أسرار هندسة التلقينات (Prompt Engineering): 5 تقنيات متقدمة

ما هي هندسة التلقينات؟

هندسة التلقينات (Prompt Engineering) هي فن صياغة التعليمات للحصول على أفضل مخرجات من نماذج الذكاء الاصطناعي. إليك 5 تقنيات متقدمة:

1. التفكير المتسلسل (Chain-of-Thought)

اطلب من النموذج شرح خطوات تفكيره قبل إعطاء الإجابة النهائية. مثلاً: "فكر خطوة بخطوة ثم أجب". هذا يحسن الدقة للمسائل المعقدة.

2. التلقين السلبي (Negative Prompting)

اذكر ما لا تريده. في Midjourney، استخدم --no مثل "portrait --no glasses hat". في ChatGPT، قل "لا تذكر المصادر القديمة"

3. توليد البدائل (Self-Consistency)

اطلب من النموذج إعطاء 3 إجابات مختلفة للمشكلة نفسها، ثم قم بمقارنتها واختيار الأفضل أو دمجها.

4. استخدام المعرفة الخارجية (Retrieval-Augmented)

زود النموذج بنص أو بيانات مرجعية (مثال: "بناءً على النص التالي، أجب...") لتقليل الهلوسات.

5. التلقين التكراري (Iterative Prompting)

ابدأ ببرومبت بسيط، ثم عدّل بناءً على النتيجة. كل تكرار يحسّن المخرجات.

للمزيد من البرومبتات المتقدمة، اشترك في Premium للوصول إلى محتوى حصري.