تقنيات هندسة التعليمات البرمجية (Prompt Engineering) لروبوتات الدردشة في التجارة الإلكترونية

ما هي هندسة التعليمات البرمجية (Prompt Engineering)؟

التعريف ونظرة عامة

تعني هندسة التعليمات البرمجية صياغة تعليمات دقيقة توجه نماذج اللغة بالذكاء الاصطناعي لإنتاج المخرجات المطلوبة. إنها ممارسة حاسمة تساعد روبوت الدردشة على فهم الاستفسارات المختلفة والرد عليها بشكل مناسب. يمكن أن تحول هندسة التعليمات الفعالة روبوت الدردشة إلى مساعد موثوق وسهل الاستخدام.

فوائد هندسة التعليمات البرمجية الفعالة

• دقة محسنة: تؤدي التعليمات المصممة جيدًا إلى ردود أكثر دقة لأن الذكاء الاصطناعي يفهم الاستفسار بشكل أفضل.
• الثبات: تضمن التعليمات المهيكلة أداءً ثابتًا لروبوت الدردشة عبر مختلف التفاعلات.
• رضا المستخدم: تعزز الردود الواضحة والملائمة تجربة المستخدم.
• الكفاءة: تقلل التعليمات الفعالة الحاجة إلى أسئلة متابعة، مما يوفر الوقت للمستخدمين والنظام على حد سواء.

لماذا تعتبر هندسة التعليمات البرمجية مهمة؟

دقة محسنة

تساعد التعليمات المصاغة جيدًا الذكاء الاصطناعي على فهم استفسارات المستخدم بشكل أفضل، مما يؤدي إلى ردود أكثر دقة وملاءمة. هذا أمر أساسي للحفاظ على تفاعلات عالية الجودة وتلبية توقعات العملاء.

الثبات

تضمن التعليمات المهيكلة أن يقدم روبوت الدردشة أداءً ثابتًا بغض النظر عن السياق أو طبيعة التفاعل. هذا الثبات ضروري لبناء الثقة والاعتمادية.

رضا المستخدم

من خلال توفير ردود واضحة وذات صلة، تعزز هندسة التعليمات البرمجية الفعالة من رضا المستخدم. فكلما فهم روبوت الدردشة احتياجات المستخدم وتجاوب معها بسرعة، تحسنت تجربة العميل بشكل عام.

الكفاءة

تقلل التعليمات الفعالة الحاجة إلى طرح أسئلة إضافية، مما يسرّع التفاعل ويوفر الوقت للمستخدم وروبوت الدردشة معًا. تساهم هذه الكفاءة في تجربة مستخدم أكثر سلاسة وإرضاءً.

التكتيكات الرئيسية لهندسة التعليمات البرمجية الفعالة

استخدم محددات للدلالة على أجزاء الإدخال المختلفة

تساعد المحددات مثل “”” أو < > أو <tag> </tag> في فصل كل جزء من الإدخال، مما يمكّن روبوت الدردشة من فهم ومعالجة الأجزاء المختلفة من الاستفسار بكفاءة. على سبيل المثال:

أنت مختص في خدمة العملاء. مهمتك هي الإجابة على الاستفسارات من {input} باستخدام الموارد.

---استفسار العميل---
{input}
الإجابة:

يضمن هذا التنسيق أن روبوت الدردشة يعرف أين يبدأ وينتهي الاستفسار، ويوفر بنية واضحة لرده.

اطلب مخرجًا مهيكلاً

توجه المخرجات المهيكلة روبوت الدردشة خلال عملية خطوة بخطوة، مما يُحسن جودة ردوده. على سبيل المثال:

1. نظرة عامة: وصف مختصر للمنتج أو المعلومة باستخدام البيانات الوصفية المتوفرة.
2. الميزات الرئيسية: إبراز الميزات الرئيسية للمنتج أو المعلومة.
3. الملاءمة: تحديد وإدراج أي منتجات أو معلومات ذات صلة بناءً على البيانات الوصفية المتاحة.

تساعد هذه الطريقة روبوت الدردشة على “التفكير” وتقديم إجابات شاملة.

التحدي: أحيانًا، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج رد غير مفهوم لتحية بسيطة لأنه لم يُطلب منه توليد رد ودي كبشر، وبدلاً من ذلك وجد منتجات عشوائية للحديث عنها.

الحل: أضف سطرًا بسيطًا كهذا قبل المخرج:

إذا لم يتوفر سياق ذو صلة، حاول البحث عن المعلومات في الروابط. إذا لم تتوفر معلومات ذات صلة، امتنع عن تقديم مزيد من الرد وأقر باستفسار العميل أو حيّه بأدب.

بهذه الطريقة، ينتج روبوت الدردشة إجابات مناسبة للتحيات.

هيكلة التعليمات لبدء الخطوات

يساعد تضمين خطوات البداية في التعليمات روبوت الدردشة على معرفة كيفية بدء مهمته. إليك إصدارًا محسنًا:

مهمتك هي تحليل وتقديم ملاحظات حول تفاصيل المنتج باستخدام السياق. قيّم المعلومات المقدمة عن المنتج، وقدم ملاحظات مهيكلة ومفصلة للعملاء، وحدد المنتجات ذات الصلة بناءً على السياق المقدم.
بداية السياق
{context}
نهاية السياق
بداية الإدخال
{input}
نهاية الإدخال

المهمة إذا طلب المستخدم منتجات محددة أو مقارنة منتجات:

1. **نظرة عامة:** وصف مختصر للمنتج أو المعلومة باستخدام البيانات الوصفية المتوفرة.
2. **الميزات الرئيسية:** إبراز الميزات الرئيسية للمنتج أو المعلومة.
3. **الملاءمة:** تحديد وإدراج أي منتجات أو معلومات ذات صلة بناءً على البيانات الوصفية المتاحة.

