تکنیک پرامپت نویسی یکی از مهارت‌های ضروری برای بهینه‌سازی تعامل با هوش مصنوعی است. این تکنیک شامل نوشتن دستورات دقیق، مشخص کردن نقش مدل و استفاده از مثال‌های واضح برای دریافت پاسخ‌های مرتبط‌تر است. اگر پرامپت شما مبهم باشد، پاسخ‌ها ناقص یا بی‌ارتباط خواهند بود. اما با روش‌های صحیح پرامپت نویسی، می‌توان کیفیت پاسخ‌ها را به میزان قابل توجهی بهبود بخشید. در این مقاله، روش‌های پرامپت نویسی را بررسی می‌کنیم تا بتوانید بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببرید. این مهارت در حوزه‌هایی مانند بازاریابی، برنامه‌نویسی و آموزش کاربرد دارد.
تکنیک پرامپت نویسی یا مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به فرآیند بهینه‌سازی دستورات ورودی برای مدل‌های هوش مصنوعی، مانند ChatGPT، گفته می‌شود. در این فرآیند، کاربران یاد می‌گیرند چگونه پرسش‌های خود را تنظیم کنند تا پاسخ‌های دقیق‌تر، کاربردی‌تر و مرتبط‌تری دریافت کنند.
یک پرامپت خوب باید دارای این ویژگی‌ها باشد:
کیفیت خروجی‌های هوش مصنوعی به میزان زیادی به نحوه‌ی طراحی پرامپت بستگی دارد. بدون پرامپت مناسب، حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است پاسخ‌هایی نامرتبط یا ناقص ارائه دهند. این تکنیک برای بازاریابان، برنامه‌نویسان، نویسندگان و پژوهشگران بسیار مفید است.
بهبود کیفیت پاسخ‌ها
کاهش زمان و هزینه
افزایش کارایی در تولید محتوا و تحقیق
۱. استفاده از زبان دقیق و شفاف
۲. تعیین سبک و لحن پاسخ
۳. استفاده از ساختار مناسب
گاهی بهتر است پرامپت را به چند بخش تقسیم کنید تا مدل بتواند پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد:
مقدمه‌ای درباره بازاریابی دیجیتال بنویس.
۵ استراتژی اصلی برای افزایش فروش را معرفی کن.
یک نتیجه‌گیری کاربردی ارائه کن.
۱. روش Zero-shot، One-shot و Few-shot
Zero-shot: بدون نمونه، مدل به‌طور مستقیم پاسخ می‌دهد.
One-shot: یک نمونه ارائه می‌شود تا مدل بهتر درک کند.
Few-shot: چند نمونه به مدل داده می‌شود تا خروجی بهتری تولید کند.
۲. تعیین نقش (Role Prompting)
برای دریافت پاسخ‌های هدفمندتر، نقش مدل را مشخص کنید.
۳. محدود کردن پاسخ
اصطلاحات مهم در پرامپت نویسی
Prompt Engineering: فرآیند بهینه‌سازی دستورات برای دریافت پاسخ‌های بهتر از هوش مصنوعی.
Role Prompting: تعیین نقش مدل برای دریافت پاسخ‌های هدفمند.
Few-shot Learning: ارائه چند نمونه برای بهبود درک مدل از درخواست.
مطالب مرتبط:
