پرامپت نویسی، راهکارهایی برای تعامل بهتر با هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های کدنویسی تحت وب، شیوه‌ی راه اندازی و توسعه پروژه ها را تغییر داده و سرعت بخشیده است.

پرامپت نویسی، در حقیقت ابزار و هنر درست و خوب پرسیدن است  تا پاسخ دقیق و مورد انتظار از هوش مصنوعی دریافت شود.
ابزارهای کدنویسی با استفاده از  هوش مصنوعی می‌توانند در تولید کد، شناسایی باگ‌ها، بهینه‌سازی عملکرد و حتی طراحی رابط کاربری به توسعه‌دهندگان و طراحان وب کمک کنند.

این ابزارها نه‌ تنها سرعت انجام پروژه‌ها را افزایش می‌دهند، بلکه خطاهای انسانی را به حداقل ممکن کاهش می دهند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تمرکز بیشتری بر خلاقیت و منطق برنامه‌نویسی داشته باشند.
هوش مصنوعی قابلیت سازگاری با فریم‌ورک‌ها و زبان‌های مختلف را دارد و به همین دلیل به یک ابزار ضروری در دنیای برنامه‌نویسی تبدیل شده است.

در دنیای پرسرعت فناوری امروز، استفاده از هوش مصنوعی صرفاً یک مزیت نیست، بلکه به یک ضرورت و نیاز تبدیل شده است.

با افزایش پیچیدگی پروژه‌های وب و نیاز به تحویل سریع‌تر، بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به یک امر اجتناب ناپذیر تبدیل شده است.

استفاده از هوش مصنوعی، تضمینی برای مقیاس‌پذیری، نگهداری بهتر و افزایش بهره‌وری در پروژه‌هایی است که با زبان‌هایی مانند JavaScript، Python، PHP و سایر زبان‌های برنامه‌نویسی نوشته شده و توسعه می‌یابند.
برنامه نویس هایی که از هوش مصنوعی در پروژه های خود استفاده می‌کنند، پروژه های بروزتر و فنی تر  ایجاد می کنند و همینطور آمادگی بیشتری برای پاسخ‌گویی به نیازهای روز دارند و می‌توانند محصولات باکیفیت‌تری را با سرعت بیشتر ارائه دهند.

پرامپت نویسی چیست و چه کاربردی دارد ؟

پرامپت‌ نویسی (Prompt Engineering) به معنای آماده کردن و نوشتن دقیق و مشخص جملات یا همان اسکریتی است که به هوش مصنوعی مثلا chatgpt یا سایر مدل های هوش مصنوعی داده می‌شود تا خروجی موردنظر را تولید کنند.
پرامپت‌ نویسی از زمانی اهمیت پیدا کرد که مدل‌های زبانی مانند GPT و سایر مدل‌های هوش مصنوعی، به ابزارهایی قدرتمند برای تولید متن، کد، تصویر و حتی موسیقی تبدیل شدند.
در ابتدا، استفاده از این هوش مصنوعی ساده به نظر می‌رسید، اما با گذشت زمان مشخص شد که نحوه‌ی بیان درخواست (پرامپت) تأثیر بسیار زیادی بر کیفیت و دقت پاسخ دارد یعنی هر چه پرامپت دقیق تر و فنی تر و کامل تر باشد، خروجی که دریافت می شود نیز کامل تر و دقیق تر است، به همین دلیل، پرامپت‌نویسی به یک مهارت کلیدی در تعامل با هوش مصنوعی تبدیل شد.

