پرامپت‌نویسی چیست و چگونه یک پرامپت خوب بنویسیم؟

احتمالاً شما هم تا امروز از پرامپت هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلفی مثل نوشتن متن، ساخت تصویر، ایده‌پردازی، ترجمه یا حتی انجام کارهای روزمره استفاده کرده‌اید. در چنین تجربه‌هایی معمولاً متوجه می‌شویم که کیفیت نتیجه، فقط به خود ابزار بستگی ندارد و تا حد زیادی به نحوه نوشتن پرامپت برمی‌گردد. اگر درخواست شفاف، دقیق و متناسب با هدف نباشد، فرقی نمی‌کند از هوش مصنوعی برای چه کاری استفاده می‌کنید؛ خروجی نهایی اغلب کلی، ناقص یا دور از انتظار خواهد بود.

این مقاله دقیقاً برای همین نیاز نوشته شده است: اینکه یاد بگیرید چطور خواسته‌تان را شفاف، قابل فهم و هدفمند به هوش مصنوعی منتقل کنید. بدون اصطلاحات پیچیده ، قدم‌به‌قدم توضیح می‌دهیم پرامپت‌نویسی چیست و چطور با چند اصلاح ساده می‌توانید خروجی‌هایی بگیرید که واقعاً به دردتان بخورد؛ چه برای نوشتن متن، چه برای یادگیری، چه برای کار و استفاده روزمره.

پرامپت فقط یک دستور ساده نیست

برای نوشتن یک پرامپت مؤثر، قبل از هر چیز باید بدانیم پرامپت چیست و چه نقشی دارد. پرامپت صرفاً یک جمله دستوری یا یک سؤال کوتاه نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از راهنماهاست که به هوش مصنوعی مسیر فکر کردن را نشان می‌دهد. در یک پرامپت خوب، چند موضوع کلیدی به‌طور هم‌زمان مشخص می‌شود: اینکه دقیقاً قرار است چه کاری انجام شود، مسئله اصلی چیست، مخاطب خروجی چه کسی است، پاسخ باید در چه قالبی ارائه شود و در نهایت، خروجی خوب از نظر شما چه ویژگی‌هایی دارد.

اگر حتی یکی از این موارد به‌درستی مشخص نشود، احتمال زیادی وجود دارد که نتیجه نهایی یا بیش از حد کلی باشد یا اصلاً به کار شما نیاید. هوش مصنوعی برخلاف انسان، نمی‌تواند نیت پنهان شما را حدس بزند یا از تجربه قبلی کمک بگیرد. بهتر است آن را مثل یک همکار بسیار سریع اما کاملاً دقیق در نظر بگیرید که فقط و فقط بر اساس چیزهایی که به او می‌گویید کار می‌کند. هرچه توضیح شما روشن‌تر باشد، پاسخ هم دقیق‌تر خواهد بود.

اول هدف را مشخص کنید

قبل از نوشتن پرامپت، از خودتان بپرسید دقیقاً چه می‌خواهید. مثلاً:

• دنبال توضیح ساده هستید؟
• تحلیل تخصصی می‌خواهید؟
• ایده‌پردازی؟
• متن تبلیغاتی؟
• آموزش مرحله‌به‌مرحله؟

اگر هدف مشخص نباشد، خروجی هم پراکنده و نامتمرکز می‌شود. مثلاً «انتگرال را توضیح بده» خیلی مبهم است. اما اگر بگویید «انتگرال را برای افراد غیرمتخصص، با مثال‌های ساده توضیح بده» نتیجه کاملاً فرق می‌کند.

نقش مشخص کنید

یکی از ترفندهای خیلی مؤثر این است که به هوش مصنوعی بگویید در چه نقشی پاسخ بدهد. مثلاً:

• مثل یک معلم توضیح بده
• از دید یک کارشناس حرفه‌ای بنویس
• فرض کن یک نویسنده‌ی محتوای دیجیتال هستی

این کار باعث می‌شود لحن، سطح توضیح و نوع مثال‌ها مناسب‌تر شوند و پاسخ کلیشه‌ای نباشد.

اطلاعات لازم را بدهید، نه بیشتر

هوش مصنوعی برای اینکه خوب جواب بدهد، به کمی زمینه نیاز دارد. اما این به معنی نوشتن توضیحات طولانی نیست. بهتر است چیزهایی را بگویید که اگر یک انسان هم قرار بود این کار را انجام دهد، به آن‌ها نیاز داشت:

• مخاطب چه کسی است؟
• متن کجا استفاده می‌شود؟
• چه چیزهایی مهم‌اند و چه چیزهایی نه؟

مثلاً «این متن برای سایت است» کمک زیادی نمی‌کند. اما «این متن برای کاربران عادی است و باید ساده، کوتاه و بدون اصطلاح تخصصی باشد» خیلی مفید است.

شکل خروجی را مشخص کنید

اگر نگویید خروجی چه شکلی باشد، هوش مصنوعی خودش تصمیم می‌گیرد و ممکن است با انتظار شما فرق داشته باشد. بهتر است بگویید:

• متن کوتاه باشد یا بلند
• پاراگرافی باشد یا لیستی
• تیتر داشته باشد یا نه
• لحن رسمی باشد یا محاوره‌ای

مثلاً، «یک متن حدود ۵۰۰ کلمه‌ای با پاراگراف‌های کوتاه و زبان ساده بنویس.» این کار باعث می‌شود خروجی دقیق‌تر و قابل استفاده‌تر شود.

