فن تحسين المحفزات لتحقيق تدفقات عمل ذكية للذكاء الاصطناعي

البدء بتحسين المحفزات

تحسين المحفزات يعني تنقيح المدخلات التي تقدمها لنموذج الذكاء الاصطناعي لكي يقدم استجابات دقيقة وفعّالة قدر الإمكان. الأمر لا يتعلق فقط بالتواصل الواضح—بل إن المحفزات المحسّنة تقلل أيضاً من العبء الحسابي، مما يؤدي إلى أوقات معالجة أسرع وتكاليف أقل. سواء كنت تكتب استفسارات لروبوتات دعم العملاء أو تُنشئ تقارير معقدة، فإن طريقة بناء وصياغة المحفزات تحدث فرقاً كبيراً.

الفرق بين المحفز الجيد والسيئ

هل سبق أن حاولت دفع الذكاء الاصطناعي لكتابة وصف ميتا؟ غالباً ما يكون محفزك الأول كالتالي:

اكتب لي وصف ميتا حول موضوع تحسين المحفزات.

هذا المحفز خاطئ لعدة أسباب. إذا لم تحدد الطول المطلوب (140 حرفاً كما توصي جوجل)، فسيتجاوز الذكاء الاصطناعي هذا الحد بكثير. حتى لو أصاب الطول، غالباً ما يستخدم أسلوباً غير مناسب أو يجعل الوصف مملاً ولا يشجع على النقر. وأخيراً، دون أن يقرأ مقالتك، لا يمكنه سوى إنتاج أوصاف ميتا عامة وغامضة.

انظر إلى المحفز أدناه. إنه أطول ويستخدم عدة تقنيات سنتعلمها في هذه المدونة. ما يميّز هذا المحفز هو أنه يعالج جميع المشكلات المحتملة، ليضمن حصولك على المخرج المطلوب من المحاولة الأولى:

فهم الأساسيات

الرموز هي الوحدات الأساسية للنص التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي. تقوم النماذج بتقسيم النص إلى هذه الرموز. قد تكون الرمز الواحد كلمة، أو أكثر من كلمة، أو حتى جزءاً من كلمة. عادةً، كلما زاد عدد الرموز زادت بطء الاستجابة وارتفعت التكلفة الحسابية. لذا، فإن فهم كيفية عمل الرموز ضروري لتحسين المحفزات وضمان أنها صديقة للتكلفة وسريعة التنفيذ.

لماذا الرموز مهمة:

1. التكلفة: العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT من OpenAI، تحتسب التكلفة بناءً على عدد الرموز المعالجة.
2. السرعة: الرموز الأقل تعني استجابات أسرع.
3. الوضوح: المحفز الموجز يساعد النموذج على التركيز على التفاصيل المهمة.

على سبيل المثال:

• محفز عالي الرموز:
  هل يمكنك شرح كل جانب من كيفية تدريب نماذج التعلم الآلي بالتفصيل، بما في ذلك جميع الخوارزميات الممكنة؟
• محفز منخفض الرموز:
  اختصر عملية تدريب نماذج التعلم الآلي مع إبراز الخوارزميات الرئيسية.

في المحفز عالي الرموز، يُطلب من الذكاء الاصطناعي التطرق إلى كل التفاصيل والخيارات، بينما المحفز منخفض الرموز يطلب لمحة سريعة. بعد حصولك على النظرة العامة، يمكنك التوسع حسب حاجتك، لتصل للنتيجة المطلوبة بسرعة وتكلفة أقل.

طرق لصياغة محفزات فعالة

إنشاء محفزات فعّالة يتطلب مزيجاً من الوضوح، والسياق، والإبداع. يُنصَح بتجربة صيغ مختلفة لاكتشاف أفضل الطرق لتحفيز الذكاء الاصطناعي. إليك بعض التقنيات الأساسية:

كن محدداً وواضحاً

المحفزات الغامضة قد تربك النموذج. المحفز المنظم جيداً يضمن أن الذكاء الاصطناعي يفهم نيتك.

مثال:

• محفز غامض:
  اكتب عن الرياضة.
• محفز محدد:
  اكتب تدوينة من 200 كلمة حول فوائد التمارين المنتظمة للاعبي كرة السلة.

قدّم سياقاً

إضافة التفاصيل ذات الصلة تساعد الذكاء الاصطناعي على توليد استجابات ملائمة لاحتياجاتك.

مثال:

• بدون سياق:
  اشرح عملية البناء الضوئي.
• مع سياق:
  اشرح عملية البناء الضوئي لطفل عمره 10 سنوات باستخدام لغة بسيطة.

استخدم أمثلة

إضافة أمثلة تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم النمط أو الأسلوب المطلوب.

مثال:

• بدون مثال:
  أنشئ مراجعة منتج لهاتف ذكي.
• مع مثال:
  اكتب مراجعة إيجابية لهاتف ذكي مثل: “لقد استخدمت [اسم المنتج] لمدة أسبوع، وجودة الكاميرا مذهلة…”

جرّب القوالب

استخدام قوالب معيارية للمهام المشابهة يضمن الاتساق ويوفر الوقت.

مثال على قالب لإنشاء مدونة:
“اكتب تدوينة من [عدد الكلمات] حول [الموضوع]، مع التركيز على [تفاصيل محددة]. استخدم أسلوباً ودياً وضمّن [الكلمات المفتاحية].”

