المُقدّمة

أنظر حولك .

نحن نعجّب من عالم البيانات والذكاء الاصطناعي. من طلاب المدارس الذين يستخدمون ChatGPT لإنجاز واجباتهم، إلى المحترفين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لأبحاث السوق، وإنشاء المحتوى، أو حتى تصحيح أخطاء الأكواد البرمجية، يستفيد الجميع من قوة نماذج اللغات الكبيرة (ماجستير في إدارة الأعمال). لم يعد السيد سميث يبحث عن أسئلته الضريبية على جوجل؛ بل يسأل مساعدًا في مجال الذكاء الاصطناعي.

ولكن على الرغم من انتشار الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، إلا أن هناك أمر واحد يظل واضحًا: ليس كل نتيجة تظهرها أداة الذكاء الاصطناعي، مثل وكيل منظمة العفو الدولية أو روبوت دردشة، يُنتج جودةً مماثلة أو نتيجةً مرغوبةً؛ يعتمد الأمر كليًا على كيفية طلبك. وهنا يأتي دور هندسة الاستجابة السريعة. تُعدّ هندسة الاستجابة السريعة مهارةً أساسيةً لتحسين جودة النتائج التي تُنتجها برامج الماجستير في القانون. في هذه المدونة، سنستكشف أفضل ممارسات هندسة الاستجابة السريعة. لذا، سواءً كنتَ بناء وكيل الذكاء الاصطناعي أو إذا كنت تحاول ببساطة الحصول على استجابة أفضل من روبوت المحادثة الخاص بك، فستعرف على وجه التحديد كيفية التحدث بلغة الذكاء الاصطناعي.

ما هي الهندسة الفورية؟

هندسة الأوامر هي فن كتابة التعليمات لأدوات الذكاء الاصطناعي. من خلال الأوامر، تعرف برامج الذكاء الاصطناعي المهمة التي يجب تنفيذها، سواءً كتابة بريد إلكتروني، أو جدولة اجتماع، أو صياغة تدوينة. بدون تعليمات واضحة، لن تعرف تطبيقات الذكاء الاصطناعي ما يجب فعله.

بصفتي الرئيس التنفيذي لشركة أنثروبيك ذكر:

"يبدو الأمر بسيطًا، ولكن 30 دقيقة مع مهندس سريع يمكن أن تجعل التطبيق يعمل في كثير من الأحيان عندما لم يكن يعمل من قبل."

داريو أمودي، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة أنثروبيك.

أفضل الممارسات للهندسة السريعة

تساعدك هندسة الاستجابة السريعة على الحصول على استجابات أكثر دقةً وفائدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يتناول هذا القسم نصائح عملية لكتابة استجابات سريعة أفضل. ويركز على تجنب الأخطاء الشائعة وتحسين فعالية الذكاء الاصطناعي في حالتك.

تحديد الجمهور

للحصول على النتيجة المرجوة، حدد من يُفترض أن يستجيب له الذكاء الاصطناعي. تحديد الجمهور المستهدف يُعطي هيكليةً وتوجيهًا لرسالتك. ويضمن توافق النتيجة مع أهدافك، سواءً كنت تُنشئ رسائل بريد إلكتروني، أو تُلخّص مستندات، أو تُعالج استفسارات العملاء.

الموجه 1: "تلخيص هذه الوثيقة".

الموجه 2: "قم بتلخيص تقرير التسويق هذا لرئيس المبيعات في 3 نقاط رئيسية، مع تسليط الضوء على اتجاهات الإيرادات الرئيسية."

يعمل الموجه 2 بشكل أفضل لأنه يحدد الجمهور المستهدف وتنسيق الإخراج ومنطقة التركيز، أي اتجاهات الإيرادات.

كن واضحًا ومحددًا

تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على أفضل وجه عندما تكون التعليمات واضحة. تجنب التعميمات أو التعليمات المُطوّلة. استخدم بدلاً من ذلك لغةً دقيقة، وعرّف جميع المصطلحات، ووضّح ما تريد من برنامج الماجستير في القانون القيام به. على مستخدمي الأعمال مراعاة استخدام مُلخّص مُختصر بدلاً من محادثة عابرة.

المطالبة 1: "اجعل هذا الصوت أفضل."

الموجه 2: "أعد كتابة هذه الرسالة بنبرة مقنعة لمشتري المؤسسة."

يعمل الموجه 2 بشكل أفضل لأنه يحدد نبرة الموجه والجمهور المستهدف والغرض منه.

تعيين شخصية

من أكثر الطرق فعالية لتوجيه سلوك الذكاء الاصطناعي هو تخصيص دور أو شخصية له. هذا يساعد النموذج على تكييف نبرة صوته ومفرداته وأسلوب استجابته بناءً على السياق المقصود، تمامًا مثل توجيه موظف جديد.

مثال سريع: "أنت موظف دعم عملاء. يُرجى الرد على الشكوى التالية بهدوء وتعاون."

فهم المهمة المطروحة

إن فهم المهمة بوضوح هو الخطوة الأولى نحو الكتابة مطالبات الذكاء الاصطناعي الفعالةادرس مجموعة متنوعة من نقاط البيانات لفهم نطاق المهمة قبل صياغة المطالبات. هذا لأن طلاب الماجستير في القانون يتبعون التعليمات حرفيًا. إذا كانت مهمتك غير محددة أو غير متوافقة، فسيكون الناتج غير دقيق أيضًا.

ممارسة سريعة جيدة:

المهمة: تلخيص أداء المبيعات

المطلوب: "لخّص أداء المبيعات الشهري لجميع مديري المناطق. سلّط الضوء على أي منطقة انخفضت فيها المبيعات بأكثر من 15% مقارنةً بالشهر السابق."

لماذا يعمل:

• يحدد نوع الملخص المطلوب
• يوضح ما يجب تحليله (المبيعات الإقليمية)
• يوفر عتبة (15٪) لتحفيز الاهتمام الإضافي

إزالة الغموض

كن دقيقًا. تجنّب الكلمات والعبارات والمصطلحات الغامضة، وتخلّص من الافتراضات.

موجه 1: "استخرج البيانات ذات الصلة من هذا النموذج."

ماالخطب؟

• ماذا يعني "ذات الصلة"؟
• ما هو نوع النموذج؟
• ما هي الحقول التي يجب علينا استخراجها؟
• ما هو التنسيق الذي يجب أن يكون عليه الناتج؟

موجه 2: استخرج الحقول التالية من نموذج طلب الشراء: اسم العميل، ورقم الطلب، والمنتج، والكمية، والسعر الإجمالي. أرجع النتيجة بصيغة JSON مع استخدام أسماء الحقول كمفاتيح.

لماذا يعمل هذا:

• يتم إدراج الحقول المحددة.
• تم تحديد نوع المستند.
• تمت الإشارة إلى تنسيق الإخراج بوضوح.

أخبر الذكاء الاصطناعي بما لا يجب فعله

كما هو الحال مع البشر، يستفيد الذكاء الاصطناعي من وضوح الحدود. فإخبار النموذج بما لا يجب فعله يُجنّبه نتائج غير ذات صلة، خاصةً في مهام الأعمال عالية المخاطر.

الموجه 1: "تلخيص هذا التقرير".

السؤال الثاني: "لخّص التقرير المالي المرفق في أقل من ٢٠٠ كلمة. لا تُضَمِّن سياقًا تمهيديًا أو مقارنات تاريخية. ركّز فقط على أرقام الإيرادات وتفاصيل التكاليف للربع الرابع."

يعمل الموجه 2 بشكل أفضل لأنه يحدد عدد الكلمات، وما لا يجب تضمينه، ومنطقة التركيز، وبالتالي، يؤدي إلى توليد نتائج أفضل.

تقسيم المهام المعقدة

قسّم المهمة إلى خطوات منطقية أصغر (تعليمات خطوة بخطوة) وتأكد من تضمين جميع المعلومات اللازمة. تُسمى هذه التقنية "التحفيز التسلسلي". تجنب الإفراط في تخصيص التحفيز، أي محاولة إنجاز الكثير في تحفيز واحد.

