مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت چیست؟

مهندسی پرامپت یک تخصص نوظهور در زمینه هوش مصنوعی و در ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM) شناخته می‌شود. این حوزه به طراحی و بهینه‌سازی دستورات متنی بین انسان ها و هوش مصنوعی می‌پردازد تا مدل‌های هوش مصنوعی بهترین و درخورترین پاسخ ها را در اختیار کاربران قرار دهند.

اهمیت مهندسی پرامپت

در حالیکه استفاده از مدل های زبانی چون چت جی پی تی رو به افزایش است و این حرفه به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی بشر تبدیل شده است توانایی نوشتن و طراحی مناسب ترین پرامپت ها نیز از اهمیت ویژه ای برخوردار است. یک پرامپت خوب میتواند بهترین پاسخ ها را دریافت کند.

از آنجاییکه کیفیت خروجی های مدل های زبانی به شدت وابسته به پرامپتی است که دریافت میکند ازین رو مهندسی پرامپت یکی از مهم ترین بخش های مدل های زبانی بزرگ همچون GPT است.

اهمیت مهندسی پرامپت از چند منظر قابل بررسی کردن است:

• • بالا رفتن دقت و مرتبط بودن با خواسته کاربران

چت بات ها و مدل های هوش مصنوعی بر اساس پرامپتی که دریافت میکنند به کاربران پاسخ میدهند، حال هرچه این پرامپت واضح تر و بادقت تر نوشته شود پاسخ دریافتی نیز کاملتر و مرتبط تر خواهد بود. یعنی هر چه پرامپت بهتر نوشته شود مدل زبانی بهتر متوجه منظور کاربر میشود.

• • کاهش هزینه و زمان

وقتی مهندسی پرامپت بصورت صحیح اجرا شود دیگر نیازی به تست و خطا نیست و در کمترین زمان ممکن بهترین پاسخ ها دریافت میگردند، این موضوع زمانی دارای اهمیت بسیار میشود که مدل‌های هوش مصنوعی ما هزینه نیز داشته باشند.

• • کنترل پذیری مدل

زمانیکه پرامپت ها بصورت صحیح نوشته شوند پاسخ های نامناسب نیز دریافت نمیگردند. در برخی موارد مانند پشتیبانی مشتری و یا در امور پزشکی دریافت نکردن پاسخ نادرست از مدل اهمیت بسیاری دارد.

• • استفاده ساده‌تر و موثرتر

با وجود مهندسی پرامپت دیگر نیازی به دانش تخصصی و مهارت های خاص نیست و کلیه افراد حتی با داشتن دانش اندک نیز میتوانند با مدل های زبانی کار کنند و بهترین پاسخ را از آنها دریافت کنند.

• • ساخت فرصت‌های جدید

نوشتن پرامپت های حرفه ای و تخصصی میتوانند کاربردهای وسیع مدل های زبانی را به نمایش بگذارد، مثلا خلق حرفه ای ترین تصاویر از متن که بدون هوش مصنوعی روزها ممکن است زمان ببرد.

انواع مهندسی پرامپت

مدل های مهندسی پرامپت را می‌توان بر اساس هدف، ساختار و روش استفاده در چند دسته تقسیم بندی نمود:

۱. بر اساس هدف

1. 1. مهندسی پرامپت توصیفی (Descriptive Prompting)

      • ارائه توضیح کامل و با جزییات از چیزی که می‌خواهیم.

      • مثال: «یک پاراگراف درباره فواید ورزش صبحگاهی برای نوجوانان بنویس.»

   2. مهندسی پرامپت دستوری (Instruction Prompting)

      • دستور مفهوم و مستقیم برای انجام یک کار.

      • مثال: «متن زیر را به فارسی ترجمه کن.»

   3. مهندسی پرامپت خلاقانه (Creative Prompting)

      • تحریک مدل برای ایده‌پردازی و خلاقیت.

      • مثال: «یک داستان کوتاه علمی‌ تخیلی درباره سفر به مریخ بنویس.»

   4. مهندسی پرامپت تحلیلی (Analytical Prompting)

      • برای تحلیل موضوعی خاص.

      • مثال: «این متن را خلاصه کن و نکات کلیدی‌اش را فهرست کن.»

۲. بر اساس روش تعامل

1. 1. پرامپت تک‌مرحله‌ای (Single-turn Prompting)

      • یک سوال یا دستور و یک پاسخ.

   2. پرامپت چندمرحله‌ای (Multi-turn Prompting)

      • مکالمه و بهبود تدریجی خروجی با سوال و پاسخ‌های متوالی.

   3. پرامپت زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)

      • وادار کردن مدل به توضیح گام‌به‌گام استدلال.

   4. پرامپت خودبازبینی (Self-Refine Prompting)

      • مدل خودش خروجی را بررسی و اصلاح می‌کند.

۳. بر اساس میزان نمونه‌دهی

1. 1. Zero-shot Prompting

      • بدون مثال، فقط با دستور.

   2. One-shot Prompting

      • با یک مثال.

   3. Few-shot Prompting

      • با چند مثال برای راهنمایی مدل.

۴. بر اساس نقش‌گذاری (Role-based Prompting)

• • مدل را در نقش یک شخصیت یا متخصص قرار می‌دهیم:

    • «شما یک استاد دانشگاه در رشته هوش مصنوعی هستید…»

    • «به‌عنوان یک کارشناس بازاریابی دیجیتال پاسخ بده…»

۵. بر اساس چندرسانه‌ای بودن (Multimodal Prompting)

• • Text-to-Text → ورودی متن، خروجی متن

  • Text-to-Image → ورودی متن، خروجی تصویر (مثل DALL·E)

  • Image-to-Text → ورودی تصویر، خروجی متن (مثل توصیف تصویر)

  • ترکیبی → متن + تصویر + صدا برای خروجی پیچیده‌تر

آینده مهندسی پرامپت

• درباره آینده مهندسی پرامپت نکته جالبی که وجود دارد این است که در آینده پرامپت‌نویسی فقط وارد کردن یک متن ساده نخواهد بود، بلکه به یک گفت‌وگوی هوشمندانه با AI تبدیل خواهد شد و حتی ممکن است پرامپت‌ها ترکیبی از متن، تصویر، صدا و حتی ویدیو شوند.

۲. ترکیب با ابزارها

• پرامپت‌ها در نرم‌افزارها، مرورگرها، سیستم‌های عامل و اپلیکیشن‌ها به شکل ماژول داخلی تعبیه می‌شوند.

۳. خودکار شدن قسمتی از پرامپت‌نویسی

• مدل‌های آینده می‌توانند پرامپت را بر اساس هدف کاربر بسازند (Auto-Prompting).

• نقش انسان بیشتر به اصلاح ایده‌های هوش مصنوعی تبدیل می‌شود.

۴. تخصصی‌شدن بر اساس صنعت

مهندسی پرامپت به شاخه‌های تخصصی تقسیم می‌شود:

• • پرامپت‌نویسی برای تولید محتوا و بازاریابی

  • پرامپت‌نویسی برای کدنویسی و توسعه نرم‌افزار

  • پرامپت‌نویسی برای تحقیقات علمی و تحلیل داده

  • پرامپت‌نویسی آموزشی برای مدارس و دانشگاه‌ها

۵. ترکیب با چندهوشی (Multimodal AI)

با گسترش مدل‌های مولتی‌مدال مثل GPT-5، Claude و Gemini، پرامپت‌ها دیگر فقط متن نخواهند بود:

• کاربر می‌تواند عکس و متن را با هم به عنوان ورودی بدهد.

• پرامپت‌ها می‌توانند شامل ویدیو + صدا + متن باشند تا خروجی پیچیده‌تری تولید شود.

۶. بازار کار و فرصت‌ها

• شغل Prompt Engineer همچنان تا چند سال آینده تقاضای بالایی خواهد داشت.

• در آینده، این مهارت بخشی از وظایف روزمره مشاغل دیجیتال می‌شود، همانطور که امروز «کار با گوگل» یک مهارت عمومی است.

• سازمان‌ها به افرادی نیاز دارند که بتوانند AI را دقیق و هدفمند هدایت کنند.

۷. چالش‌ها و دغدغه‌ها

• نیاز به اخلاق در طراحی پرامپت (برای جلوگیری از سوءاستفاده یا تولید محتوای مضر)

• سفارشی‌سازی بیش از حد که ممکن است باعث سوگیری مدل شود

• نیاز به استانداردسازی قالب پرامپت‌ها برای همکاری تیمی

در این مقاله از ای بی لاین با مهندسی پرامپت آشنا شدید و تا حدودی مفاهیم مرتبط به آن را فراگرفتید. اگر به سایر مباحث مهندسی پرامپت علاقه دارید مقالات ای بی لاین درباره مهندسی پرامپت را دنبال کنید.