تقنيات متقدمة لتحسين السياق

هناك عدة استراتيجيات متقدمة تساعدك في نقل محفزاتك للمستوى التالي. تتجاوز هذه التقنيات أساسيات الوضوح والتركيب، لتسمح لك بالتعامل مع مهام أكثر تعقيداً، ودمج بيانات ديناميكية، وتخصيص استجابات الذكاء الاصطناعي لمجالات أو احتياجات محددة. إليك لمحة عن كل تقنية، مع أمثلة عملية لإرشادك.

التعلم بعدة أمثلة

التعلم بعدة أمثلة يعني تقديم عدد قليل من الأمثلة داخل المحفز لمساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم النمط أو الصيغة المطلوبة. يمكّن هذا النموذج من التعميم بفعالية عبر بيانات قليلة، ما يجعله مثالياً للمهام الجديدة أو غير المألوفة.

ببساطة أضف أمثلة قليلة داخل محفزك ليسهل على النموذج فهم توقعاتك.

مثال محفز:

ترجم العبارات التالية إلى الفرنسية:

1. صباح الخير → Bonjour
2. كيف حالك؟ → Comment ça va?
   الآن، ترجم: ما اسمك؟

سلسلة المحفزات

سلسلة المحفزات هي عملية تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر يسهل إدارتها، بحيث تبني كل خطوة على السابقة. تتيح هذه الطريقة للذكاء الاصطناعي معالجة المشكلات متعددة الخطوات بشكل منهجي، ما يضمن الوضوح والدقة في المخرجات.

مثال محفز:

• الخطوة 1: اختصر هذه المقالة في 100 كلمة.
• الخطوة 2: حوّل الملخص إلى تغريدة.

الاسترجاع السياقي

الاسترجاع السياقي يدمج معلومات ذات صلة وحديثة في المحفز عبر الإشارة إلى مصادر خارجية أو تلخيص تفاصيل رئيسية. بهذه الطريقة تمنح الذكاء الاصطناعي وصولاً إلى بيانات دقيقة وحديثة لاستجابات أكثر اطلاعا.

مثال:
“باستخدام بيانات من هذا التقرير [ضع الرابط]، لخّص النتائج الرئيسية حول اتجاهات الطاقة المتجددة.”

التخصيص باستخدام التضمينات

التخصيص باستخدام التضمينات يهيئ نموذج الذكاء الاصطناعي لمهام أو مجالات محددة عبر استخدام تمثيلات بيانات متخصصة. يعزز هذا التخصيص من ملاءمة ودقة الاستجابات في التطبيقات المتخصصة أو الصناعية.

استراتيجيات إدارة الرموز

إدارة استهلاك الرموز تتيح لك التحكم في سرعة وفعالية الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المدخلات والمخرجات. عبر تقليل عدد الرموز المعالجة، يمكنك توفير التكاليف والحصول على استجابات أسرع دون المساس بالجودة. إليك تقنيات لإدارة الرموز بفعالية:

1. اختصر الكلام غير الضروري: تجنب اللغة الزائدة أو المطولة. اجعل المحفزات موجزة ومباشرة.
   • مطول: هل يمكنك، لو سمحت، أن تقدم لمحة عن…؟
   • موجز: قدّم لمحة عن…
2. استخدم النوافذ: ركز على معالجة الأجزاء الأكثر صلة من المدخلات الطويلة. بقسمتها لأجزاء قابلة للإدارة، يمكن للذكاء الاصطناعي استخلاص النتائج دون تكرار معالجة النص بالكامل.
   • مثال: استخرج النقاط الأساسية من وثيقة من 10,000 كلمة عبر تقسيمها لأقسام وطلب ملخص لكل قسم.
3. دمج وتقسيم المدخلات: عند معالجة عدة محفزات، اجمعها لتحسين الكفاءة.
   • مثال: اجمع عدة استفسارات مرتبطة في محفز واحد مع فواصل واضحة بينها.

كيف تراقب الأداء

التحسين لا يتوقف عند كتابة محفزات أفضل. تتبع الأداء بانتظام وقم بالتكرار بناءً على الملاحظات. هذا التتبع المستمر يسمح بتحسين مستمر، ويمنحك فرصة اتخاذ قرارات مدروسة.

ركز على هذه الجوانب الرئيسية:

• دقة الاستجابة: هل المخرجات تلبي التوقعات؟
• الكفاءة: هل استخدام الرموز وأوقات المعالجة ضمن الحدود المقبولة؟
• الملاءمة: هل تبقى الاستجابات ضمن نطاق الموضوع؟

أفضل نهج هو العمل من خلال واجهة تتيح لك رؤية وتحليل استخدامك الفعلي لكل محفز. إليك نفس سير عمل الذكاء الاصطناعي في فلوهانت يُشغّل 5 مرات مع تغيير المادة المصدر فقط. الفارق في التكلفة لا يتجاوز بضعة سنتات، لكن مع تكرار التشغيل يتراكم الفرق بسرعة:

الخلاصة

سواء كنت تبحث فقط عن الاستفادة القصوى من الحد المجاني لنماذج الذكاء الاصطناعي أو تبني استراتيجية ذكاء اصطناعي على نطاق واسع، فإن تحسين المحفزات أمر بالغ الأهمية لأي مستخدم للذكاء الاصطناعي. تتيح لك هذه التقنيات استخدام الذكاء الاصطناعي بكفاءة، والحصول على نتائج دقيقة، وتقليل التكاليف.

ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية التواصل الواضح والمحسّن مع النماذج. ابدأ بتجربة هذه الاستراتيجيات اليوم مجاناً. يتيح لك فلوهانت البناء مع نماذج وإمكانات ذكاء اصطناعي متنوعة في لوحة تحكم واحدة، لتحقيق تدفقات عمل محسّنة وفعالة لأي مهمة. جرّب فترة التجربة المجانية لمدة 14 يوماً!