موجه زائد التحميل: "اقرأ الفاتورة، ونظف البيانات، ولخصها، وقدم مخططًا مرئيًا للإنفاق الشهري، وحدد أيضًا أي تشوهات تراها."

ماالخطب؟

• إنه يحاول القيام بالعديد من الأشياء.
• لا يوجد فصل واضح بين المهام.
• يفتقر إلى التنسيق أو البنية.

موجه خطوة بخطوة: "قم بتنفيذ المهام التالية بالترتيب:

1. استخرج الحقول التالية من الفاتورة: التاريخ، البائع، المبلغ، والفئة.
2. تلخيص إجمالي الإنفاق الشهري، مجمعًا حسب الفئة.
3. قم بتسليط الضوء على أي معاملة يتجاوز فيها المبلغ 10,000 دولار.
4. "إرجاع النتيجة ككائن JSON."

لماذا يعمل هذا:

• مقسمة إلى 4 خطوات قابلة للإدارة.
• تم تحديد توقعات الإخراج.
• من السهل على النموذج (أو خط الأنابيب) متابعته وتصحيح أخطائه.

مطالبات الهيكل حسب الأولوية

اذكر الإجراءات المطلوبة أولًا، متبوعةً بالاستثناءات والحالات الطارئة. ثم أضف تعليماتٍ حول ما يجب تجنبه.

على سبيل المثال:

1. أنت مساعد محلل أعمال يقوم بمراجعة بيانات المبيعات الشهرية بتنسيق CSV.
2. ابدأ بحساب إجمالي الإيرادات وعدد المعاملات وقيمة الطلب المتوسطة.
3. ثم قم بتجميع المبيعات حسب "فئة المنتج" واحسب إجمالي المبيعات والإيرادات لكل فئة.
4. قم بتسليط الضوء على أي فئة منتج انخفضت فيها الإيرادات الشهرية بنسبة تزيد عن 20% مقارنة بالشهر السابق.
5. إذا كانت أي إدخالات تحتوي على قيم معرف المنتج أو الإيرادات المفقودة، فقم بتمييز هذه الصفوف بشكل منفصل ضمن "مشكلات البيانات".
6. لا تقم بإدراج أي توقعات أو تنبؤات؛ قم فقط بتحليل البيانات التاريخية.
7. قم بإرجاع الإخراج بتنسيق JSON منظم مع مفاتيح واضحة وأقسام فرعية للملخص والتفصيل والمشكلات.

تحديد تنسيق الإخراج

أعطِ تعليمات واضحة بشأن تنسيق الإخراج. لنفترض، على سبيل المثال، أن تُحدد في موجه الأوامر أن الإخراج يجب أن يكون بصيغة CSV، وحدد الفاصل. بدون تعليمات التنسيق، قد يُرجع الذكاء الاصطناعي البيانات بطرق غير متوقعة، إما مُحاطة بعلامات اقتباس، أو كنص عادي، أو حتى ببنية غير صحيحة.

مثال سريع: "أريد فقط الحصول على المخرجات المحددة مع عناوين الحقول وقيمها. يُرجى عدم تضمين المخرجات بين قوسين أو علامتي اقتباس."

كلمة أخيرة

هندسة التوجيهات تتجاوز مجرد كتابة تعليمات ذكية، بل تتعلق بفهم كيفية تفسير نماذج اللغة الكبيرة للسياق والبنية والمنطق. إن التوجيه المُصمم جيدًا يزيد بشكل كبير من فرص الحصول على الإجابة الصحيحة من نموذج اللغة. مع تنامي تأثير الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية، أصبحت القدرة على كتابة توجيهات دقيقة وفعالة مهارة أساسية في مختلف الأدوار.

مع منصات مثل Asteraأصبحت هندسة المطالبات بديهية وفعّالة. يمكن للمستخدمين دمج المطالبات ديناميكيًا في سير عمل منخفض التكلفة، وتنفيذ سلاسل من التعليمات بشكل مشروط، وحتى ضبط الاستجابات بدقة باستخدام الدوال وبيانات المؤسسة.

معرفة المزيد عن Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي.

مطالبة سعيدة!