بداية المخرج
نهاية المخرج
إذا لم يتوفر سياق ذو صلة، حاول البحث عن المعلومات في الروابط. إذا لم تتوفر معلومات ذات صلة، امتنع عن تقديم مزيد من الرد وأقر باستفسار العميل أو حيّه بأدب.

الإجابة:

تضمن هذه البنية أن روبوت الدردشة يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من الاستفسارات وتقديم ردود مناسبة.

معالجة مشكلات الترجمة في روبوت الدردشة

حاليًا، يواجه نموذج اللغة مشاكل في الترجمة ويجيب حصريًا باللغة الإنجليزية. لمعالجة ذلك، أضف في بداية التعليمات:

(من المهم الترجمة إلى اللغة المناسبة)

يساعد هذا الإضافة في معالجة مشكلات الترجمة في ردود روبوت الدردشة.

البنية النهائية للتعليمات

بدمج جميع التكتيكات، تصبح البنية النهائية للتعليمات كالتالي:

مهمتك هي تحليل وتقديم ملاحظات حول تفاصيل المنتج باستخدام السياق، ولكن من المهم الترجمة إلى اللغة المناسبة. قيّم المعلومات المقدمة عن المنتج، وقدم ملاحظات مهيكلة ومفصلة للعملاء، وحدد المنتجات ذات الصلة بناءً على السياق المقدم.بداية السياق
{context}
نهاية السياقبداية الإدخال
{input}
نهاية الإدخال

المهمة إذا طلب المستخدم منتجات محددة أو مقارنة منتجات:

1. **نظرة عامة:** وصف مختصر للمنتج أو المعلومة باستخدام البيانات الوصفية المتوفرة.
2. **الميزات الرئيسية:** إبراز الميزات الرئيسية للمنتج أو المعلومة.
3. **الملاءمة:** تحديد وإدراج أي منتجات أو معلومات ذات صلة بناءً على البيانات الوصفية المتاحة.بداية المخرج
نهاية المخرج
إذا لم يتوفر سياق ذو صلة، حاول البحث عن المعلومات في الروابط. إذا لم تتوفر معلومات ذات صلة، امتنع عن تقديم مزيد من الرد وأقر باستفسار العميل أو حيّه بأدب.
إذا لم يكن المستخدم راضيًا، استخدم {chat_history}

الإجابة:

رؤى إضافية حول هندسة التعليمات البرمجية

الوضوح والدقة

ضمان أن تكون التعليمات واضحة ومحددة أمر بالغ الأهمية. الغموض قد يؤدي إلى سوء الفهم وردود غير صحيحة. على سبيل المثال، تعليمات مثل:

“قدم الميزات والفوائد الرئيسية لهذا المنتج”

تعطي ردودًا أكثر تفصيلاً وفائدة من استفسار غامض مثل:

“أخبرني عن هذا المنتج.”

الوعي بالسياق

أدرج السياق المناسب في التعليمات لمساعدة روبوت الدردشة على فهم خلفية الاستفسار. على سبيل المثال:

بداية السياق
المنتج: هاتف XYZ
الميزات: سعة تخزين 64 جيجابايت، كاميرا 12 ميجابكسل، بطارية 3000 مللي أمبير
السعر: 299 دولارًا
نهاية السياق

توجه هذه المعلومات السياقية روبوت الدردشة لإنتاج إجابات أكثر دقة وملاءمة.

التحسين التكراري

الاختبار المستمر وتحسين التعليمات أمران أساسيان. يضمن تحديث التعليمات وتحسينها بانتظام استنادًا إلى ملاحظات المستخدمين أن يظل روبوت الدردشة فعالاً وذا صلة.

نية المستخدم

فهم نية المستخدم أمر بالغ الأهمية. يساعد تصميم التعليمات التي تلتقط وتستجيب للاحتياجات الأساسية للمستخدم بشكل كبير في زيادة فائدة روبوت الدردشة.

تقنيات متقدمة في هندسة التعليمات البرمجية

التعلم بعدد قليل من الأمثلة (Few-Shot Learning)

يتضمن التعلم بعدد قليل من الأمثلة تزويد النموذج ببعض الأمثلة على المخرج المرغوب إلى جانب التعليمات. على سبيل المثال:

مثال 1:
المستخدم: كم يستغرق الشحن؟
الروبوت: عادة ما يستغرق الشحن من 5 إلى 7 أيام عمل.

مثال 2:
المستخدم: ما هي سياسة الاسترجاع؟
الروبوت: يمكنك إرجاع المنتجات خلال 30 يومًا من الشراء واسترداد كامل المبلغ.

دورك الآن:
المستخدم: {input}
الروبوت:

التعلم بدون أمثلة (Zero-Shot Learning)

يتضمن التعلم بدون أمثلة تصميم التعليمات بحيث يمكن للنموذج إنتاج ردود دقيقة دون أي أمثلة سابقة. يتطلب ذلك صياغة تعليمات محددة ومفصلة للغاية. على سبيل المثال:

أنت خبير في خدمة العملاء. قدم معلومات مفصلة حول سياسة ضمان الشركة عند سؤال العميل.