آموزش مهندسی درخواست (Prompt Engineering) بدون کد | راهنمای جامع برای مبتدیان (2024)

دستورالعمل‌های مؤثر برای وضوح و تمرکز

مدل‌های زبانی، درکی ذاتی از نیت انسان ندارند. آن‌ها بر اساس الگوها و زبان پردازشی پاسخ می‌دهند. بنابراین، هرچه دستورالعمل روشن‌تر، متمرکزتر و بدون ابهام باشد، نتیجه نهایی نیز دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر خواهد بود.

اصولی که ماراد در دوره‌های آموزش طراحی درخواست بر آن‌ها تأکید دارد، شامل موارد زیر است:

• •    استفاده از افعال دقیق و فعال
• •    مشخص‌کردن قالب یا فرمت مورد انتظار
• •    تعیین مخاطب یا لحن نوشتار (رسمی، دوستانه، تخصصی و...)
• •    اجتناب از چندمعنایی بودن پرسش یا دستور
• • نقش زمینه (context) و نمونه‌ها (few-shot prompts)

هرچه مدل اطلاعات بیشتری درباره هدف و شرایط دریافت کند، عملکرد بهتری خواهد داشت. زمینه (context) شامل اطلاعات قبلی، اهداف کاربر یا سبک موردنظر است. در بسیاری از موارد، اضافه‌کردن نمونه‌هایی از ورودی و خروجی دلخواه (few-shot prompting) باعث بهبود کیفیت پاسخ و نزدیکی آن به خواسته اصلی می‌شود.

در آموزش‌های ماراد، کاربران می‌آموزند چگونه با ارائه چند مثال و افزودن پیش‌زمینه مناسب، دقت مدل را افزایش دهند. این تکنیک، به‌ویژه در کاربردهای آموزشی، تحقیقاتی و تولید محتوا، نقش کلیدی دارد.

تکنیک‌های پیشرفته مهندسی درخواست بدون کد

پس از درک اصول پایه‌ای طراحی درخواست، نوبت به ابزارهای پیشرفته‌تری می‌رسد که امکان بهره‌گیری عمیق‌تر از مدل‌های زبانی بزرگ را فراهم می‌کنند.

این تکنیک‌ها نه‌تنها دقت پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشند، بلکه به کاربران این امکان را می‌دهند تا هوش مصنوعی را به شیوه‌ای هدفمندتر و انسانی‌تر هدایت کنند — بدون آنکه حتی یک خط کد بنویسند.

در دوره‌های تخصصی ارائه‌شده توسط ماراد، این روش‌ها به‌صورت عملی آموزش داده می‌شوند تا کاربران بتوانند با تسلط کامل، از ظرفیت LLMها در پروژه‌های حرفه‌ای خود استفاده کنند.
 

• • زنجیره‌سازی فکر (Chain-of-Thought Prompting)

در این تکنیک، به جای درخواست مستقیم نتیجه نهایی، از مدل خواسته می‌شود تا مسیر استدلال خود را مرحله‌به‌مرحله طی کند. برای مثال، در حل مسائل منطقی یا ریاضی، ابتدا از مدل می‌خواهیم فرضیات را بنویسد، سپس روابط بین آن‌ها را تحلیل کند و در نهایت به نتیجه برسد. این فرآیند باعث می‌شود مدل پاسخ‌های دقیق‌تر و قابل‌استناد‌تری تولید کند.

• • خودارزیابی مدل (Self-Consistency & Reflection)

در این روش، مدل به‌جای تولید تنها یک پاسخ، چندین مسیر مختلف استدلال را طی می‌کند و با بررسی نتایج آن‌ها، پاسخی منسجم‌تر و منطقی‌تر ارائه می‌دهد. همچنین، با افزودن دستورهایی برای بازنگری (مانند «آیا پاسخت را بررسی کردی؟»)، می‌توان مدل را به اصلاح پاسخ‌های خود واداشت.
ماراد به کاربران خود می‌آموزد چگونه با طراحی چنین promptهایی، عملکرد LLM را از حالت واکنشی صرف به یک فرآیند تحلیلی و خودبازنگر ارتقا دهند.

• • استفاده از قالب‌ها و الگوهای کاربردی

بهره‌گیری از قالب‌های آماده و ساختارهای ثابت در طراحی prompt، ضمن صرفه‌جویی در زمان، خروجی‌ها را استاندارد و قابل‌پیش‌بینی می‌کند. به‌ویژه در پروژه‌های گروهی یا تولید محتوای انبوه، الگوهای مشخص به عنوان نقطه‌ی اتکا عمل می‌کنند. پلتفرم ماراد مجموعه‌ای از این الگوهای اثبات‌شده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد تا بتوانند به‌راحتی آن‌ها را در کار خود به‌کار گیرند.

