به دنیای شگفتانگیز هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) خوش آمدید!
اگر تا به حال فکر کردهاید که چگونه میتوان یک مغز دیجیتال را که به اندازه میلیاردها کتاب هوشمند است دقیقاً وادار کرد کاری کند که شما میخواهید، باید بگویم شما در آستانه کشف یک مهارت فوقالعاده قرار دارید: مهندسی پرامپت (Prompt Engineering).
- ۱. مدلهای زبانی بزرگ، جادوگر نیستند، پیشگو هستند!
- ۲. ساختار فرماندهی پرامپت — کلید اصلی موفقیت
- ۳. اسرار پیشرفته تبدیل شدن به استاد پرامپت نویسی
- ۱. قدرت مثال (Few-Shot Prompting)
- ۲. تفکر زنجیرهای (Chain of Thought – CoT)
- ۳. واقعیتسنجی با RAG (Retrieval Augmented Generation)
- ۴. لحن اسپارتانی (The Spartan Prompt Style)
- ۵. تست آماری (Monte Carlo Approach)
- آموزش صفر تا صد Leonardo AI: خلق تصاویر شگفتانگیز با هوش مصنوعی
- آموزش صفر تا صد Runway در ۷ مرحله کاربردی برای ساخت ویدیو حرفهای
- آموزش صفر تا صد Pixverse؛ ساخت ویدیو حرفهای با هوش مصنوعی
- ۴. ابزارهای حرفهای مهندسی پرامپت
- نتیجهگیری نهایی: قدرت در دستان شماست
- سوالات متداول (FAQ)
این فقط یک مهارت نیست؛ این یک زبان مخفی است. در دنیایی که همه به هوش مصنوعی دسترسی دارند، مزیت واقعی از آن کسانی است که میدانند چگونه پرا… بنویسند.
آمادهاید این قدرت را به دست آورید؟
۱. مدلهای زبانی بزرگ، جادوگر نیستند، پیشگو هستند!
تصور کنید مدلهای زبان بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT یا Claude، یک جعبه جادویی پر از هزاران میلیارد الگو هستند. راز اصلی آنها این است:
آنها فکر نمیکنند؛ فقط ادامه متن را پیشبینی میکنند.
وقتی شما مینویسید: «سفینه فضایی سقوط کرد، چون…»، هوش مصنوعی با تمام دادههایی که آموزش دیده، محاسبه میکند که کلمه بعدی (Token) چه خواهد بود.
شاید بگوید: «سوختش تمام شد» یا «خلبان خوابش برد».
پرامپت چیست؟
همان دستور یا سؤالی است که شما وارد میکنید. اگر مبهم باشد، هوش مصنوعی به یک چرخ شانس تبدیل میشود و پاسخها پراکنده میشوند. نتیجه؟ پاسخهایی که به آنها توهمات (Hallucinations) میگویند — اطلاعاتی که مطمئن به نظر میرسند اما غلطاند.
🟥 مثلاً:
«در مورد انرژی توضیح بده.»
هوش مصنوعی نمیداند منظورت کدام نوع انرژی است و جوابهای پراکنده میدهد.
🟩 اما اگر بگویی:
«توضیح بده انرژی خورشیدی چطور به برق تبدیل میشود.»
مدل دقیق و واقعی پاسخ میدهد نه حدسی و اشتباه.
Prompt Engineering یعنی چه؟
این همان هنر و علم طراحی و اصلاح ورودی متنی است تا خروجی دقیق، مرتبط و مفید بهدست آید. یعنی شما یاد میگیرید چگونه مغز دیجیتال را دقیقاً همانطور که میخواهید هدایت کنید.
۲. ساختار فرماندهی پرامپت — کلید اصلی موفقیت
اگر میخواهید نتایج حرفهای بگیرید، باید از چارچوب پرامپت (Prompt Framework) استفاده کنید.
این ساختار تضمین میکند که مدل هوش مصنوعی تمام اطلاعات لازم را برای درک هدف شما دریافت کند.
جدول ساختار پرامپت:
| بخش اصلی | توضیح ساده | مثال روزمره | |
|---|---|---|---|
| ۱. نقش (Role/Persona) | هوش مصنوعی باید چه کسی باشد؟ | تو یک معلم تاریخ باستان هستی. | |
| ۲. وظیفه (Task/Goal) | دقیقاً چه کاری باید انجام دهد؟ | یک سخنرانی یک دقیقهای درباره اهرام مصر بنویس. | |
| ۳. بستر (Context) | جزئیات مهم و شرایط. | مخاطبان تو دانشآموزان هستند. | |
| ۴. قوانین (Rules & Constraints) | چه کارهایی باید یا نباید انجام دهد. | از اصطلاحات سخت استفاده نکن. | |
| ۵. قالب خروجی (Output Format) | خروجی در چه قالبی باشد؟ | در قالب لیست سهنکتهای بنویس. | |
| ۶. مثالها (Examples) | یک نمونه از خروجی دلخواه بده. | مثل این مثال بنویس: “تاریخ ماجراجویی است!” |
۳. اسرار پیشرفته تبدیل شدن به استاد پرامپت نویسی
متخصصان prompt engineering هیچوقت به پاسخ اول بسنده نمیکنند.
