تقنيات هندسة الـPrompt: دليل تحسين نماذج LLM

هندسة الـPrompt هي فن وعلم تصميم المدخلات بشكل منهجي للحصول على المخرجات المطلوبة من نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن لاستراتيجيات الـPrompt الصحيحة أن تزيد أداء النموذج بنسبة تصل إلى 50%.

أساسيات هندسة الـPrompt

تشريح الـPrompt

يتكوّن الـPrompt الفعّال من العناصر التالية:

1. تعليمات النظام: دور النموذج وقواعد سلوكه
2. السياق: معلومات الخلفية المتعلقة بالمهمة
3. أمثلة: أمثلة على صيغة المخرجات المطلوبة
4. المهمة: الطلب أو السؤال المحدد
5. صيغة الإخراج: هيكل الاستجابة المتوقع

البنية الأساسية للـPrompt

1[Role Definition]
2You are a {field of expertise} expert.
3
4[Context]
5{Relevant information}
6
7[Task]
8{Specific request}
9
10[Format]
11{Expected output format}

تقنيات الـPrompt الأساسية

1. Zero-Shot Prompting

تعريف المهمة مباشرة دون تقديم أمثلة:

Summarize the following text:
{text}

حالات الاستخدام:

• المهام البسيطة
• أسئلة المعرفة العامة
• التصنيف

2. Few-Shot Prompting

تعريف المهمة مع أمثلة:

1Text: "This product is great, I am very satisfied"
2Sentiment: Positive
3
4Text: "It was a terrible experience, I do not recommend it"
5Sentiment: Negative
6
7Text: "It's okay for the price"
8Sentiment: ?

أفضل الممارسات:

• عادةً تكون 3-5 أمثلة كافية
• إضافة حالات طرفية متنوعة
• ترتيب الأمثلة بشكل عشوائي

3. Chain-of-Thought (CoT)

تفكير خطوة بخطوة:

1Question: A store has 15 apples. 8 apples were sold, 
2then 6 more apples arrived. How many apples are there?
3
4Let's think step by step:
51. Initially there are 15 apples
62. 8 apples sold: 15 - 8 = 7 apples left
73. 6 apples arrived: 7 + 6 = 13 apples
8
9Answer: 13 apples

4. Self-Consistency

مسارات تفكير مختلفة للسؤال نفسه:

1Solve this problem in 3 different ways and choose the most consistent answer:
2
3[Problem]

5. Tree of Thoughts (ToT)

شجرة تفكير متفرعة:

1Problem: {complex problem}
2
3Thought 1: {approach A}
4  → Sub-thought 1.1: {detail}
5  → Sub-thought 1.2: {detail}
6  
7Thought 2: {approach B}
8  → Sub-thought 2.1: {detail}
9  
10Evaluate and select the most suitable path.

التقنيات المتقدمة

ReAct (Reasoning + Acting)

حلقة تفكير وعمل:

1Question: How many times larger is Istanbul's population than Paris?
2
3Thought: I need to find the population of both cities
4Action: [search] Istanbul population
5Observation: Istanbul population ~16 million
6
7Thought: Now I need to find Paris population
8Action: [search] Paris population  
9Observation: Paris population ~2.2 million
10
11Thought: I can calculate the ratio
12Action: [calculate] 16 / 2.2
13Observation: 7.27
14
15Answer: Istanbul's population is approximately 7.3 times larger than Paris.

Constitutional AI Prompting

تحديد قواعد أخلاقية وأمنية:

1System: You are a helpful assistant.
2
3Rules:
41. Do not generate harmful content
52. Do not share personal information
63. Do not help with illegal activities
74. Always be honest
8
9User question: {question}

Role Prompting

تحديد مجال خبرة محدد:

1You are a cybersecurity expert with 20 years of experience.
2You have worked as a CISO in Fortune 500 companies.
3You can explain technical details clearly and understandably.
4
5User's question: {question}
6## استراتيجيات تحسين الـ Prompt
7
8### 1. زيادة مستوى التحديد
9
10❌ سيئ:

Write a blog post

✅ جيد:

Target audience: Software developers Topic: Docker container security Length: 1500-2000 words Tone: Technical but accessible Format: Introduction, 5 main sections, conclusion

1
2### 2. تحديد تنسيق المخرجات
3

Provide your response in this JSON format: { "summary": "string", "key_points": ["string"], "next_steps": ["string"], "confidence_score": number }

1
2### 3. الـ Negative Prompting
3
4تحديد السلوكيات غير المرغوبة:
5

Do NOT do the following:

• Give speculative information
• Make claims without citing sources
• Lead the user
• Give excessively long answers

1
2### 4. استخدام المحددات
3
4توضيح الأقسام:
5

###CONTEXT### {context information}

###TASK### {work to be done}

###FORMAT### {output format}

1
2## تحسينات خاصة بالنماذج
3
4### لـ GPT
5

• Use System message effectively
• Activate JSON mode: response_format={"type": "json_object"}
• Temperature: 0.7-1.0 for creative tasks, 0.1-0.3 for analytical

1
2### لـ Claude
3

• Use XML tags: <context>, <task>, <format>
• Put important information at the end in long context
• Evaluate Thinking tags

1
2### لـ Gemini
3

• Optimize for multimodal prompts
• Up-to-date information with Grounding
• Adjust Safety settings

1
2## اختبار الـ Prompt والتكرار
3
4### إطار A/B Testing
5

Prompt A: {version 1} Prompt B: {version 2}

Metrics:

• Accuracy: %
• Consistency: 1-5
• Latency: ms
• Token usage: #

1
2### إصدار نسخ الـ Prompt
3

prompt_v1.0: First version prompt_v1.1: Typo corrections prompt_v2.0: CoT added prompt_v2.1: Output format changed

1
2## إدارة الـ Prompt على مستوى المؤسسات
3
4### إنشاء مكتبة Prompts
5

/prompts /classification - sentiment_analysis.json - intent_detection.json /generation - blog_writer.json - code_reviewer.json /extraction - entity_extraction.json - data_parsing.json

1
2### نظام قوالب الـ Prompt
3
4```python
5class PromptTemplate:
6    def __init__(self, template, variables):
7        self.template = template
8        self.variables = variables
9    
10    def render(self, **kwargs):
11        return self.template.format(**kwargs)
12
13# Usage
14sentiment_prompt = PromptTemplate(
15    template="Analyze sentiment: {text}",
16    variables=["text"]
17)

الأخطاء الشائعة والحلول

الخطأ 1: Prompt مبهم للغاية

المشكلة: النموذج لا يفهم ما الذي تريده
الحل: أضف تعليمات محددة وأمثلة

الخطأ 2: Prompt طويل جدًا

المشكلة: تجاوز حد الـ Tokens وزيادة التكاليف
الحل: إزالة المعلومات غير الضرورية، استخدام الملخصات

الخطأ 3: تعليمات متضاربة

المشكلة: سلوك غير متسق للنموذج
الحل: ترتيب الأولويات وتوضيح القواعد

الخطأ 4: الهلوسة

المشكلة: النموذج يقدم معلومات غير حقيقية
الحل: استخدام Grounding، طلب الاستشهادات، خفض الـ Temperature

الخلاصة

هندسة الـ Prompt عامل حاسم في نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. يمكنك زيادة أداء النموذج بشكل كبير باستخدام التقنيات الصحيحة ومنهجية منظمة.

في Veni AI، نطوّر استراتيجيات Prompt مخصصة لعملائنا من المؤسسات. تواصل معنا للحصول على دعم احترافي.