دلیل اصلی استفاده از پرامپت‌نویسی این است که مدل‌های هوش مصنوعی، بر اساس متنی که دریافت می‌کنند، نتیجه تولید می‌کنند. اگر درخواست به‌درستی و با دقت مطرح شود، خروجی نیز دقیق‌تر و کاربردی‌تر خواهد بود.
پرامپت‌نویسی به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند به شکل مؤثرتر از توانایی‌های مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنند، چه برای تولید محتوا باشد، چه برای برنامه‌نویسی، تحقیق، طراحی یا حتی حل مسائل پیچیده.
این مهارت به‌ویژه برای برنامه نویسان که بر روی پروژه های مختلف کار می کنند می تواند بسیار مفید و کاربردی باشد، چون به آن‌ها امکان می‌دهد خروجی‌های هوشمندانه‌تر و هدفمندتری از هوش مصنوعی بگیرند.

اشتباهات رایج در پرامپت‌ نویسی

یکی از اشتباهات رایج در پرامپت‌نویسی، دقیق و مشخص نبودن درخواست است.
اگر در زمان نوشتن پرامپت‌ها، جملات بسیار کلی یا مبهم باشند، مدل هوش مصنوعی نمی‌تواند به‌درستی متوجه منظور شود.
برای جلوگیری از این اشتباه، بهتر است پرامپت‌ها دقیق و مشخص نوشته شود و همه‌ی جزئیات مهم را ذکر شود، به طور مثال برای رفع یک خطا، باید متن کامل خطا، ورژن ماژول و یا پکیج های نصب شده و سایر اطلاعات مرتبط با پروژه در پرامپت وارد شود.

اشتباه دیگر استفاده از پرامپت‌های بیش از حد پیچیده است. گاهی اوقات همه‌ موارد مربوط به یک کد درخواستی در یک پرامپت نوشته می شود، بدون اینکه ساختار درستی داشته باشد.
این امر می‌تواند موجب گیج شدن مدل و تولید خروجی‌های نادرست یا بی‌ربط شود.
برای جلوگیری از این مشکل، بهتر است پرامپت‌ها را به بخش‌های کوچکتر تقسیم کنیم و از مدل بخواهیم که مرحله به مرحله به آن‌ها پاسخ دهد. این تکنیک باعث می‌شود مدل بهتر و دقیق‌تر عمل کند و نتایج بهتر و کاربردی‌تری دریافت کنیم.

یک اشتباه دیگر که ممکن است در پرامپت‌نویسی اتفاق بیفتد، عدم استفاده از مثال‌ها برای روشن‌تر کردن درخواست است.

اینکه فکر کنیم که هوش مصنوعی با توضیحات و مثال های ساده و ناقص می تواند به صورت خودکار متوجه منظور شما شود اشتباه است.
استفاده از مثال‌های دقیق و مرتبط می‌تواند کمک کند تا مدل بهتر متوجه نیاز ما شود و خروجی بهتری بدهد. می‌شم کمک کنم.

راهکارهایی برای بهبود پرامپت ها

برای گرفتن خروجی دقیق و کاربردی از مدل‌های هوش مصنوعی، صرفاً نوشتن یک جمله ساده کافی نیست و در صورت وارد کردن یک جمله ساده، خروجی و پاسخی که دریافت می شود هم بسیار کلی و قطعا بدون استفاده خواهد بود.

یکی از تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌ نویسی برای گرفتن خروجی بهتر، استفاده از زمینه‌سازی (contextualization) است؛ یعنی دادن اطلاعات پیش‌زمینه‌ای که هوش مصنوعی بهتر متوجه منظور ما شود.
به‌عنوان مثال، اگر از AI  می‌خواهیم مقاله‌ای بنویسد، بهتر است نوع مقاله، لحن موردنظر، مخاطب هدف و حتی ساختار کلی آن را مشخص کنید.

هر چه اطلاعات دقیق‌تری در پرامپت اضافه کنیم، خروجی قابل اعتمادتر و نزدیک‌تر به نیاز ما خواهد بود.

