1. چالش‌های استفاده از پرامپت‌های هوش مصنوعی
مدل‌های هوش مصنوعی روش تعامل ما با فناوری را متحول کرده‌اند و توانایی تولید محتوای خودکار، کمک به تحقیق و حل مسائل را فراهم می‌کنند. اما اثربخشی پاسخ‌های تولیدی AI به ساختار پرامپت‌ها بستگی دارد. بسیاری از کاربران با مشکلاتی مانند:
- پرامپت‌های مبهم که منجر به پاسخ‌های غیرقابل پیش‌بینی می‌شوند. به عنوان مثال، پرامپت «یادگیری ماشین را توضیح بده» ممکن است پاسخ‌هایی بسیار گسترده ارائه دهد، از توضیحات ساده تا بحث‌های پیچیده.
- پرامپت‌های بیش از حد پیچیده که خود مشکلاتی مانند عدم سازگاری و طولانی بودن را به همراه دارند.
- نیاز به تجربه برای طراحی پرامپت دقیق که می‌تواند سخت و زمان‌بر باشد.
این مشکلات نشان می‌دهند که یک روش استاندارد برای ساختاردهی به درخواست‌های هوش مصنوعی ضروری است.
2. معرفی دکوراتورهای پرامپت
دکوراتورهای پرامپت به شما این امکان را می‌دهند که رفتار AI را با استفاده از پیشوندهای ساده در ابتدای پرامپت تغییر دهید. این روش به صورت استاندارد برای ساختاردهی به پاسخ‌های AI بدون نیاز به توضیحات طولانی عمل می‌کند.
دکوراتورهای پرامپت چیست ؟
دکوراتورها در پایتون برای تغییر رفتار توابع به صورت ساختاریافته استفاده می‌شوند. مثالی ساده از این دکوراتور:
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
return result
return wrapper
این دکوراتور زمان اجرای تابع را اندازه‌گیری می‌کند. به طور مشابه، دکوراتورهای پرامپت پاسخ‌های هوش مصنوعی را به صورت ساختاردهی‌شده تغییر می‌دهند.
3. استفاده از دکوراتورهای پرامپت
دکوراتور Reasoning
این دکوراتور از AI می‌خواهد که قبل از پاسخ دادن، منطق پشت پاسخ را توضیح دهد. به عنوان مثال:
+++Reasoning
Suggest a name for an AI YouTube channel focused on AI/ML tutorials.
دکوراتور StepByStep
این دکوراتور از AI می‌خواهد که یک کار پیچیده را به صورت گام‌به‌گام توضیح دهد. به عنوان مثال:
+++StepByStep
How do I fine-tune a transformer model?
دکوراتور Debate
این دکوراتور از AI می‌خواهد که چندین دیدگاه مختلف در مورد یک موضوع را ارائه دهد. به عنوان مثال:
+++Debate
Is cryptocurrency a good investment?
دکوراتور Critique
این دکوراتور از AI می‌خواهد که نقاط قوت و ضعف یک ایده را بررسی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود آن ارائه دهد.
4. چرا از دکوراتورهای پرامپت استفاده کنیم؟
- وضوح بیشتر: باعث ایجاد پاسخ‌های ساختارمند و روشن می‌شود.
- دقت بالاتر: با استفاده از دکوراتورها، دقت و صحت پاسخ‌ها افزایش می‌یابد.
- تفکر منطقی: AI را به تفکر بیشتر وادار می‌کند.
- پاسخ‌های سفارشی: می‌توانید لحن و ساختار پاسخ‌ها را به دلخواه تغییر دهید.
5. کاربردهای دنیای واقعی
- بازاریابی و ایجاد محتوا: از دکوراتورهای پرامپت می‌توان برای ایجاد نسخه‌های بهبود یافته و بازاریابی استفاده کرد.
- استخراج داده برای توسعه‌دهندگان: دکوراتور OutputFormat برای ساختاردهی پاسخ‌ها به فرمت‌های مورد نیاز توسعه‌دهندگان، مانند JSON یا XML، استفاده می‌شود.
6. آینده دکوراتورهای پرامپت
دکوراتورهای پرامپت می‌توانند به یک استاندارد جهانی تبدیل شوند، مشابه با Markdown برای فرمت‌دهی متن. این امکان به کاربران این فرصت را می‌دهد تا تعاملات خود با هوش مصنوعی را به صورت استاندارد و قابل پیش‌بینی کنترل کنند.
7. نتیجه‌گیری
دکوراتورهای پرامپت راهی ساده و مؤثر برای بهبود تعاملات با هوش مصنوعی هستند. آنها با ایجاد پاسخ‌های ساختارمند، دقیق و شفاف، باعث بهبود کیفیت و کارآیی پاسخ‌ها می‌شوند. این دکوراتورها می‌توانند در زمینه‌های مختلف مانند تحقیق، بازاریابی و توسعه نرم‌افزار استفاده شوند.
8. آموزش ویدیویی در سایت فرادرس
اگر به دنبال یادگیری عمیق‌تر دکوراتورهای پرامپت هستید، می‌توانید از آموزش ویدیویی موجود در سایت فرادرس استفاده کنید. این آموزش به شما کمک خواهند کرد تا به صورت عملی و گام‌به‌گام از دکوراتورهای پرامپت استفاده کنید. برای دسترسی به این آموزش، به لینک زیر مراجعه کنید:
توجه: این آموزش متعلق به مصطفی کلامی هریس است.