ساختار اساسی در پرامپت نویسی با هوش مصنوعی

برای نوشتن یک پرامپت کامل و موثر، می‌توان آن را به چند بخش اصلی تقسیم کرد که شامل هدف یا تکلیف (Task)، دستورالعمل (Instructions)، زمینه و مفاد (Context)، تنظیمات و پارامترها (Parameters and Settings) و در نهایت ورودی (Input) می‌شود. این ساختار به شما کمک می‌کند تا پرامپتی دقیق و بهینه برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد کنید.

هدف و تکلیف (Task)

هدف و تکلیف به اصلی‌ترین فرایند و عملکردی اشاره دارد که سیستم هوش مصنوعی برای آن طراحی شده است. این بخش هسته و هدف اصلی پرامپت را مشخص می‌کند. مثلاً ممکن است تکلیف شامل پاسخ دادن به یک سوال، تولید محتوای خلاقانه یا حتی تولید تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی باشد. در این بخش، شما باید دقیقا مشخص کنید که از هوش مصنوعی چه انتظاری دارید.

دستورالعمل (Instructions)

پس از تعریف هدف، لازم است که دستورالعمل‌های دقیق برای مدل هوش مصنوعی مشخص شود تا مدل بتواند به بهترین شکل ممکن به هدف شما دست یابد. این دستورالعمل‌ها می‌توانند ساده یا پیچیده باشند و حتی ممکن است شامل چندین مرحله و ویژگی‌های خاص خروجی باشند. دستورالعمل‌ها نقشه‌ راهی برای مدل هوش مصنوعی ترسیم می‌کنند تا بتواند شما را به مقصد مورد نظر برساند. به عنوان مثال، اگر تکلیف شما نوشتن یک شعر باشد، دستورالعمل‌ها شامل تعداد ابیات، نوع قافیه‌بندی و سایر ویژگی‌های مربوط به شعر خواهد بود.

زمینه و مفاد (Context)

زمینه و مفاد اطلاعاتی است که به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا تسک را درک کند. این اطلاعات می‌تواند شامل جزئیات بیشتری درباره تکلیف باشد و به هوش مصنوعی کمک کند تا ورودی‌های مربوطه را به‌درستی پردازش کند. زمینه ممکن است به صورت متن یا حتی تصویر به مدل هوش مصنوعی ارائه شود. هدف این بخش این است که هوش مصنوعی به درک بهتری از تسک برسد و نتیجه مطلوب‌تری ارائه دهد.

تنظیمات و پارامترها (Parameters and Settings)

تنظیمات و پارامترها به مجموعه‌ای از متغیرها و ویژگی‌های خاص اشاره دارند که می‌توان آن‌ها را به پرامپت اضافه کرد تا خروجی دقیق‌تری از هوش مصنوعی دریافت شود. این پارامترها می‌توانند تأثیر زیادی بر نتیجه نهایی داشته باشند و ممکن است بسته به سرویس و مدل هوش مصنوعی تغییر کنند. برای استفاده صحیح از این پارامترها، باید با روش‌های مختلف آزمایش و خطا کنید و تنظیمات مختلف را بررسی کنید تا بهترین نتیجه را دریافت نمایید. به عنوان مثال، پارامتر «–no» در میدجورنی می‌تواند برای حذف یک عنصر از تصویر استفاده شود.

ورودی (Input)

بخش ورودی به‌ویژه زمانی مهم است که تسک شما به اطلاعات خاصی نیاز داشته باشد. ورودی‌ها می‌توانند شامل متن، تصویر یا داده‌های دیگری باشند که مدل هوش مصنوعی برای پردازش به آن‌ها نیاز دارد. برای مثال، اگر شما قصد دارید تصویری را ویرایش کنید، ورودی می‌تواند همان تصویر باشد. در این حالت، بدون ورودی مناسب، ساختار پرامپت ناقص خواهد بود.

هوشولوژی | هوش مصنوعی به زبان ساده