عمومی
اصول پرامپتنویسی: مبانی، ساختار و بهینهسازی
اکتبر
فهرست مطالب
اصول پرامپتنویسی (Prompt Engineering Fundamentals)
پرامپتنویسی هنر طراحی و پالایش ورودیها برای هدایت مدلهای زبانی است. این مقاله اصول پایهای، روشهای ساختاردهی پرامپت، الگوهای مؤثر و شیوههای ارزیابی و بهینهسازی را پوشش میدهد. مثالها و نکات عملی برای بهبود دقت، ثبات و کاربردپذیری پرامپتها در پروژههای واقعی ارائه خواهد شد. با خواندن مطلب، مهارت شما در طراحی پرامپتهای هدفمند و قابلسنجش افزایش مییابد.
مبانی و درک مدلهای زبانی
چه چیزی باید از مدل بدانیم
درک ظرفیت و محدودیتها از اولین قدمها در پرامپتنویسی است. مدلهای بزرگ زبان الگوهای زبانی را بازتولید میکنند اما اطلاعات زمینهای و دانش زمانمند آنها محدود است. دانستن اندازه مدل، توانایی درک زمینه طولانی (context window)، و گرایشهای احتمالی مدل (bias) به شما کمک میکند پرامپتهای واقعبینانهتر طراحی کنید.
انتظارات واقعبینانه و نقش داده زمینهای
انتظار معجزه نداشته باشید: مدل ممکن است اطلاعات نادرست یا تخیلی تولید کند. افزودن زمینه (context) و نمونههای نمونهوار باعث افزایش احتمال تولید پاسخ مورد نظر میشود.
نکات کلیدی
- همیشه هدف خروجی را مشخص کنید: خلاصه، ترجمه، تحلیل یا خلق محتوا.
- محدودیتهای طول ورودی و خروجی را در نظر بگیرید.
- وجود تعصبات (bias) یا عدم قطعیتهای مدل را در تصمیمسازی لحاظ کنید.
ساختار پرامپت و الگوهای موثر
ساختار سهبخشی پرامپت: زمینه، دستور، نمونه
یک پرامپت مؤثر معمولاً شامل زمینه (context یا background)، دستور (instruction یا task) و نمونه (examples یا exemplars) است. این ساختار کمک میکند مدل بفهمد چه اطلاعاتی در دسترس است، چه کاری باید انجام دهد و چه خروجیای مورد انتظار است.
نمونه الگوها
- یکخطی واضح: «خلاصهای ۳ جملهای از متن زیر بنویس: …»
- قالب با نمونهها (Few-shot): چند نمونه ورودی-خروجی نشان دهید تا الگوی مورد انتظار روشن شود.
- محدودسازی خروجی: «در ۵۰ تا ۸۰ کلمه» یا «با استفاده از تیترهای کوتاه پاسخ بده»
تکنیکهای پیشرفته در فرمولهسازی
با تغییر نحوه پرسش میتوان رفتار مدل را بهطور چشمگیری تغییر داد. از تکنیکهایی مثل پرسشهای تضمینی (chain-of-thought prompting)، تقسیم مسئله به گامهای کوچک و استفاده از نقشها (role prompting: «شما بهعنوان یک کارشناس حقوقی…») بهره ببرید.
راهنمای بهینهسازی
- از زبان ساده، مشخص و بدون ابهام استفاده کنید.
- فرمت خروجی را صریحاً تعریف کنید (JSON، جدول، بولتپوینت).
- در صورت نیاز به حقایق دقیق، از منابع خارجی یا استعلامهای مرحلهای استفاده کنید.
آزمایش، ارزیابی و ملاحظات اخلاقی
چرخه تعامل، تست و بهبود
پرامپتنویسی یک فرایند تکراری است: طراحی اولیه → آزمایش با دادههای واقعی → تحلیل خطاها → اصلاح. از معیارهای کمی (دقت، پوشش، طول پاسخ) و کیفی (قابلیت فهم، کاربردپذیری) برای سنجش استفاده کنید.
روشهای ارزیابی
- A/B تست: دو نسخه پرامپت را با هم مقایسه کنید و بر اساس معیارهای از پیشتعریفشده انتخاب کنید.
- مجموعه آزمون کنترلشده: نمونههایی با ورودیهای شناختهشده برای سنجش ثبات و خطاها.
- نمرهدهی انسانی: ارزیابی انسانی برای کیفیت زبانی و مفهومی خروجیها ضروری است.
ملاحظات اخلاقی، امنیت و مقاومت در برابر تزریق پرامپت
هنگام طراحی پرامپت باید از انتشار اطلاعات حساس، تولید محتوای گمراهکننده یا پذیرش ورودیهای مخرب جلوگیری کنید. پرامپتها را طوری بنویسید که در برابر پرامپتاینجکشن مقاوم باشند و خروجیهایی که ممکن است به آسیب بیانجامند را فیلتر کنید.
اقدامات عملی برای امنیت
- ورودیها را پاکسازی و محدود کنید؛ از پذیرش دستورات آزاد از کاربران جلوگیری کنید.
- قواعد محافظتی را در پرامپت قرار دهید: «اگر اطلاعات ناقص است بگو نمیدانم» یا «از بیان پیشنهادات پزشکی/حقوقی صرفنظر کن».
- لاگ و پیگیری خروجیها برای تحلیل خطاها و بازخوردگیری فعال داشته باشید.
نتیجهگیری کلی: پرامپتنویسی ترکیبی از درک مدل، طراحی ساختاریافته و آزمون مداوم است. با استفاده از قالبهای مشخص، نمونههای راهنما و ارزیابی دقیق میتوان کیفیت پاسخها را بالا برد. همواره ملاحظات امنیتی و اخلاقی را در طراحی وارد کنید و پرامپتها را بهصورت تکراری بهینه کنید تا نتایج قابلاطمینان و کاربردیتری بهدست آورید.