تکنیک دیگر استفاده از مثال‌ها (few-shot prompting) است. در این روش، چند نمونه‌ و مثال مشابه از خروجی مورد نظر را در پرامپت قرار داده می شود تا مدل از روی آن‌ها الگو بگیرد.
مثلاً اگر می‌خواهیم متن تبلیغاتی با لحنی خاص تولید شود، چند نمونه‌ی مشابه را همراه با دستور در پرامپت قرار می‌دهیم تا هوش مصنوعی بهتر متوجه سبک و لحن مطلوب ما شود.
این روش به‌ویژه برای تولید محتوا، ترجمه، بازنویسی و مخصوصا برای کدنویسی بسیار مؤثر است.

همچنین استفاده از دستورهای مرحله‌ای (step-by-step prompting) در مسائل تحلیلی یا منطقی بسیار کاربردی است.
اگر مسئله‌ای پیچیده یا چند مرحله‌ای وجود داشته باشد، بهتر است که از هوش مصنوعی بخواهیم مرحله به مرحله فکر کند یا پاسخ دهد.

این کار باعث می‌شود مدل به جای ارائه‌ی یک جواب سطحی، به شکلی دقیق‌تر و منطقی‌تر عمل کند.
در مجموع، پرامپت‌نویسی پیشرفته ترکیبی از وضوح، ساختاردهی و مثال‌سازی است که می‌تواند کیفیت تعامل با هوش مصنوعی را به‌طور چشم‌گیری افزایش دهد و خروجی دلخواه با کیفیت دلخواه را دریافت کرد.

پرامپت‌های چندگانه (multiple prompts)

یکی از تکنیک‌های مهم دیگر در پرامپت‌نویسی، استفاده از پرامپت‌های چندگانه (multiple prompts) است.
در این روش، به جای نوشتن یک پرامپت طولانی یا پیچیده، آن را به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌کنیم و از مدل درخواست می‌کنیم که به هر بخش به طور جداگانه پاسخ دهد.
به این ترتیب، می‌توانیم از مدل خروجی‌هایی دقیق‌تر و هدفمندتر دریافت کنیم.
این روش برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به دقت بالایی دارند، مانند تحقیق یا نوشتن گزارش‌های تخصصی، بسیار مفید است. تقسیم‌بندی پرامپت‌ها باعث می‌شود که مدل نتایج کمتری را اشتباه بگیرد و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد.

پرامپت‌های منفی (negative prompting)

تکنیک دیگری که می‌تواند به بهبود نتایج و خروجی کمک کند، پرامپت‌های منفی (negative prompting) است.

در این روش، به‌جای تنها توضیح دادن آنچه که می‌خواهیم، مواردی که نمی‌خواهیم را نیز باید در پرامپت اضافه  کنیم.
به‌طور مثال، اگر از مدل می‌خواهیم یک کدی را بنویسد، می‌توانیم مشخص کنیم که ازچه روش‌ها و یا دستوراتی استفاده نکند و محدودیت هایی برای آن تعریف می کنیم.
این تکنیک به مدل کمک می‌کند که از اشتباهات غیرمطلوب و ناخواسته جلوگیری کند و فقط بر روی آنچه که ما می‌خواهیم تمرکز کند.
به‌ویژه در مواردی که نیاز به دقت بالا و خروجی‌های خاص داریم، پرامپت‌های منفی می‌توانند به‌طور مؤثری دقت را افزایش دهند.

پرامپت‌ های توصیفی (descriptive prompting)

مورد دیگر، استفاده از پرامپت‌های توصیفی (descriptive prompting) است.
پرامپت‌های توصیفی یکی دیگر از تکنیک‌های پیشرفته است که به ما کمک می‌کند تا جواب های دقیق‌تری از آنچه می‌خواهیم دریافت کنیم.
به‌طور مثال، هرچه جزئیات بیشتر و مشخص‌تری در مورد خطا و یا یک کد در یک زبان خاص در پرامپت‌ها وارد کنیم، خروجی‌ به نیازهای ما نزدیک‌تر خواهد بود.