از پرامپت‌های منفی استفاده کنید

محدودیت‌ها یا همان پرامپت‌های منفی به هوش مصنوعی کمک می‌کنند دقیق‌تر بفهمد چه چیزهایی مدنظر شما نیست و در چه چارچوبی باید پاسخ بدهد. وقتی مشخص می‌کنید از چه لحن، واژه‌ها یا سبک‌هایی استفاده نشود، خروجی هدفمندتر می‌شود و احتمال تولید پاسخ‌های کلی، تکراری یا نامرتبط به‌طور قابل‌توجهی کاهش پیدا می‌کند. مثلاً:

• از اصطلاحات پیچیده استفاده نکن
• متن تبلیغاتی نباشد
• توضیح اضافه نده
• تکرار نکن

این محدودیت‌ها کیفیت کار را بالا می‌برند و باعث می‌شوند جواب دقیق‌تر شود.

کارهای بزرگ را تکه‌تکه انجام دهید

اگر یک درخواست بزرگ دارید، بهتر است طی چند پرامپت از هوش مصنوعی درخواست کنید. مثلاً:

1.  بخواهید ساختار متن را بدهد
2. هر بخش را جداگانه بنویسد
3. اصلاح و ساده‌سازی انجام دهد

این روش هم نتیجه‌ی بهتری می‌دهد، هم کنترل بیشتری به شما می‌دهد.

اصلاح کردن از شروع دوباره بهتر است

اصلاح کردن معمولاً از شروع دوباره بهتر است، چون هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس همان پاسخ قبلی مسیر خود را دقیق‌تر تنظیم کند. وقتی به‌جای نوشتن یک پرامپت جدید، فقط مشخص می‌کنید کدام بخش‌ها باید ساده‌تر، کوتاه‌تر یا واضح‌تر شوند، هم زمان کمتری صرف می‌کنید و هم خروجی قدم‌به‌قدم به چیزی که در ذهن دارید نزدیک‌تر می‌شود. این روش باعث می‌شود فرآیند پرامپت‌نویسی هدفمندتر و نتیجه نهایی دقیق‌تر و کاربردی‌تر باشد. قرار نیست اولین جواب هوش مصنوعی، بهترین جواب باشد. می‌توانید بگویید:

• ساده‌ترش کن
• کوتاه‌تر بنویس
• برای مخاطب مبتدی‌تر بازنویسی کن
• این بخش را واضح‌تر توضیح بده

اشتباهات رایج در پرامپت نویسی

بیشتر نتیجه‌های ضعیف به این دلیل است که:

• درخواست مبهم بوده
• هدف مشخص نبوده
• مخاطب تعریف نشده
• یا انتظارها گفته نشده‌اند

در این موارد مشکل از هوش مصنوعی نیست، از نحوه‌ی درخواست است.

پرامپت نویسی خوب شامل چیست؟

پرامپت‌نویسی خوب یعنی درخواست را به‌گونه‌ای بنویسیم که هوش مصنوعی دقیقاً بفهمد چه کاری باید انجام دهد. یک پرامپت مناسب هدف مشخص دارد، مخاطب و کاربرد خروجی را روشن می‌کند، نقش یا زاویه دید پاسخ را تعیین می‌کند و شکل خروجی مورد انتظار را توضیح می‌دهد. هرچه دستور شفاف‌تر، ساده‌تر و بدون ابهام باشد، نتیجه‌ای که دریافت می‌شود دقیق‌تر، کاربردی‌تر و نزدیک‌تر به نیاز واقعی کاربر خواهد بود.

مثالی از یک پرامپت خوب

برای درک بهتر اینکه «پرامپت‌نویسی خوب شامل چیست»، بهتر است یک مثال کاملاً عمومی و روزمره را بررسی کنیم. فرض کنید می‌خواهید هوش مصنوعی درباره یک موضوع ساده توضیح بدهد. یک پرامپت مناسب می‌تواند این‌گونه نوشته شود:

«در نقش یک معلم، به زبان ساده و قابل فهم توضیح بده چرا خواب کافی برای سلامتی مهم است. مخاطب این توضیح افراد عادی هستند و آشنایی تخصصی با مباحث پزشکی ندارند. متن حدود ۴۰۰ تا ۵۰۰ کلمه باشد، از اصطلاحات پزشکی پیچیده استفاده نکند و هر نکته را با مثال‌های روزمره توضیح دهد. لحن متن آموزشی و دوستانه باشد و از توصیه‌های اغراق‌آمیز یا ترساندن مخاطب پرهیز شود.»

در این مثال، هدف مشخص است، موضوع به‌روشنی تعریف شده، مخاطب معلوم است، نقش پاسخ‌دهنده تعیین شده و شکل خروجی و محدودیت‌ها هم مشخص شده‌اند. همین شفافیت باعث می‌شود هوش مصنوعی پاسخی دقیق‌تر، قابل فهم‌تر و متناسب با نیاز واقعی کاربر ارائه دهد.

جمع‌بندی 

در آخر می‌توان گفت پرامپت‌نویسی خوب، مهارتی است که با تمرین و اصلاح مداوم شکل می‌گیرد و نقش مستقیمی در کیفیت استفاده ما از ابزارهای هوش مصنوعی دارد. هرچه درخواست‌ها شفاف‌تر، مرحله‌بندی‌شده‌تر و دقیق‌تر باشند، خروجی‌ها هم کاربردی‌تر و قابل اعتمادتر خواهند بود. با توجه به سرعت پیشرفت این حوزه و ابزارهای جدیدی که مدام معرفی می‌شوند، دنبال‌کردن منابع به‌روز اهمیت زیادی دارد؛ برای مثال، مرور منظم اخبار هوش مصنوعی دیجیاتو می‌تواند به شما کمک کند هم با قابلیت‌های تازه آشنا شوید و هم یاد بگیرید چطور پرامپت‌هایتان را متناسب با نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌تر بنویسید