از کجا پرامپت‌نویسی را یاد بگیریم؟ انواع پرامپت در هوش مصنوعی

پرامپت‌های طبقه‌بندی (Classification Prompts)

این نوع پرامپت زمانی کاربرد دارد که از هوش مصنوعی می‌خواهیم اطلاعاتی را در دسته‌بندی‌های مشخص طبقه‌بندی کند. این دسته‌بندی‌ها می‌توانند از پیش تعریف شده باشند یا بر اساس محتوای داده‌ها توسط مدل تعیین شوند. برای مثال، اگر مجموعه‌ای از بازخوردهای مشتریان را داریم، می‌توانیم از مدل بخواهیم که نظرات را به سه دسته “مثبت”، “منفی” یا “خنثی” تقسیم کند.

کاربردهای رایج:

• تحلیل احساسات مشتریان (مثبت، منفی، خنثی)

• طبقه‌بندی ایمیل‌ها (مهم، تبلیغاتی، اسپم)

• دسته‌بندی متون علمی بر اساس حوزه موضوعی

• شناسایی نوع محتوای رسانه‌ای (خبری، سرگرمی، آموزشی و غیره)

نکته کلیدی: هرچه دسته‌بندی‌ها را دقیق‌تر مشخص کنیم و نمونه‌هایی ارائه دهیم، مدل با دقت بیشتری عمل خواهد کرد.

پرامپت‌های استدلالی (Reasoning Prompts)

این نوع پرامپت از مدل می‌خواهد درباره یک موقعیت یا مسئله استنتاج، تحلیل منطقی یا پیش‌بینی انجام دهد. برخلاف جستجوی صرف اطلاعات، اینجا مدل باید ترکیبی از دانش خود و منطق را به کار گیرد تا پاسخی معقول ارائه کند.

کاربردهای رایج:

• تحلیل پیامدهای اجتماعی، اقتصادی یا سیاسی یک تصمیم

• استدلال فلسفی یا اخلاقی درباره موضوعی خاص

• پاسخ به سوالات فرضی یا سناریوهای احتمالی

نکته کلیدی: هرچه اطلاعات پس‌زمینه یا چارچوب سوال دقیق‌تر باشد، پاسخ مدل منطقی‌تر و کاربردی‌تر خواهد بود.

پرامپت‌های تکمیلی (Completion Prompts)

در این حالت، بخشی از متن یا اطلاعات ناقص به مدل داده می‌شود و از آن خواسته می‌شود ادامه دهد یا بخش‌های خالی را پر کند. این پرامپت‌ها در نویسندگی، تهیه فهرست، ادامه داستان یا نوشتن بخش‌های ناتمام مفید هستند.

کاربردهای رایج:

• ادامه دادن به یک جمله، پاراگراف یا داستان

• تولید بخش‌های ناقص یک گزارش یا ایمیل

• تکمیل چک‌لیست‌ها، برنامه‌ها یا سناریوها

نکته کلیدی: مشخص بودن لحن، قالب و هدف متن اولیه به مدل کمک می‌کند خروجی متناسب‌تری تولید کند.

پرامپت‌های خلاقانه (Creative Prompts)

این دسته برای زمانی است که نیاز به تولید محتوا با خلاقیت بالا داریم، مثل داستان‌نویسی، شعر، متن تبلیغاتی، دیالوگ فیلم یا ایده‌های نوآورانه. مدل در این حالت کمتر محدود به واقعیت است و می‌تواند آزادانه تخیل کند.

کاربردهای رایج:

• نوشتن داستان یا فیلمنامه

• خلق شعر یا ترانه

• ایده‌پردازی برای برندینگ یا کمپین تبلیغاتی

• طراحی بازی‌ها، کاراکترها یا سناریوهای تخیلی

نکته کلیدی: توصیف دقیق فضای ذهنی، سبک نگارش و هدف محتوا باعث خلق نتایج خلاقانه‌تر می‌شود.

پرامپت‌های مقایسه‌ای (Comparison Prompts)

در این نوع پرامپت، از مدل خواسته می‌شود چند چیز را با یکدیگر مقایسه کند. این مقایسه ممکن است فنی، تاریخی، فرهنگی یا تحلیلی باشد و می‌تواند براساس ویژگی‌ها، عملکرد، تأثیرات یا دیدگاه‌ها انجام شود.

کاربردهای رایج:

• مقایسه محصولات یا خدمات برای تصمیم‌گیری خرید

• تحلیل تفاوت‌های سبک زندگی، سیاست، اقتصاد یا آموزش در دو کشور

• مقایسه دیدگاه‌های نظریه‌پردازان مختلف

نکته کلیدی: مشخص کردن پارامترهای مقایسه (مثلاً قیمت، کیفیت، عملکرد) باعث می‌شود مدل دقیق‌تر پاسخ دهد.

پرامپت‌های گفت‌وگویی (Dialogue Prompts)

از این پرامپت برای تولید مکالمه بین دو یا چند شخصیت استفاده می‌شود. در نویسندگی داستان، فیلمنامه، بازی‌نامه یا تمرین نقش‌آفرینی، این نوع بسیار مفید است.

کاربردهای رایج:

• طراحی دیالوگ برای داستان‌ها یا فیلم‌ها

• تمرین مکالمه برای آموزش زبان

• شبیه‌سازی مصاحبه یا مذاکره

• بازسازی گفتگوهای تاریخی یا فلسفی

نکته کلیدی: تعریف شخصیت‌ها، لحن گفتار، مکان وقوع مکالمه و هدف آن کمک می‌کند مکالمه طبیعی‌تر و واقع‌گرایانه‌تر شود.

پرامپت‌های اطلاعاتی (Informational Prompts)

این پرامپت برای زمانی است که به دنبال دریافت اطلاعات یا پاسخ دقیق و مشخص درباره یک موضوع هستیم. مانند پرسیدن یک سوال علمی، تاریخی، یا فنی.

کاربردهای رایج:

• تحقیق و پژوهش سریع درباره مفاهیم تخصصی

• یافتن اطلاعات تاریخی یا علمی

• پرسش درباره عملکرد محصولات یا نظریه‌ها

نکته کلیدی: چون مدل ممکن است اطلاعات نادرست یا فرضی تولید کند، در موارد حساس بهتر است درخواست ارجاع به منبع یا تأکید بر دقت پاسخ داده شود.

پرامپت‌های آموزشی/دستورالعملی (Instructional Prompts)

در این حالت، از مدل خواسته می‌شود یک فرآیند یا دستورالعمل مرحله‌به‌مرحله برای انجام کاری ارائه دهد. این نوع پرامپت در آموزش، راهنمایی فنی، خانه‌داری، آشپزی و حل مسائل کاربرد دارد.

کاربردهای رایج:

• دستور تهیه غذا یا دسر

• راهنمای تعمیر یا نصب وسایل

• آموزش گام‌به‌گام برای نرم‌افزارها یا فرآیندهای کاری

نکته کلیدی: بیان دقیق موضوع، میزان تخصص مورد نیاز و ابزارهای در دسترس باعث می‌شود مدل دستورالعمل کاربردی‌تری ارائه دهد.

پرامپت‌های تعاملی (Interactive Prompts)

اینجا مدل نقش شخصیت یا موقعیتی خاص را برعهده می‌گیرد و با کاربر تعامل می‌کند. این نوع پرامپت برای تمرین مکالمه، سناریوهای شغلی، مذاکرات و بازی‌های نقش‌آفرینی مفید است.

کاربردهای رایج:

• تمرین مصاحبه شغلی با نقش مدیر منابع انسانی

• تمرین سناریوهای خدمات مشتری یا فروش

• شبیه‌سازی جلسات مذاکره، آموزش، روان‌درمانی یا مناظره

نکته کلیدی: مشخص بودن نقش مدل، لحن گفتگو، و هدف سناریو باعث واقعی‌تر شدن تعامل خواهد شد.

پرامپت‌های خلاصه‌سازی (Summarization Prompts)

برای زمانی که حجم زیادی از اطلاعات در اختیار داریم و می‌خواهیم به‌صورت فشرده، ساختاریافته و قابل فهم خلاصه شوند. این پرامپت به ما کمک می‌کند در وقت صرفه‌جویی کنیم و سریع‌تر به اصل مطلب برسیم.

کاربردهای رایج:

• خلاصه‌کردن مقالات پژوهشی

• استخراج نکات کلیدی از گزارش‌ها، سخنرانی‌ها یا کتاب‌ها

• آماده‌سازی نکات مهم برای ارائه یا مطالعه

نکته کلیدی: می‌توان نوع خلاصه (مثلاً فهرستی، تحلیلی یا توصیفی) و حجم مورد نظر را مشخص کرد تا خروجی متناسب باشد.

پرامپت‌های ترجمه (Translation Prompts)

در این نوع، از مدل خواسته می‌شود یک متن را از زبانی به زبان دیگر ترجمه کند. بسته به سطح زبان و زمینه تخصصی، می‌توان ترجمه تحت‌اللفظی یا آزاد خواست.

کاربردهای رایج:

• ترجمه متون عمومی یا تخصصی

• ترجمه اصطلاحات یا عبارات محاوره‌ای

• تبدیل متون فرهنگی به زبان مقصد به‌نحوی که مخاطب متوجه مفهوم آن شود

نکته کلیدی: اگر زمینه متن تخصصی است (مانند پزشکی یا حقوقی)، باید آن را ذکر کرد تا ترجمه دقیق‌تری حاصل شود.