پرامپت نویسی، به عنوان مهارت تکمیل کننده برنامه نویسی

با گسترش سریع مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و ورود آن‌ها به بخش‌های مختلف زندگی کاری، پرامپت‌نویسی به عنوان پلی بین انسان و ماشین، اهمیت بیشتری پیدا کرده است.
این مهارت، به برنامه نویسیان کمک می‌کند تا بتوانند به‌طور دقیق و هدفمند با مدل‌های زبانی هوش مصنوعی تعامل داشته باشند و خروجی‌هایی با کیفیت و مناسب با نیاز خود دریافت کنند.

از آن‌جایی که مدل‌های هوش مصنوعی مانند   DALL E ,deepsink, chatgpt صرفاً بر اساس دستورات  و اسکریپیتی که به آنها داده می‌شود عمل می‌کنند، توانایی در نوشتن پرامپت‌های دقیق، مؤثر و هوشمندانه، به یک ابزار ارزشمند برای افراد در برنامه نویسی تبدیل شده است.

در آینده‌ای نه‌چندان دور، انتظار می‌رود پرامپت‌نویسی به یکی از مهارت‌های ضروری در برنامه نویسی تبدیل شود؛ همینطور در حوزه‌های تولید محتوا، بازاریابی، برنامه‌نویسی، آموزش و طراحی پرامپت نویسی می تواند مفید و سازنده باشد.

حتی ممکن است عنوانهای شغلی مثل “Prompt Engineer” یا “AI Interaction Designer” به شکل گسترده‌تری در بازار کار ظاهر شوند.

کسانی که این مهارت را زودتر یاد بگیرند و در آن تخصص پیدا کنند، نه تنها می‌توانند از مزایای شخصی و حرفه‌ای آن بهره‌مند شوند، بلکه در موقعیت بهتری برای همکاری با تکنولوژی‌های آینده قرار خواهند گرفت.

چند نمونه پرامپت مفید برای کدنویسی

مثال اول (بررسی کامل کدهای نوشته شده) :

لطفاً کد تابع یا متد زیر رو با دقت بررسی کن و تحلیل کاملی از نظر مشکلات منطقی، امنیتی و عملکردی ارائه بده:

1. خطاهای منطقی: شرایط نادرست، حلقه‌های بی‌پایان، مشکلات ترتیب اجرا
2. مسائل امنیتی: آسیب‌پذیری‌های تزریق، مشکلات احراز هویت، نشت داده
3. مدیریت خطا: بررسی نقاط شکست احتمالی و نحوه مدیریت استثناها
4. قابلیت نگهداری: پیچیدگی کد، ساختار و سازماندهی
5. مشکلات داده: مدیریت نادرست انواع داده، اعتبارسنجی ورودی

[کد مورد نظر را اینجا قرار دهید]

لطفاً پاسخت رو به صورت فهرستی از مشکلات با اولویت‌بندی از بحرانی تا کم‌اهمیت ارائه کن و برای هر مشکل:
– توضیح دقیق مشکل
– دلیل اهمیت رفع آن
– راه‌حل پیشنهادی مشخص
– نمونه کد اصلاح شده

همچنین در انتها یک خلاصه کلی از وضعیت کد و مهم‌ترین اقدامات اصلاحی مورد نیاز ارائه بده.

مثال دوم (بهبود کدهای نوشته شده):

لطفاً کد زیر رو بررسی کن و با استانداردهای مدرن برنامه‌نویسی و قالب‌بندی تمیز بازنویسی کن.

در این بازنویسی به موارد زیر توجه کن:

1. استفاده از ساختارهای مدرن و به‌روز
2. استفاده از متدهای پیشرفته کار با مجموعه‌ها
3. قالب‌بندی تمیز با فاصله‌گذاری مناسب
4. نام‌گذاری استاندارد متغیرها طبق قواعد زبان
5. اضافه کردن کامنت‌های توضیحی در بخش‌های پیچیده
6. رعایت اصول DRY (تکرار نکردن کد) و SOLID
7. حذف کدهای اضافی و بهبود کارایی

کد من:
[کد رو اینجا قرار بده]

لطفاً در پایان، توضیح مختصری از تغییرات انجام شده و دلیل بهبود عملکرد یا خوانایی کد بده.

