة".

كما يجب أن توفر للنموذج سياقاً كافياً لتوضيح الخلفية والمجال والجمهور المستهدف يجعل إجابة البوت أكثر ملاءمة ودقة. فكلما اتضح السياق، قلت التخمينات الخاطئة، كما يجب تحديد الشكل الذي تريده للإجابة سواء قائمة نقاط أو فقرة أو كود برمجي أو حتى حوار قصير. هذا التحديد يختصر على البوت وقتاً في اختيار شكل الاستجابة، ويوجه قدرته بشكل أفضل.

لا تتردد أيضاً في إعطاء أمثلة واضحة. الأمثلة تساعد البوت على محاكاة الأنماط التي تريدها. ومن المفيد أحياناً تقسيم الأوامر إلى خطوات أو تعليمات مرحلية، خاصة للمهام المعقدة. مثلاً لو أردت منه تحليل بيانات ثم تلخيصها ثم تقديم توصيات، فالأفضل أن تطلب منه خطوة بخطوة بدلاً من أمر ضخم دفعة واحدة.

هذه نصائح عامة، لكن إليك فيما يلي مخططاً تفصيلياً لذلك.

استخدام إطار "الشخصية- المهمة- السياق- الصيغة"

من أكثر الحيل فاعلية في هندسة الأوامر هي بناء الطلب حول أربعة عناصر أساسية: الشخصية (من هو الذكاء الاصطناعي أو أي دور يؤديه؟)، المهمة (ما الذي تريده تحديداً؟)، السياق (الخلفية أو الهدف)، والصيغة (كيف تريد أن يكون شكل الإجابة؟). على سبيل المثال: "أنت مرشد سياحي، اقترح أماكن لتجربة الطعام التقليدي في القاهرة، مع مراعاة أن الزائر لديه ثلاث ساعات فقط. قدم الإجابة في شكل قائمة نقطية". هذه الطريقة تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم التوقعات بدقة، وتنتج إجابات أكثر ملاءمة ووضوحاً. ليس من الضروري استخدام العناصر كلها في كل مرة، لكن دمج اثنين أو ثلاثة منها غالباً ما يرفع جودة النتائج بشكل كبير.

الوضوح والتحديد: "سؤال غامض يعني إجابة أكثر غموضاً"

أكثر المشكلات شيوعاً في هندسة الأوامر هي الغموض وعدم الدقة. كلما كان الطلب أكثر تحديداً ووضوحاً، كانت الإجابة أكثر صلة وسياقاً. بدلاً من "اكتب ملخصاً"، استخدم "اكتب ملخصاً لهذا المقال في خمس نقاط مع التركيز على التأثيرات الاقتصادية لقطاع تكنولوجيا المعلومات". ينصح الخبراء باستخدام أفعال واضحة مثل "ترجم"، "أعد الصياغة"، "قارن"، مع إضافة قيود مثل الطول والجمهور المستهدف أو النبرة. الوضوح في الطلبات يقلل احتمالية الحصول على إجابات عامة أو غير دقيقة.

التكرار والتحسين المستمر

هندسة الأوامر ليست عملية من خطوة واحدة. يجب اعتبارها حواراً مستمراً مع الذكاء الاصطناعي. إذا لم تعجبك الإجابة الأولى، يمكنك تحسين الطلب أو طلب إعادة الصياغة أو تغيير الصيغة (مثلاً: حولها إلى جدول أو نقاط رئيسية). يمكنك أيضاً طلب تغيير النبرة أو جعل الإجابة أكثر رسمية أو ودية. هذا التكرار لا يحسن جودة النتائج فقط، بل يعلمك أيضاً كيف تصيغ أوامرك بشكل أكثر فاعلية مستقبلاً. كذلك، يمكنك طلب ما يجب أن يتجنبه النموذج في مخرجاته.

إعطاء أمثلة واضحة

عند الرغبة في الحصول على نتائج منظمة أو تنسيق معين، من المفيد جداً تزويد الذكاء الاصطناعي بأمثلة ضمن الطلب. مثلاً: "هذه تغريدة تجمع بين الفكاهة والإحصائيات لدعم التوعية المناخية. اكتب خمس تغريدات أخرى بالأسلوب نفسه". إعطاء أمثلة يساعد الذكاء الاصطناعي على تقليد النمط أو الأسلوب المطلوب، ويزيد دقة النتائج، خصوصاً في المهام الكتابية أو التصنيفية أو استخراج البيانات.

تقمص الأدوار

تكليف الذكاء الاصطناعي بدور أو هوية محددة يحسن جودة الإجابات بشكل ملحوظ. على سبيل المثال: "تصرف كخبير توظيف وساعدني على كتابة ملخص السيرة الذاتية لوظيفة محرر صحفي". يمكنك أيضاً تحديد النبرة (مثلاً: نبرة تحفيزية ومرحة)، كلما كان الدور أو الشخصية أوضح، كانت النتائج أكثر دقة وملاءمة للسياق المطلوب.

التفكير المتسلسل

لطلب إجابات أكثر منطقية أو تحليلية، استخدم أسلوب "فكر خطوة بخطوة". مثال: "اشرح دورة حياة الفراشة خطوة بخطوة في مراحل مختلفة". هذا الأسلوب مفيد جداً في المسائل الرياضية أو البرمجة أو المنطق، حيث ينتج عنه إجابات أكثر دقة وتفصيلاً1.

مثال آخر: استخرج أسماء الأماكن من النصوص التالية. الصيغة المطلوبة: أسماء الأماكن تفصل بينها فواصل.

تزويد الذكاء الاصطناعي ببياناتك الخاصة

إذا كانت المنصة تدعم رفع الملفات، يمكنك تزويد الذكاء الاصطناعي بملفاتك أو بياناتك الخاصة ليبني عليها الإجابة. مثال: "استخدم المستند المرفق وقدم ملخصاً لأهم النتائج في نقاط". هذه الحيلة تجعل النتائج أكثر تخصيصاً وارتباطاً باحتياجاتك الفعلية. يجب فقط الحذر عند التعامل مع بيانات حساسة.

تحديد الجمهور المستهدف

تحديد الجمهور الذي يكتب له نموذج الذكاء الاصطناعي يساعد على ضبط الأسلوب والمحتوى. مثلاً: "اشرح هذه الفكرة لطفل عمره 10 سنوات" أو "اكتب هذه الفقرة لمدراء تنفيذيين". بذلك تتناسب الإجابة مع مستوى الفهم المطلوب، وتصبح أكثر فاعلية وتأثيراً.

طلب تنسيقات وإخراجات محددة

يمكنك طلب إخراج الإجابة في شكل جدول أو قائمة، أو حتى بصيغة قابلة للنسخ إلى برامج أخرى مثل إكسل. مثلاً: "ضع أفكار الوجبات ومكوناتها في جدول". هذه الحيلة مفيدة جداً لتنظيم المعلومات أو عند الحاجة إلى استخدام النتائج في تطبيقات أخرى.

تجربة شخصية

في أثناء عملي، كانت كتابة الأكواد البرمجية التي أحتاج إليها لأداء مهام بسيطة تستهلك وقتاً طويلاً، خصوصاً أدوات الماكرو الملحقة بمستندات وجداول جوجل، لكن مع تشات جي بي تي تحول الأمر إلى مسيرة ممتعة من التجربة والخطأ والنجاح في نهاية الأمر، حيث يعطي الكثير من الاحتمالات، ويمكن متابعة الاستفسارات إذا فشل تطبيق الكود.