*إطارات هندسة الأوامر في ChatGPT* تُعد هندسة الأوامر (Prompt Engineering) من أهم المهارات في التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تساهم في تحسين جودة و دقة الاستجابات التي يقدمها النموذج. فيما يلي مجموعة من إطارات هندسة الأوامر التي تساعد في تحسين فاعلية الأوامر، مع شرح تفصيلي لكل إطار. 1 إطار RACE 🔹 المفهوم: يركز هذا الإطار على تحديد الدور والسياق المطلوب لتحقيق استجابة دقيقة. 🔹 المكونات: 1. الدور (Role): تحديد الدور الذي سيؤديه الذكاء الاصطناعي (مثل: "تصرف كخبير بيانات"). 2. الإجراء (Action): تحديد المهمة المطلوبة من الذكاء الاصطناعي. 3. السياق (Context): تقديم المعلومات والخلفية اللازمة لإنجاز المهمة. 4. الشرح (Explanation): وصف النتيجة المطلوبة بشكل واضح. 2 إطار CARE 🔹 المفهوم: يعتمد على تقديم معلومات سياقية واضحة قبل تحديد المهمة والهدف. 🔹 المكونات: 1. السياق (Context): تقديم الخلفية والمعلومات الداعمة. 2. الإجراء (Action): توضيح ما يجب فعله. 3. النتيجة (Result): تحديد الهدف المتوقع من التنفيذ. 4. المثال (Example): تقديم مخرجات نموذجية للنتيجة المتوقعة. 3 إطار APE 🔹 المفهوم: يعتمد على تحديد المهمة، الغرض منها، وطريقة تنفيذها. 🔹 المكونات: 1. الإجراء (Action): تحديد المهمة التي يجب تنفيذها. 2. الهدف (Purpose): شرح الغرض الأساسي من التنفيذ. 3. التنفيذ (Execution): وصف النتيجة المطلوبة بالتفصيل. 4 إطار ROSES 🔹 المفهوم: يُستخدم هذا الإطار عندما يكون الهدف هو توجيه الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة محددة بخطوات واضحة. 🔹 المكونات: 1. الدور (Role): تحديد دور الذكاء الاصطناعي في المهمة. 2. الهدف (Objective): توضيح النتيجة المطلوبة. 3. السيناريو (Scenario): تقديم السياق والمعلومات الداعمة. 4. الحل المتوقع (Expected Solution): شرح النتيجة النهائية المرغوبة. 5. الخطوات (Steps): طلب خطوات مفصلة لتنفيذ الحل. 5 إطار COAST 🔹 المفهوم: يُستخدم لتنظيم الأوامر التي تحتاج إلى خلفية واضحة مع تحديد الهدف والإجراءات المتبعة. 🔹 المكونات: 1. السياق (Context): توفير المعلومات الأساسية. 2. الهدف (Objective): تحديد النتيجة المطلوبة. 3. الإجراءات (Actions): شرح جميع الخطوات اللازمة. 4. السيناريو (Scenario): وصف المشكلة أو الحالة التي تحتاج إلى حل. 5. المهمة (Task): تحديد المهمة المطلوب تنفيذها. 6 إطار CREATE 🔹 المفهوم: يوفر طريقة شاملة لهندسة الأوامر عبر تحديد الدور، المهمة، والمخرجات المتوقعة. 🔹 المكونات: 1. الدور (Character): تحديد دور الذكاء الاصطناعي. 2. المهمة (Request): تحديد المهمة التي يجب تنفيذها. 3. الأمثلة (Examples): تقديم عينات من المخرجات المطلوبة. 4. التعديلات (Adjustment): تحسين الأوامر لجعلها أكثر دقة. 5. نوع الإخراج (Type of Output): تحديد شكل الإخراج المطلوب (مثل: نص، جدول، قائمة). 6. الإضافات (Extras): إضافة أي تفاصيل أخرى قد تكون مفيدة. 7 إطار TAG 🔹 المفهوم: يركز على تبسيط الطلب عبر تحديد المهمة والهدف النهائي. 🔹 المكونات: 1. المهمة (Task): تحديد المهمة المطلوب تنفيذها. 2. الإجراء (Action): توضيح الخطوات المطلوبة لتنفيذ المهمة. 3. الهدف (Goal): شرح النتيجة النهائية المطلوبة. 8 إطار PAIN 🔹 المفهوم: مثالي عند التعامل مع المشكلات أو طلب المساعدة في إيجاد حلول. 🔹 المكونات: 1. المشكلة (Problem): وصف المشكلة أو التحدي. 2. الإجراء (Action): تحديد المهمة المطلوب تنفيذها لحل المشكلة. 3. المعلومات (Information): طلب التفاصيل اللازمة. 4. الخطوات التالية (Next Steps): طلب اقتراحات أو موارد لحل المشكلة. 9 إطار RISE 🔹 المفهوم: يُستخدم لتنظيم الأوامر التي تتطلب تنفيذ خطوة بخطوة. 🔹 المكونات: 1. الدور (Role): تحديد دور الذكاء الاصطناعي. 2. المدخلات (Input): تقديم التعليمات والمعلومات الضرورية. 3. الخطوات (Steps): طلب تنفيذ الإجراء بشكل تدريجي. 4. التنفيذ (Execution): وصف النتيجة المطلوبة. 10 إطار CREO 🔹 المفهوم: يعتمد على توفير السياق ثم تحديد المهمة والنتيجة المتوقعة. 🔹 المكونات: 1. السياق (Context): تقديم الخلفية والمعلومات الضرورية. 2. المهمة (Request): تحديد المهمة المطلوبة. 3. الشرح (Explanation): توضيح المهمة بالتفصيل. 4. النتيجة (Outcome): وصف المخرجات المتوقعة. 💡 كيف تستخدم هذه الإطارات بفعالية؟ * حدد الإطار المناسب بناءً على نوع المهمة التي تريد تنفيذها. * استخدم لغة واضحة ومحددة عند كتابة الأمر. * قدم السياق والمعلومات المهمة لضمان دقة الاستجابة. * حدد نوع الإخراج المتوقع مثل النصوص، الجداول، أو القوائم. * استخدم أمثلة لتوضيح النتائج المطلوبة. ❖ باستخدام هذه الإطارات، يمكنك تحسين التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي وتحقيق مخرجات أكثر دقة وفعالية 🚀