مثال سوم (بهبود پرامپت نوشته شده با کمک هوش مصنوعی):

من این پرامپت رو نوشتم:

[پرامپت فعلی]

لطفاً:
1. چند سؤال کلیدی برای درک بهتر هدف و مخاطب من بپرس
2. بر اساس پاسخ‌های احتمالی، ساختار بهینه‌ای برای پرامپت پیشنهاد بده
3. پرامپت روا با افزودن جزئیات هدفمند، محدودیت‌های مشخص و راهنمایی‌های دقیق بازنویسی کن
4. قالب‌بندی و سازماندهی پرامپت را بهبود بده
5. نسخه نهایی پرامپت را ارائه کن که احتمال دریافت پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر را افزایش دهد

هدف: دریافت پاسخی که دقیقاً با نیاز من مطابقت داشته باشد.

مثال چهارم (پبدا کردن راه حل های دیگر):

در بعضی مواقع، مشکل و یا خطا رفع می شود اما راه حل ارائه شده، بهترین راه حل موجود نیست و می توان از هوش مصنوعی برای پیدا کردن بهترین راه حل ممکن استفاده کرد.

من این مسئله را با کد زیر حل کرده‌ام، اما به دنبال رویکردهای خلاقانه‌تر، کارآمدتر یا خواناتر هستم:

[کد فعلی]

لطفاً:
1. کد فعلی من را تحلیل کن و نقاط قوت و ضعف آن را مشخص کن
2. حداقل سه رویکرد متفاوت برای حل همین مسئله پیشنهاد بده
3. برای هر رویکرد، مزایا و معایب آن را از نظر:
– کارایی و پیچیدگی زمانی/مکانی
– خوانایی و قابلیت نگهداری
– مقیاس‌پذیری
– سادگی پیاده‌سازی
توضیح بده
4. کد پیاده‌سازی شده برای بهترین رویکرد را ارائه کن
5. توضیح دهید چرا این رویکرد از روش فعلی من بهتر است

هدف: یافتن راه‌حلی که تعادل مناسبی بین کارایی، خوانایی و قابلیت نگهداری داشته باشد.

مثال پنجم (ساخت مستندات و توضیحات برای یک کد):

لطفاً کد زیر رو به زبان ساده و قابل فهم برای افراد غیرمتخصص توضیح بده:

[کد مورد نظر]

در توضیح خودت:
1. هدف و کاربرد اصلی کد رو در یک پاراگراف خلاصه کن
2. عملکرد کلی رو با استفاده از تشبیهات روزمره توضیح بده
3. کد رو به بخش‌های منطقی تقسیم کن و هر بخش رو جداگانه شرح بده
4. برای هر بخش، قطعه کد مربوطه رو در بلوک کد مارک‌داون نشون بده
5. از اصطلاحات فنی پیچیده خودداری کن یا در صورت استفاده، اونها رو به سادگی توضیح بده
6. از عناوین، زیرعنوان‌ها، و لیست‌های مرتب برای سازماندهی توضیحات استفاده کن
7. در پایان، یک مثال کاربردی از نحوه عملکرد کد در دنیای واقعی ارائه بده

هدف: ارائه توضیحی که یک فرد بدون دانش برنامه‌نویسی بتونه مفهوم و کاربرد کد رو درک کنه.

سخن پایانی

پرامپت نویسی یک موضوع بسیار گسترده و جامع می باشد که بسته به نیاز می توان اطلاعات زیادی به دست آورد و به مهارت های خود در این زمینه اضافه کرد. اگر شما هم تجربه و یا پرامپت خاصی دارید که می تواند مفید باشد در قسمت نظرات می توانید ارسال کنید.

پارس وب سرور ارائه کننده انواع هاست پایتون در خدمت توسعه دهندگان پایتون می باشد.