در دنیای رو به رشد فناوری هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) به ابزاری قدرتمند برای تولید متن، حل مسائل، و خودکارسازی فرایندها تبدیل شده‌اند. این مدل‌ها، از جمله Gemini، GPT، و Grok، توانایی‌های شگفت‌انگیزی در پردازش زبان طبیعی دارند، اما بهره‌برداری بهینه از آن‌ها نیازمند مهارتی است که به “مهندسی پرامپت” (Prompt Engineering) معروف است. مهندسی پرامپت فرایندی است که در آن ورودی‌های دقیق و هدفمند برای هدایت این مدل‌ها طراحی می‌شود تا خروجی‌هایی مرتبط، دقیق، و کاربردی تولید کنند. این مقاله با تمرکز بر اصول اولیه مهندسی پرامپت، به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم پایه، تکنیک‌های کلیدی، و بهترین روش‌ها آشنا شوید و بتوانید از این فناوری به شکلی مؤثر در زندگی روزمره و کسب‌وکار خود استفاده کنید.

مهندسی پرامپت نیازی به پیش‌زمینه تخصصی در علوم داده یا یادگیری ماشین ندارد. هر فرد، از کاربران عادی گرفته تا توسعه‌دهندگان حرفه‌ای، می‌تواند با یادگیری اصول این حوزه، تعامل سازنده‌ای با مدل‌های زبانی برقرار کند. این فرایند نه تنها یک هنر، بلکه یک علم تکراری است که نیازمند آزمایش، تحلیل، و بهینه‌سازی مداوم است. در این مقاله، ابتدا چیستی مهندسی پرامپت و اهمیت آن را بررسی می‌کنیم، سپس به تنظیمات خروجی مدل‌ها و تأثیر آن‌ها بر عملکرد می‌پردازیم، و در نهایت تکنیک‌های اصلی و بهترین روش‌های طراحی پرامپت را با مثال‌های عملی تشریح خواهیم کرد. هدف این است که شما را با ابزارها و دانش لازم برای استفاده از مدل‌های زبانی در پلتفرم‌های مختلف آشنا کنیم. 

چیستی مهندسی پرامپت

مدل‌های زبانی بزرگ بر اساس مکانیزم پیش‌بینی توکن‌های بعدی در یک دنباله متنی عمل می‌کنند. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی عظیم، الگوها و روابط بین کلمات را یاد می‌گیرند و بر اساس ورودی‌ای که به آن‌ها ارائه می‌شود—که به آن “پرامپت” می‌گوییم—خروجی تولید می‌کنند. مهندسی پرامپت به معنای طراحی و بهینه‌سازی این ورودی‌هاست تا مدل بتواند پاسخ‌هایی دقیق، مرتبط، و متناسب با نیاز کاربر ارائه دهد. به بیان دیگر، پرامپت همان دستورالعمل، سؤال، یا زمینه‌ای است که شما به مدل می‌دهید و کیفیت آن مستقیماً بر کیفیت خروجی تأثیر می‌گذارد.

برای درک بهتر، فرض کنید از یک مدل می‌خواهید “یک داستان کوتاه بنویسد.” بدون جزئیات بیشتر، ممکن است نتیجه‌ای کلی، غیرمرتبط، یا حتی بی‌معنی دریافت کنید. اما اگر پرامپت را به این شکل تغییر دهید: “یک داستان کوتاه 200 کلمه‌ای درباره یک فضانورد تنها در مریخ بنویسید که با لحن غم‌انگیز و در سبک علمی-تخیلی باشد،” مدل دقیقاً می‌داند چه چیزی از آن انتظار دارید و خروجی متناسب‌تری تولید می‌کند. این مثال ساده نشان‌دهنده قدرت مهندسی پرامپت است. هدف این فرایند، هدایت مدل به سمت تولید خروجی‌هایی است که با اهداف و نیازهای خاص کاربر هم‌راستا باشد، چه برای تولید محتوای خلاقانه، حل مسائل ریاضی، یا نوشتن کد برنامه‌نویسی.

مهندسی پرامپت همچنین فرایندی تکراری است. یک پرامپت اولیه ممکن است نتایج مطلوبی به همراه نداشته باشد، اما با اصلاح ساختار، انتخاب کلمات، یا افزودن زمینه (Context)، می‌توان به خروجی بهتری دست یافت. این ویژگی به‌ویژه در پلتفرم‌هایی مانند دیچت، که دسترسی به چت‌بات‌های جهانی را با پرداخت ریالی فراهم می‌کند، اهمیت دارد؛ زیرا کاربران می‌توانند با طراحی پرامپت‌های مناسب، تجربه‌ای سریع‌تر و مفیدتر داشته باشند.