• • ایجاد بازیگر (Persona-based Prompting)

در این تکنیک، به مدل یک شخصیت یا نقش (persona) اختصاص داده می‌شود. مثلاً می‌توان از مدل خواست نقش یک معلم صبور، یک منتقد ادبی یا یک وکیل را ایفا کند. این روش نه‌تنها لحن و سبک پاسخ را تغییر می‌دهد، بلکه عمق و تطابق آن با نیاز کاربر را افزایش می‌دهد. ماراد در آموزش‌های پیشرفته‌ی خود، نحوه‌ی طراحی پرسوناهای مختلف و کاربرد آن‌ها در سناریوهای متنوع را به‌خوبی پوشش می‌دهد.

• • مهندسی چندزبانه: ترکیب قدرت زبان‌ها

ترکیب زبان‌های مختلف در طراحی prompt، به‌ویژه در کاربردهایی مانند ترجمه، تحلیل زبانی یا تولید محتوا برای مخاطبان بین‌المللی، می‌تواند نتایج جالب و چندلایه‌ای به همراه داشته باشد. برای نمونه، می‌توان تحلیل یک متن فارسی را به انگلیسی درخواست کرد تا مدل از ظرفیت‌های آموزشی یا زبانی بیشتری بهره ببرد.

ماراد این شیوه را به عنوان یکی از روش‌های خلاقانه برای افزایش انعطاف‌پذیری در تعامل با LLMها معرفی کرده و در آموزش‌های خود بر مزایای آن تأکید دارد.

بررسی یک مثال کاربردی
سناریو: تحلیل گزارش مالی شرکت، بدون نوشتن حتی یک خط کد
برای درک بهتر کاربرد عملی مهندسی درخواست در فضای واقعی، به بررسی یک سناریوی ملموس می‌پردازیم: تحلیل یک گزارش مالی بلند. این مثال نشان می‌دهد که چگونه یک کاربر غیرتکنیکال می‌تواند تنها با طراحی درست یک درخواست، به خروجی‌های قابل اتکا برسد.

🎯 هدف
استخراج نکات کلیدی، تحلیل روندها و ارائه خلاصه مدیریتی از یک گزارش مالی ۲۰ صفحه‌ای، تنها با استفاده از مدل زبانی بزرگ — بدون هیچ دانش برنامه‌نویسی.

🧩 فرآیند
در دوره‌های آموزشی پلتفرم ماراد، چنین پروژه‌هایی به‌صورت گام‌به‌گام تدریس می‌شوند. در این نمونه، کاربر مراحل زیر را طی کرده است:

• 1.    ساخت prompt اولیه برای تحلیل کلان

ابتدا از مدل خواسته شد تا کلیت گزارش را مطالعه کرده و بخش‌های مهم نظیر درآمد، هزینه، سود عملیاتی و روندهای سه‌ماهه را شناسایی کند.

• 2.    زنجیره‌سازی فکر (Chain-of-Thought)

در گام بعد، مدل موظف شد نتایج را مرحله‌به‌مرحله تحلیل کند؛ مثلاً ابتدا بخش درآمد را بررسی، سپس هزینه‌ها را مقایسه و در نهایت نسبت سود به درآمد را تحلیل کند.

• 3.    درخواست نهایی برای خلاصه تحلیلی قابل ارائه

در انتها، مدل با درخواست فرمت‌شده‌ای مواجه شد: «خلاصه‌ای ۵ پاراگرافی، شامل نکات کلیدی، در لحن حرفه‌ای و مناسب ارائه مدیریتی.»

نتیجه
مدل زبانی در کمتر از یک دقیقه، تحلیلی ساختاریافته و دقیق ارائه داد — خلاصه‌ای که به‌راحتی در گزارش‌های داخلی یا حتی ارائه به مدیرعامل قابل استفاده بود.

نه‌تنها دقت این خروجی چشمگیر بود، بلکه زمان و هزینه‌ی تحلیل سنتی را به‌شکل قابل توجهی کاهش داد.

در این مطالعه موردی، اهمیت طراحی هدفمند promptها کاملاً مشهود است. در واقع، آنچه تفاوت ایجاد کرد نه توان پردازشی مدل، بلکه مهارت استفاده صحیح از آن بود — مهارتی که ماراد به کاربران خود منتقل می‌کند تا بتوانند بدون وابستگی به تیم‌های فنی، نتایجی در سطح حرفه‌ای به‌دست آورند.

چالش‌ها و خطاهای رایج در مهندسی درخواست

با وجود سادگی ظاهری در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، طراحی درخواست/پرامپت (Prompt) فرآیندی حساس است که در صورت بی‌دقتی می‌تواند به خروجی‌های ضعیف، گمراه‌کننده یا حتی بی‌ربط منجر شود. در این بخش، به بررسی چالش‌های متداول و راهکارهایی برای اجتناب از آن‌ها می‌پردازیم؛ دانشی که در دوره‌های مهندسی درخواست پلتفرم ماراد نیز به‌صورت عملی به کاربران منتقل می‌شود.

• 🌀 ۱. ابهام در دستورالعمل

دستورالعمل‌هایی که فاقد وضوح یا شفافیت کافی هستند، مدل را به مسیرهایی پیش‌بینی‌نشده می‌کشانند. عبارت‌هایی مانند «یک خلاصه خوب بده» یا «این متن را بهتر کن» نمونه‌هایی از درخواست‌های مبهم هستند که بسته به تفسیر مدل، نتایج بسیار متفاوتی تولید می‌کنند.
✅ راهکار: استفاده از زبان دقیق، تعیین سبک و قالب خروجی، و مشخص کردن هدف نهایی، کیفیت پاسخ را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

• 🔍 ۲. پرسش‌های بسیار کلی یا بسیار جزئی

پرسش‌های بیش از حد کلی (مانند «در مورد اقتصاد توضیح بده») معمولاً منجر به پاسخ‌های عمومی و کم‌ارزش می‌شوند. در مقابل، سوالاتی که جزئیات زیادی دارند، ممکن است مدل را سردرگم کرده یا باعث تولید پاسخ‌های ناقص شوند.
✅ راهکار: طراحی درخواست‌های هدفمند با دامنه‌ی مشخص، همراه با نمونه (few-shot prompting) — تکنیکی که در آموزش‌های ماراد به‌خوبی تمرین می‌شود.

• ⚠️ ۳. اعتماد بیش از حد به خروجی بدون ارزیابی

مدل‌های زبانی با وجود توانایی‌های بالا، گاهی اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می‌کنند. بسیاری از کاربران، به‌ویژه تازه‌واردان، ممکن است این خروجی‌ها را بدون بررسی بپذیرند و در تصمیم‌گیری‌های جدی از آن‌ها استفاده کنند.
✅ راهکار: ارزیابی متقاطع با منابع معتبر، استفاده از تکنیک‌هایی مانند self-reflection prompting، و آموزش سواد دیجیتال، بخش جدایی‌ناپذیر از مسیر یادگیری در ماراد است.
 

در مجموع، مهندسی درخواست/پرامپت بدون کد نه‌تنها نیازمند خلاقیت است، بلکه به دقت و شناخت رفتار مدل‌ها نیز احتیاج دارد. اگر این مهارت با دانش کافی و تمرین منظم همراه باشد — همان‌طور که در محیط‌های آموزشی ماراد دیده می‌شود — می‌تواند بهره‌وری فردی و سازمانی را به سطحی کاملاً جدید برساند.

🔚 جمع بندی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) دیگر ابزارهایی انحصاری برای برنامه‌نویسان یا متخصصان داده نیستند. اکنون، هر فرد علاقه‌مند — صرف‌نظر از پیش‌زمینه فنی — می‌تواند تنها با طراحی هوشمندانه درخواست‌ها (Prompts)، از این فناوری قدرتمند در مسیر افزایش بهره‌وری، تولید محتوا، تحلیل داده، آموزش و خلاقیت بهره ببرد.

آنچه تمایز ایجاد می‌کند، صرفاً «استفاده از هوش مصنوعی» نیست، بلکه نحوه تعامل و هدایت آن از طریق مهندسی درخواست است؛ دانشی که در دوره‌های آموزشی پلتفرم ماراد با رویکردی بدون کد، گام‌به‌گام و کاربردمحور به مخاطبان آموزش داده می‌شود.

در دنیایی که دسترسی به مدل‌های هوشمند گسترده‌تر شده، آینده از آنِ کسانی خواهد بود که می‌دانند چه بپرسند — نه صرفاً کسانی که می‌دانند چگونه کدنویسی کنند. مهندسی درخواست پلی است میان تخصص و نوآوری، و پلتفرم ماراد این مسیر را برای همه قابل‌دسترس، ساده و هدفمند کرده است.

فرقی نمی‌کند که شما پژوهشگر، معلم، تولیدکننده محتوا یا تحلیل‌گر بازار باشید — تا زمانی که قدرت پرسیدن را یاد بگیرید، مدل‌های زبانی همکار هوشمند شما خواهند بود.