دليل هندسة الموجّهات
دليل مجاني لهندسة الموجّهات في ChatGPT وClaude وGemini: كيف تكتب موجّهًا، والتقنيات الأساسية، وموجّهات البرمجة، وأين تخطئ النماذج. يمكنك تعديل كل موجّه في هذه الصفحات وفتحه في تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه.
ابدأ الدورةالبداية
- ما هو الموجّهالموجّه (البرومبت) هو النص الذي تعطيه لنموذج الذكاء الاصطناعي لتخبره بما يجب أن ينتجه. تعرّف على مكوّناته، وعلى موجّهات حقيقية للنصوص والبرمجة والصور، وعلى الفرق بينه وبين الرد وموجّه النظام.
- هندسة الأوامرهندسة الأوامر (هندسة البرومبت) هي كتابة التعليمات التي تعطيها لنموذج الذكاء الاصطناعي واختبارها حتى ينتج ما تحتاجه. يشرح هذا الدليل لماذا تنجح، ويرسم خريطة لكل التقنيات الأساسية.
- كيفية كتابة موجّهالموجّه الجيد تكليف قصير: دور، ومهمة، وسياق لا يستطيع النموذج تخمينه، ومادة يعمل عليها، وشكل الإجابة، وحدودها. كل جزء يعالج طريقة مختلفة تنحرف بها الإجابة.
- أمثلة على الموجّهاتثلاثة عشر موجّهًا جاهزًا للنسخ في التعلّم والبرمجة والكتابة والتخطيط. املأ الفراغات، ثم انسخ الموجّه أو افتحه في ChatGPT أو Claude.
- موجّه النظامموجّه النظام مجموعة تعليمات دائمة تنطبق على المحادثة كلها مع نموذج الذكاء الاصطناعي. تعرّف أين يوجد، وماذا تضع فيه، وكيف يختلف عن رسالة المستخدم.
- التوكنات والسياقتقرأ نماذج الذكاء الاصطناعي النص على شكل توكنات (tokens)، أي قطع صغيرة من الكلمات، ولا تستطيع استيعاب إلا عدد محدود منها في المرة الواحدة: نافذة السياق. تعرّف كيف يعملان وماذا تفعل عندما تطول المحادثة.
- درجة الحرارةدرجة الحرارة (temperature) تتحكم في مقدار العشوائية التي يستخدمها النموذج اللغوي عند اختيار كل كلمة تالية. شاهد كيف تعيد تشكيل احتمالات الكلمات، ومتى تجعلها منخفضة أو مرتفعة، وكيف تختلف عن top_p.
التقنيات الأساسية
- Zero-Shotالموجّه دون أمثلة (zero-shot prompting) يعني أن تطلب من النموذج أداء مهمة بالتعليمات وحدها، دون أي أمثلة على الإجابة. هكذا يستخدم معظم الناس ChatGPT وClaude وGemini، وهو ينجح جيدًا عندما تكون المهمة شائعة والتعليمة دقيقة.
- Few-Shotالموجّه بالأمثلة (few-shot prompting) يضع في الموجّه بضعة أمثلة محلولة، كل منها مُدخل والإجابة التي تريدها، فينسخ النموذج النمط. إنه أسرع طريقة لتعليم صيغة أو مجموعة تصنيفات أو أسلوب مؤسسة لن يخمّنه النموذج.
- سلسلة التفكيرسلسلة التفكير (chain of thought) تطلب من النموذج أن يكتب استدلاله قبل أن يعطي الإجابة. تفيد أكثر ما تفيد في مسائل الرياضيات والمنطق متعددة الخطوات، وتقل أهميتها مع نماذج الاستدلال التي تفكر أصلًا قبل أن تجيب.
- موجّه الدورموجّه الدور (role prompting) يعطي النموذج دورًا يؤديه، مثل مدرّس أو مراجع كود أو محاور في مقابلة. الدور يغيّر لمن تُكتب الإجابة وأي معيار تحققه، لكنه لا يضيف معرفة لا يملكها النموذج.
- المخرجات المنظمةالمخرجات المنظمة تعني أن تطلب من النموذج إجابة بشكل ثابت، مثل JSON أو جدول أو قالب، حتى يستخدمها برنامج أو شخص دون إعادة تشكيلها. أعطِ المخطط، وقل ماذا يفعل بالقيم الناقصة، وتحقق من النتيجة في الكود.
- الفواصل ووسوم XMLالفواصل تحدد أين تبدأ المادة الملصوقة وأين تنتهي، حتى يميّز النموذج تعليماتك عن النص الذي يعمل عليه. علامات التنصيص وثلاث علامات backtick وأسطر ### ووسوم XML كلها تعمل، ووسوم XML هي الأنسب عندما يحمل الموجّه عدة مواد.
- قوالب الموجّهاتقالب الموجّه (البرومبت) موجّه اختبرته مسبقًا، فيه فراغات للأجزاء التي تتغير في كل مرة. انسخ قوالب جاهزة بحقول تملؤها، ثم حوّل أفضل موجّه لديك إلى قالب في خمس خطوات.
تقنيات متقدمة
- سلسلة الموجّهاتسلسلة الموجّهات (prompt chaining) تقسم العمل إلى سلسلة من الموجّهات الأصغر، تصبح مخرجات كل خطوة فيها مُدخلًا للخطوة التالية. كل خطوة تفعل شيئًا واحدًا، ويمكنك فحص نتيجتها قبل تشغيل ما بعدها.
- الاتساق الذاتيالاتساق الذاتي (self-consistency) يطرح سؤال الاستدلال نفسه عدة مرات، ويترك كل تشغيل يستدل بطريقته، ثم يحتفظ بالإجابة الأكثر تكرارًا. إليك كيف يعمل، وكيف تطبّقه يدويًا، وكيف تطبّقه في الكود.
- شجرة الأفكارشجرة الأفكار (tree of thought) تجعل النموذج يستكشف عدة حلول جزئية، ويحكم على كل منها، ويُبقي الفروع الواعدة فقط. إليك كيف تعمل الطريقة الأصلية، ونسخة بموجّه واحد يمكنك تجربتها، وأين تقصر تلك النسخة.
- ReActموجّه ReAct يجعل النموذج يتناوب بين الاستدلال في المهمة واستدعاء أداة، ويقرأ كل نتيجة قبل أن يقرر الخطوة التالية. إنها الحلقة التي تقف خلف معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي.
- الموجّه الفوقيالموجّه الفوقي (meta prompting) يعني استخدام النموذج للعمل على الموجّهات: كتابة موجّه من الصفر، أو تحسين موجّه لديك، أو تقسيم مهمة إلى موجّهات لاستدعاءات نموذج أخرى. إليك كيف تفعل كلًا منها دون أن يعود إليك موجّه منتفخ.
- هندسة السياقهندسة السياق (context engineering) هي تحديد كل ما يدخل نافذة سياق النموذج في كل استدعاء: التعليمات، والمستندات، ونتائج الأدوات، والذاكرة، وسجل المحادثة، وترتيبها. الموجّه الذي تكتبه جزء واحد فقط.
موجّهات للبرمجة
- موجّهات لكتابة الكودموجّهات البرمجة تنجح عندما تُقرأ كمواصفات صغيرة: اللغة وإصدارها، والمُدخلات والمخرجات، والحالات الحدّية، والاختبارات التي يجب أن يجتازها الكود. واطلب خطوة صغيرة واحدة في كل مرة.
- موجّهات لتصحيح الأخطاءلتصحيح الأخطاء مع ChatGPT أو Claude، الصق الخطأ كاملًا والكود الذي أطلقه، وقل ما توقعته وما حدث بدلًا منه، واذكر ما جرّبته مسبقًا، واطلب السبب قبل الإصلاح.
- شرح الكوداطلب من الذكاء الاصطناعي شرح الكود سطرًا سطرًا، بمستواك، مع جدول يُظهر كيف تتغير القيم أثناء التشغيل. قل ما تعرفه مسبقًا حتى يبدأ الشرح من حيث أنت.
- موجّهات لمراجعة الكودموجّه مراجعة الكود الجيد يقول ما يُبحث عنه، ويطلب درجة خطورة لكل ملاحظة، ويريد مُدخلًا فعليًا يسبّب الفشل وتعديلًا (diff) يصلحه، ويطلب من النموذج تجاوز التنسيق. ثم تفحص أنت كل ملاحظة، لأن بعضها سيكون خاطئًا.
الحدود والأمان
- هلوسة الذكاء الاصطناعيهلوسة الذكاء الاصطناعي إجابة واثقة وخاطئة: حقيقة مختلقة، أو مرجع، أو دالة، أو حزمة غير موجودة. تحدث لأن النموذج اللغوي يتنبأ بالنص المرجّح بدلًا من البحث عن المعلومة. الموجّهات تقللها، والتحقق وحده يلتقطها.
- حقن الموجّهاتحقن الموجّهات (prompt injection) هجوم يتجاوز فيه نصٌّ يقرؤه النموذج، سواء كتبه مستخدم أو خُبّئ في بريد أو صفحة ويب أو ملف، التعليماتِ التي أعطاها التطبيق للنموذج. الفواصل تساعد لكنها لا توقفه، أما تقييد ما يستطيع النموذج فعله فيحدّ منه.
- تحسين الموجّهات بالتكرارتحسين الموجّه ينجح أكثر حين يكون تجربة صغيرة: حدّد شكل الإجابة الجيدة، واحتفظ ببضعة مُدخلات اختبار ثابتة، وغيّر شيئًا واحدًا في كل مرة، وقارن المخرجات جنبًا إلى جنب.