اهمیت مهندسی پرامپت در دنیای امروز

در عصر دیجیتال و هوشمندسازی، افراد و کسب‌وکارها به دنبال راه‌هایی برای افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، و رقابت در بازارهای جهانی هستند. مهندسی پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا نیازهای خاص خود را به شکلی واضح و دقیق به مدل منتقل کنند و از پاسخ‌های مبهم، نادرست، یا غیرضروری جلوگیری کنند.

مهندسی پرامپت به کاربران اجازه می‌دهد تا از مدل‌های زبانی برای اهداف متنوعی استفاده کنند: از تولید محتوای خلاقانه برای فریلنسرها و نویسندگان گرفته تا خودکارسازی وظایف تکراری برای کسب‌وکارها و حتی حل مسائل پیچیده برای پژوهشگران. این انعطاف‌پذیری، همراه با دسترسی آسان به ابزارهای هوش مصنوعی از طریق دلاورس، مهندسی پرامپت را به یک مهارت ضروری در قرن بیست‌ویکم تبدیل کرده است.

تنظیمات خروجی مدل‌های زبانی

یکی از جنبه‌های کلیدی در مهندسی پرامپت، درک و تنظیم پیکربندی خروجی مدل‌های زبانی است. این تنظیمات شامل طول خروجی، کنترل‌های نمونه‌برداری (Sampling Controls)، و پارامترهایی مانند Temperature، Top-K، و Top-P است که هر یک بر رفتار مدل و نوع پاسخ‌های تولیدشده تأثیر می‌گذارند. در این بخش، این تنظیمات را به تفصیل بررسی می‌کنیم تا بتوانید آن‌ها را به شکلی مؤثر در پرامپت‌های خود اعمال کنید.

طول خروجی (Output Length)

طول خروجی به تعداد توکن‌هایی اشاره دارد که مدل مجاز به تولید آن‌هاست. هر توکن می‌تواند یک کلمه، بخشی از کلمه، یا حتی یک علامت نگارشی باشد. تنظیم طول خروجی اهمیت زیادی دارد، زیرا تولید توکن‌های بیشتر نیازمند محاسبات سنگین‌تر است که منجر به مصرف انرژی بالاتر، زمان پاسخ طولانی‌تر، و هزینه‌های بیشتر می‌شود. به عنوان مثال، اگر هدف شما دریافت یک پاسخ کوتاه مانند یک توییت (حداکثر 280 کاراکتر) باشد، باید طول خروجی را محدود کنید و در پرامپت خود صراحتاً این موضوع را ذکر کنید: “کوانتوم را در یک جمله کوتاه توضیح دهید.”

محدود کردن طول خروجی به‌ویژه در تکنیک‌هایی مانند ReAct (Reason & Act)، که بعداً بررسی خواهد شد، حیاتی است. بدون این محدودیت، مدل ممکن است پس از ارائه پاسخ اصلی، توکن‌های غیرضروری و بی‌فایده تولید کند که هم زمان‌بر است و هم هزینه‌بر. 

از سوی دیگر، کاهش طول خروجی به معنای مختصر شدن سبک نگارش مدل نیست، بلکه صرفاً تولید توکن‌ها در نقطه مشخصی متوقف می‌شود. بنابراین، اگر به پاسخ‌های کوتاه و مفید نیاز دارید، باید در پرامپت خود نیز این انتظار را به‌وضوح بیان کنید تا مدل محتوای مناسب را در محدوده تعیین‌شده ارائه دهد.

کنترل‌های نمونه‌برداری (Sampling Controls)

مدل‌های زبانی به جای پیش‌بینی یک توکن قطعی، برای هر توکن بعدی احتمالات مختلفی محاسبه می‌کنند و سپس بر اساس تنظیمات نمونه‌برداری، یک توکن را انتخاب می‌کنند. سه پارامتر اصلی در این بخش—Temperature، Top-K، و Top-P—نقش مهمی در کنترل تعادل بین خلاقیت و دقت ایفا می‌کنند.

Temperature

Temperature میزان تصادفی بودن در انتخاب توکن را تعیین می‌کند. مقادیر پایین (مانند 0 یا 0.1) مدل را به سمت پاسخ‌های قطعی و قابل پیش‌بینی هدایت می‌کند که برای وظایف تحلیلی مانند حل مسائل ریاضی یا طبقه‌بندی داده‌ها مناسب است. به عنوان مثال، اگر از مدل بخواهید “20×3 را محاسبه کن” و دما را روی 0 تنظیم کنید، مدل همیشه پاسخ درست (60) را ارائه می‌دهد. در مقابل، مقادیر بالا (مانند 0.9 یا بیشتر) تنوع و خلاقیت را افزایش می‌دهند که برای وظایف خلاقانه مانند تولید شعر یا داستان مناسب است.

برای نمونه، فرض کنید از مدل می‌خواهید یک شعر کوتاه درباره طبیعت بنویسد. با دمای 0.9، ممکن است پاسخی غیرمنتظره و خلاقانه مانند “درختان با باد می‌رقصند، در سکوتی پر از آواز” دریافت کنید، در حالی که با دمای 0، خروجی احتمالاً ساده‌تر و قابل پیش‌بینی‌تر خواهد بود. انتخاب دما باید با هدف پرامپت هم‌راستا باشد و نیازمند آزمایش است تا بهترین نتیجه به دست آید.

Top-K و Top-P

Top-K و Top-P روش‌هایی برای محدود کردن انتخاب توکن به محتمل‌ترین گزینه‌ها هستند و به کنترل تنوع خروجی کمک می‌کنند. در Top-K، مدل تنها از K توکن با بالاترین احتمال انتخاب می‌کند. به عنوان مثال، با Top-K=1، مدل همیشه محتمل‌ترین توکن را برمی‌گزیند که مشابه دمای 0 عمل می‌کند و خروجی را بسیار قطعی می‌کند. با افزایش K (مثلاً به 40)، تنوع بیشتری در پاسخ‌ها ایجاد می‌شود که برای وظایف خلاقانه مناسب است.

Top-P (یا نمونه‌برداری هسته‌ای) کمی متفاوت عمل می‌کند. در این روش، توکن‌هایی انتخاب می‌شوند که مجموع احتمال آن‌ها از مقدار P فراتر نرود. مثلاً با Top-P=0.9، مدل تنها توکن‌هایی را در نظر می‌گیرد که 90 درصد احتمال کل را تشکیل می‌دهند و بقیه را حذف می‌کند. این روش انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به Top-K دارد و می‌تواند تعادل بهتری بین خلاقیت و دقت برقرار کند.

ترکیب این سه پارامتر—Temperature، Top-K، و Top-P—نیازمند آزمایش و تنظیم دقیق است. به عنوان یک نقطه شروع، می‌توانید از دمای 0.2، Top-K=30، و Top-P=0.95 برای پاسخ‌های متعادل استفاده کنید. برای وظایف خلاقانه، دمای 0.9، Top-K=40، و Top-P=0.99 مناسب است، و برای وظایف دقیق مانند محاسبات، دمای 0 بهترین انتخاب است.

تکنیک‌های کلیدی مهندسی پرامپت

مهندسی پرامپت شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که هر یک برای هدفی خاص طراحی شده‌اند و به کاربران کمک می‌کنند تا از مدل‌های زبانی به شکلی مؤثر استفاده کنند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها پرداخته می‌شود و هر یک با مثال‌های عملی توضیح داده خواهد شد.

پرامپت‌نویسی عمومی (Zero-Shot)

پرامپت Zero-Shot ساده‌ترین نوع پرامپت است که بدون ارائه مثال، تنها شرح وظیفه را به مدل می‌دهد. این تکنیک زمانی مفید است که وظیفه ساده باشد و مدل بتواند بدون نیاز به راهنمایی اضافی پاسخ دهد. به عنوان مثال: “نقد فیلم ‘Her’ را به صورت مثبت، خنثی، یا منفی طبقه‌بندی کن.” در این حالت، مدل بر اساس دانش داخلی خود (داده‌های آموزشی) پاسخ می‌دهد و ممکن است خروجی‌ای مانند “POSITIVE” تولید کند.

با این حال، در وظایف پیچیده‌تر، Zero-Shot ممکن است نتایج نادرست یا مبهم ارائه دهد. مثلاً اگر بپرسید “چگونه یک برنامه پایتون برای مرتب‌سازی لیست بنویسم؟” بدون ارائه مثال، مدل ممکن است کدی ناقص یا غیربهینه تولید کند. به همین دلیل، این تکنیک بیشتر برای سؤالات ساده یا وظایف ابتدایی مناسب است و در پلتفرم bot.delaverse.ai می‌تواند برای کاربران مبتدی که به دنبال پاسخ‌های سریع هستند، کاربردی باشد.