در ادامه، با پنج تکنیک طلایی prompt نویسی در هوش مصنوعی آشنا میشویم:
۱. قدرت مثال (Few-Shot Prompting)
اگر فقط یک مثال از خروجی مورد نظرتان به مدل بدهید، دقت پاسخ بهطرز چشمگیری بالا میرود.
مثل این است که به شاگردی الگوی تمرین نشان دهید تا بفهمد چه انتظاری دارید.
فرض کنید در چتبات مینویسید:
بدون مثال:
«یه جمله درباره دوستی بنویس.»
🔸 خروجی: «دوستی یعنی در کنار هم بودن.»
با مثال:
«مثل این جمله بنویس: “دوستی مثل نوریه که تاریکی رو کم میکنه.”
حالا یکی دیگه بساز.»
🔹 خروجی: «دوستی مثل پلیه که دلها رو به هم وصل میکنه.»
۲. تفکر زنجیرهای (Chain of Thought – CoT)
یک دستور جادویی وجود دارد:
“Think step by step” → «گامبهگام فکر کن»
با این جمله، مدل منطق خود را آشکار میکند. برای ریاضیات، تحلیل داده، یا تصمیمهای استراتژیک عالی است.
فرض کنید مینویسید:
«اگر ۶ سیب داری و ۲ تا میخوری، چند تا میمونه؟ گامبهگام فکر کن.»
🔹 خروجی:
«۶ تا داشتم، ۲ تا خوردم، پس ۴ تا موند.»
۳. واقعیتسنجی با RAG (Retrieval Augmented Generation)
مدلهای زبانی حافظهمحور هستند، نه پایگاه دادهای.
با استفاده از RAG، مدل را به منابع واقعی و بهروز خود وصل میکنید تا اطلاعاتش بر اساس واقعیتها باشد، نه حدس.
بدون RAG:
«مرخصی سالانه چقدره؟»
🔸 جواب: «فکر میکنم ۳۰ روز.» (حدس!)
با RAG (اتصال به سند واقعی):
«طبق فایل آییننامه شرکت، مرخصی سالانه ۲۵ روز است.» ✅
۴. لحن اسپارتانی (The Spartan Prompt Style)
پرامپت طولانی = خروجی ضعیفتر.
از لحن اسپارتانی یعنی کوتاه، دقیق، کاربردی استفاده کنید.
بهجای زیادهگویی، مستقیماً اصل مطلب را بنویسید.
فیلیپ مقدونی به اسپارتا نوشت: «اگر وارد سرزمینتان شوم، نابودتان میکنم.»
اسپارتانها فقط پاسخ دادند: (اگر بتونی!)
از آن روز، لحن اسپارتانی یعنی گفتن بیشترین معنا در کمترین واژه.
غیر اسپارتانی:
سلام، میشه لطفاً یه متن جالب و آموزنده درباره تغذیه سالم برای نوجوانها بنویسی؟ اگه تونستی چند تا نکته هم اضافه کن.
اسپارتانی:
۴ نکته درباره تغذیه سالم نوجوانان بنویس. لحن: ساده و مثبت.
۵. تست آماری (Monte Carlo Approach)
هر دستور را ۲۰ بار امتحان کنید.
اگر ۸۰٪ پاسخها قابل قبول بودند، آن پرامپت پایدار است.
این رویکرد، مهندسی Prompt را از هنر به علم دادهمحور تبدیل میکند.
۴. ابزارهای حرفهای مهندسی پرامپت
- زمین بازی (AI Playground)
از محیطهای حرفهای مثل Playground استفاده کنید.
در آن میتوانید تنظیمات کلیدی مانند Temperature (خلاقیت) و Max Tokens (طول پاسخ) را کنترل کنید.
- خروجی ساختاریافته
اگر میخواهید دادهها در نرمافزار استفاده شوند، خروجی را در قالبهای JSON، XML یا CSV بخواهید.
مثلاً بگویید:
“دادههای فروش را در قالب CSV با ستونهای ماه، درآمد، سود تولید کن.”
- انتخاب مدل مناسب
مدلهای پیشرفتهتر مثل GPT5 یا Claude4 نتایج دقیقتری میدهند.
در بیشتر کاربردها، هزینهی کمی دارند اما دقتی چندبرابر بیشتر.
نتیجهگیری نهایی: قدرت در دستان شماست
چه دانشآموز باشید یا کارآفرین، دانستن این دانش و چگونگی استفاده از آن، به شما برتری میدهد.
از این پس، شما فقط کاربر هوش مصنوعی نیستید — فرمانده آن هستید.
سوالات متداول (FAQ)
سوالات متداول (FAQ)۱. پرامپت چیست؟
همان دستوری است که به هوش مصنوعی میدهید تا بر اساس آن پاسخ تولید کند.
۲. prompt engineering یعنی چه؟
یعنی طراحی دقیق پرامپتها برای دریافت خروجیهای قابلاعتماد و مرتبط.
۳. آیا پرامپت نویسی در هوش مصنوعی شغل محسوب میشود؟
بله. مهندسی پرامپت یکی از مشاغل نوظهور در عصر AI است.
