آموزش پرامپت نویسی
تفاوت دستور پرامپت و کانتکست در هوش مصنوعی
اکتبر
فهرست مطالب
تفاوت میان دستور، پرامپت و کانتکست
در دنیای هوش مصنوعی و تعامل با مدلهای زبانی، اصطلاحات «دستور»، «پرامپت» و «کانتکست» مرتباً بهکار میروند اما اغلب با هم اشتباه گرفته میشوند. فهم دقیقِ هر کدام و چگونگی تعاملشان برای تولید پاسخهای دقیق و مرتبط حیاتی است. در ادامه به تعریفها، تفاوتهای عملی و راهکارهایی برای نوشتن پرسشها و دستورهای مؤثر با مدیریت کانتکست خواهیم پرداخت. این مقاله مناسب توسعهدهندگان، تولیدکنندگان محتوا و مخاطبانی است که میخواهند از مدلهای زبانی نتیجهی بهتری بگیرند.
تعریفها و نقش هر یک
دستور (Command)
تعریف و ویژگیها
دستور معمولاً یک فرمان صریح و کوتاه است که از مدل یا سیستم میخواهد عملی ویژهای را انجام دهد؛ مثلاً «فایل را حذف کن» یا «لیستی از عناوین تولید کن». دستورات اغلب حالت امری دارند، مشخص و محدود به یک عمل هستند و هدف آنها کنترل مستقیم رفتار مدل یا سامانه است.
مثال عملی
نمونه: «لطفاً متن زیر را به انگلیسی ترجمه کن» — این یک دستور واضح است که یک عمل مشخص را طلب میکند.
پرامپت (Prompt)
تعریف و ویژگیها
پرامپت ورودیای است که به مدل زبانی داده میشود تا پاسخ تولید کند. پرامپت میتواند شامل سؤال، زمینه، نمونهها (few-shot)، و قالب درخواست باشد. پرامپتها انعطافپذیرتر از دستوراتند و معمولاً شامل اطلاعات اضافی برای هدایت تولید محتوا میشوند.
مثال عملی
نمونه: «یک مقدمه ۱۰۰ کلمهای درباره تغییرات اقلیمی بنویس و دو راهکار عملی پیشنهاد کن.» — این یک پرامپت است که هم سبک و هم محتوای خروجی را مشخص میکند.
کانتکست (Context)
تعریف و ویژگیها
کانتکست مجموعه اطلاعات زمینهای است که مدل برای تولید پاسخ از آن استفاده میکند: گفتگوهای گذشته، دادههای کاربر، دامنه مسئله، و هر اطلاعات بیرونی مرتبط. کانتکست میتواند پیوسته یا موقت باشد و تعیینکنندهٔ مرتبط بودن و دقت پاسخها است.
مثال عملی
نمونه: در یک چت پشتیبانی فنی، پیامهای قبلی کاربر و اطلاعات سیستم (نسخه نرمافزار، خطاها) کانتکست را میسازند که به مدل کمک میکند پاسخهای مناسبتری ارائه دهد.
تفاوتها و تعاملات میان آنها
دامنه و آشکارسازی
دستور معمولاً کوتاه، مشخص و آشکار است؛ پرامپت شامل جهتگیری و قالب پاسخ است؛ و کانتکست اطلاعات پنهانتر و گستردهتری را فراهم میکند که مدل بر اساس آن تصمیم میگیرد چگونه پاسخ دهد.
صراحت و کنترل
- دستور: کنترل مستقیم بر عمل (مثلاً «اطلاعات را ببین»، «ذخیره کن»).
- پرامپت: هدایت تولید متن یا تصمیمگیری با نمونهها و قالبها.
- کانتکست: تعیینکنندهٔ زمینه و محدودیتهای منطقی که پاسخ باید با آنها سازگار باشد.
تاثیر بر خروجی و تداوم گفتگو
کانتکست پیوستگی ایجاد میکند و میتواند چندین پرامپت و دستور را مرتبط سازد. به عنوان مثال، یک کانتکست مناسب باعث میشود که یک پرامپت کوتاه پاسخ دقیقتری داشته باشد، در حالی که بدون کانتکست، پرامپت نیاز به توضیحات بیشتری دارد.