پرامپت‌نویسی تک‌مثاله و چندمثاله (One-Shot & Few-Shot)

در تکنیک One-Shot، یک مثال به مدل ارائه می‌شود تا الگویی برای پاسخ‌دهی داشته باشد. مثلاً:

    پرامپت: “سفارش پیتزا را به JSON تبدیل کن. مثال: ‘یک پیتزای کوچک با پنیر’ → {‘size’: ‘small’, ‘ingredients’: [‘cheese’]}. حالا این را تبدیل کن: ‘یک پیتزای بزرگ با قارچ و زیتون'”

    خروجی: {‘size’: ‘large’, ‘ingredients’: [‘mushroom’, ‘olive’]}

در Few-Shot، چندین مثال (معمولاً 3 تا 5) ارائه می‌شود تا مدل الگوی دقیق‌تری تشخیص دهد. برای نمونه:

    پرامپت: “سفارشات پیتزا را به JSON تبدیل کن. مثال‌ها:

        ‘یک پیتزای کوچک با پنیر’ → {‘size’: ‘small’, ‘ingredients’: [‘cheese’]}

        ‘یک پیتزای بزرگ با قارچ’ → {‘size’: ‘large’, ‘ingredients’: [‘mushroom’]}

        حالا این را تبدیل کن: ‘یک پیتزای متوسط با پپرونی و فلفل'”

    خروجی: {‘size’: ‘medium’, ‘ingredients’: [‘pepperoni’, ‘bell pepper’]}

ارائه مثال‌های متنوع و باکیفیت، به‌ویژه در وظایف ساختاریافته مانند تبدیل داده‌ها یا تولید کد، دقت مدل را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

پرامپت‌نویسی سیستمی (System Prompting)

پرامپت سیستمی دستورالعمل‌های کلی درباره نحوه پاسخ‌دهی ارائه می‌دهد و معمولاً برای محدود کردن خروجی یا تعیین ساختار آن استفاده می‌شود. به عنوان مثال:

    پرامپت: “نقد فیلم را فقط به صورت برچسب POSITIVE، NEGATIVE، یا NEUTRAL برگردان. نقد: ‘فیلم Her بسیار جذاب بود و بازیگران فوق‌العاده بودند.'”

    خروجی: POSITIVE

یا در مثالی پیچیده‌تر:

    پرامپت: “نقد فیلم را در قالب JSON برگردان. نقد: ‘فیلم Her بسیار جذاب بود.’ طرح: {‘sentiment’: ‘POSITIVE’ | ‘NEGATIVE’ | ‘NEUTRAL’, ‘text’: String}”

    خروجی: {‘sentiment’: ‘POSITIVE’, ‘text’: ‘فیلم Her بسیار جذاب بود.’}

این تکنیک برای وظایفی که نیاز به خروجی استاندارد دارند، مانند کنترل ایمنی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب استفاده کرد، مثلاً با افزودن جمله‌ای مانند “پاسخ شما باید محترمانه باشد.”

پرامپت‌نویسی نقشی (Role Prompting)

در این روش، به مدل نقشی خاص مانند “راهنمای سفر”، “معلم”، یا “نویسنده” اختصاص داده می‌شود تا پاسخ‌ها با لحن و سبک متناسب با آن نقش تولید شوند. به عنوان مثال:

    پرامپت: “به‌عنوان یک راهنمای سفر، سه مکان دیدنی در تهران پیشنهاد بده.”

    خروجی:

        برج آزادی: نماد تهران با معماری منحصربه‌فرد.

        کاخ گلستان: مجموعه‌ای تاریخی با زیبایی‌های بی‌نظیر.

        بازار بزرگ: تجربه‌ای از فرهنگ و خرید سنتی.

اگر نقش را تغییر دهیم، مثلاً به “معلم تاریخ”، پاسخ‌ها ممکن است اطلاعات تاریخی بیشتری داشته باشند. 

پرامپت‌نویسی زمینه‌ای (Contextual Prompting)

پرامپت زمینه‌ای اطلاعات اضافی درباره وظیفه فراهم می‌کند تا مدل بتواند پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهد. به عنوان مثال:

    پرامپت: “زمینه: شما برای یک وبلاگ درباره بازی‌های retro دهه 80 می‌نویسید. سه موضوع مقاله پیشنهاد دهید.”