• بیشتر بخوانید: بازنویسی و نوشتن با هوش مصنوعی در گوگل داکس

چگونه یک پرامپت (دستور متنی) مؤثر برای هوش مصنوعی طراحی کنیم

با توجه به تنوع انواع پرامپت‌ها و قابلیت‌های گسترده ابزارهای هوش مصنوعی مولد، رعایت نکات زیر در طراحی پرامپت‌ها می‌تواند نقش بسزایی در دستیابی به خروجی‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و کاربردی‌تر ایفا کند:

تمرکز بر یک هدف یا وظیفه مشخص

برای افزایش دقت و کیفیت پاسخ دریافتی از مدل هوش مصنوعی، بهتر است از طرح هم‌زمان چند پرسش یا درخواست متفاوت در یک پرامپت پرهیز شود. توصیه می‌شود در هر مرحله، تنها یک هدف یا مسئله مطرح گردد. پس از دریافت پاسخ اولیه، می‌توان پرسش‌های تکمیلی یا مرتبط را به‌صورت جداگانه مطرح نمود تا ارتباط منطقی و متوالی در مکالمه حفظ شود.

شناسایی ویژگی‌ها و نیازهای مخاطب هدف

در مواردی که هدف از تولید محتوا، ارائه به مخاطبان خاصی است، ضروری است ویژگی‌های آن مخاطبان به‌صورت شفاف برای مدل تشریح گردد. اطلاعاتی نظیر سن، سطح تحصیلات، موقعیت شغلی، ترجیحات زبانی یا فرهنگی، و زمینه مصرف محتوا، درک مدل از نیازهای مخاطب را ارتقاء می‌بخشد و موجب تولید خروجی متناسب با آن می‌گردد. همچنین، تعیین لحن، سبک نوشتار و قالب محتوایی مطلوب (مانند متنی، فهرست‌وار، رسمی یا محاوره‌ای) اهمیت بالایی دارد.

استفاده از زبان شفاف، دقیق و فاقد ابهام

هرچند مدل‌های زبانی قابلیت درک زبان غیررسمی و اصطلاحات عامیانه را دارند، اما به‌منظور جلوگیری از سوءتفاهم یا تفسیر نادرست توسط مدل، توصیه می‌شود از زبان روشن، صریح و ساختارمند استفاده شود. پرسش‌هایی که به‌صورت مبهم یا چندپهلو بیان می‌شوند، معمولاً منجر به پاسخ‌هایی نامرتبط یا فاقد انسجام خواهند شد.

ارائه اطلاعات و جزئیات کافی

هرچه میزان اطلاعات و جزئیات ارائه‌شده در پرامپت بیشتر باشد، احتمال دریافت پاسخ دقیق‌تر و نزدیک‌تر به هدف افزایش می‌یابد. به‌جای طرح درخواست‌های کلی، پیشنهاد می‌شود جزئیاتی نظیر نوع مخاطب، قالب پاسخ، لحن گفتار، حجم محتوا، و حتی هدف نهایی محتوا به مدل اعلام گردد. این کار به مدل کمک می‌کند تا محتوایی هدفمند، ساختاریافته و قابل استفاده ارائه دهد.

ارائه نمونه یا الگوی خروجی مطلوب

در صورت امکان، ارائه مثال یا الگویی از خروجی مورد انتظار، به مدل کمک می‌کند تا درک روشن‌تری از ساختار، سبک و محتوای مورد نظر کاربر داشته باشد. این روش به‌ویژه برای درخواست‌هایی که نیاز به قالب‌بندی خاص، دستورالعمل‌های فنی یا سبک نوشتاری مشخص دارند، بسیار مؤثر خواهد بود.

• بیشتر بخوانید: نحوه نوشتن و تایپ صوتی در گوگل داکس با کمک هوش مصنوعی جیمینی

طراحی پرامپت مؤثر نیازمند صرف زمان و دقت است

ایجاد پرامپت‌های دقیق و هدفمند، فرآیندی زمان‌بر و مستلزم آزمون‌وخطا است. در بسیاری از موارد، کاربران نیاز دارند پرامپت خود را چندین بار بازنویسی یا اصلاح نمایند تا به نتیجه مطلوب برسند. در چنین شرایطی، بهره‌گیری از ابزارهای هوشمند تخصصی همچون Grammarly که دارای قالب‌های آماده برای اهدافی نظیر نگارش رزومه، نامه پوششی یا شرح شغل هستند، می‌تواند موجب تسهیل و تسریع در فرآیند تولید محتوا گردد.