نمونه ترکیبی
فرض کنید میخواهید خلاصهای از یک مقاله تولید کنید. کانتکست شامل متن مقاله و نکات کلیدی قبلی است، پرامپت قالب و طول خلاصه را مشخص میکند («خلاصهای ۵ بندی با نکات کاربردی بنویس») و دستور میتواند بخشی از سیستم باشد که میگوید «خروجی را در قالب JSON ذخیره کن».
راهنمای عملی برای نوشتن پرامپت و دستور مؤثر با استفاده از کانتکست
بهینهسازی کانتکست
چگونه اطلاعات مناسب را انتخاب کنیم
برای بهرهوری از کانتکست در محدودیتهای طولی (token limit)، فقط اطلاعات مرتبط را نگه دارید: نکات کلیدی، مثالهای نشاندهندهٔ سبک دلخواه، و دادههای کاربری که روی پاسخ تأثیر مستقیم دارند. از خلاصهسازی و استخراج نکات استفاده کنید تا کانتکست مختصر اما کامل باشد.
نوشتن پرامپتهای مؤثر
ساختار و عناصر کلیدی
- شروع با هدف واضح: «هدف: تولید متن تبلیغاتی برای محصول X»
- مشخص کردن قالب: «فرمت: تیتر + پاراگراف کوتاه + کال تو اکشن»
- ارائه نمونه یا سبک: «مثال سبک نوشتار: …»
- تعیین محدودیتها و معیارها: «حداکثر ۱۲۰ کلمه، بدون اصطلاحات تخصصی»
نمونه پرامپت
«برای صفحه محصول یک متن تبلیغاتی ۸۰ تا ۱۰۰ کلمهای بنویس که فواید آسانی نصب و پشتیبانی ۲۴/۷ را برجسته کند. لحنی دوستانه و متقاعدکننده داشته باشد.»
تبدیل دستورها به قواعد سیستماتیک
چگونگی نوشتن دستورهایی که قابل اتوماسیون باشند
دستورها را به شکل قواعد یا روتینهایی بنویسید که مدل بتواند آنها را پیگیری کند: بهجای «کاربر را راهنمایی کن»، بنویسید «اگر خطای X رخ داد، مراحل A تا C را به کاربر پیشنهاد کن و لینک منابع Y را ارائه نما». این ساختارپذیری به عملکرد قابل تکرار منجر میشود.
اشتباهات رایج و راهکارها
مواردی که باعث سردرگمی مدل میشوند
- پرامپتهای مبهم یا چندهدفه — تقسیم هدف به چند پرامپت سادهتر.
- کانتکست بیش از حد یا نامرتبط — خلاصهسازی یا فیلتر کردن اطلاعات.
- دستورهای متناقض — قوانین را به ترتیب اولویت بنویسید.
نکات تکمیلی: از فرمتهای استاندارد (مثلاً سیستم/کاربر/دستیار) استفاده کنید، برای وظایف پیچیده از نمونههای few-shot بهره ببرید و در صورت محدودیت طول از خلاصهسازهای خودکار یا پنجرههای متحرک کانتکست (context window sliding) کمک بگیرید.
در مجموع، ترکیب هوشمندانهٔ دستور واضح، پرامپت هدفمند و کانتکست مرتبط کلید گرفتن خروجیهای دقیق، قابلاعتماد و کاربردی از مدلهای زبانی است. با رعایت اصول فوق میتوانید بهرهوری و کیفیت تعاملهای خود با هوش مصنوعی را بهطور چشمگیری افزایش دهید.
در پایان، تفاوت اصلی این سه مورد در نقش و سطح کنترل آنهاست: دستور فرماندهنده و کوتاه، پرامپت هدایتکنندهٔ تولید و قالبدهنده، و کانتکست بستر و سابقهای که به تصمیمگیری مدل معنا میبخشد. تسلط بر هر سه لایه و هماهنگسازیشان، مسیر روشنی برای بهینهسازی تعامل با مدلهای زبانی فراهم میآورد.