    خروجی:

        تکامل طراحی کابینت‌های آرکید در دهه 80

        تأثیر بازی‌های کلاسیک مانند Pac-Man بر صنعت بازی

        احیای هنر پیکسلی در بازی‌های مدرن

بهترین روش‌ها در مهندسی پرامپت

برای موفقیت در مهندسی پرامپت، رعایت اصول و بهترین روش‌ها ضروری است. این روش‌ها به شما کمک می‌کنند تا پرامپت‌هایی طراحی کنید که هم برای مدل قابل فهم باشند و هم نیازهای شما را به‌طور کامل برآورده کنند.

ارائه مثال‌ها

ارائه مثال‌های باکیفیت (One-Shot یا Few-Shot) یکی از مؤثرترین روش‌ها برای بهبود خروجی است. مثال‌ها به مدل نشان می‌دهند که چه نوع پاسخی انتظار دارید و از ابهام جلوگیری می‌کنند. مثلاً در وظیفه طبقه‌بندی، ارائه مثال‌هایی از هر دسته (مثبت، منفی، خنثی) به مدل کمک می‌کند تا الگوها را بهتر تشخیص دهد.

طراحی ساده

پرامپت‌ها باید کوتاه، واضح، و بدون پیچیدگی باشند. به جای “می‌خواهم درباره مکان‌های خوب نیویورک با بچه‌های سه‌ساله بدانم که کجا برویم و چه کار کنیم”، بنویسید: “سه مکان مناسب برای بچه‌های سه‌ساله در نیویورک پیشنهاد دهید.” استفاده از افعال عملی مانند “پیشنهاد بده”، “طبقه‌بندی کن”، یا “بنویس” نیز به وضوح پرامپت کمک می‌کند.

مشخص کردن خروجی

صراحت در مورد فرمت و محتوای خروجی، دقت را افزایش می‌دهد. مثلاً: “یک پست وبلاگ 300 کلمه‌ای درباره کنسول‌های بازی بنویسید که اطلاعاتی و جذاب باشد” به مراتب بهتر از “درباره کنسول‌ها بنویسید” است. این روش از تولید محتوای غیرضروری جلوگیری می‌کند.

استفاده از دستورالعمل‌ها به جای محدودیت‌ها

به جای بیان محدودیت‌ها (مثل “درباره بازی‌ها ننویس”)، از دستورالعمل‌های مثبت استفاده کنید: “فقط درباره کنسول، شرکت سازنده، و فروش آن بنویس.” این رویکرد مدل را به سمت هدف هدایت می‌کند و خلاقیت آن را در چارچوب مشخص حفظ می‌کند.

کنترل طول توکن‌ها

محدود کردن طول خروجی از طریق تنظیمات یا درخواست صریح در پرامپت (مانند “در یک پاراگراف توضیح دهید”) از تولید محتوای اضافی جلوگیری می‌کند. این روش به‌ویژه در وظایف کوتاه‌مدت مانند تولید توییت یا پیام مفید است.

استفاده از متغیرها

برای انعطاف‌پذیری بیشتر، از متغیرها در پرامپت استفاده کنید. مثلاً: “به‌عنوان راهنمای سفر، یک واقعیت درباره شهر {city} بگو” (با {city} = تهران). این روش در برنامه‌نویسی بسیار کاربردی است.

آزمایش با فرمت‌ها و سبک‌ها

آزمایش با ساختارها (سؤال، دستور، یا بیانیه) و سبک‌های مختلف (رسمی، طنز، توصیفی) می‌تواند نتایج متفاوتی به همراه داشته باشد. مثلاً “چرا Dreamcast انقلابی بود؟” ممکن است پاسخی تحلیلی بدهد، در حالی که “یک پاراگراف درباره انقلاب Dreamcast بنویس” پاسخی توصیفی‌تر تولید کند.

نتیجه‌گیری

مهندسی پرامپت یک مهارت اساسی برای بهره‌برداری از پتانسیل مدل‌های زبانی بزرگ است. با درک اصول اولیه، تنظیمات خروجی مانند Temperature و Top-K، و تکنیک‌هایی مانند Zero-Shot، Few-Shot، و Role Prompting، می‌توانید تعامل مؤثری با این ابزارها داشته باشید. چه بخواهید فرایندی را خودکار کنید، محتوای خلاقانه تولید کنید، یا دانش خود را گسترش دهید، مهندسی پرامپت کلید موفقیت شماست. با تمرین مستمر، آزمایش، و بهینه‌سازی پرامپت‌ها، می‌توانید از هوش مصنوعی به بهترین شکل بهره ببرید و در زندگی شخصی و حرفه‌ای خود پیشتاز باشید. این مهارت نه تنها ابزاری برای امروز، بلکه پلی به سوی فرصت‌های فرداست.