قاموس هندسة التوجيه
قاموس شامل لأكثر من 30 مصطلحًا مستخدمًا في هندسة التوجيه.
أ
الذكاء الاصطناعي (AI) - أنظمة حاسوبية مصممة لأداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري، مثل فهم اللغة، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات.
المساعد الذكي - أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة المستخدمين في المهام من خلال المحادثة، مثل ChatGPT، Claude، أو Google Gemini.
الجمهور - القراء أو المستخدمون المستهدفون للمحتوى الذي تقوم بإنشائه. تحديد الجمهور يساعد الذكاء الاصطناعي على ضبط التعقيد والنبرة.
ب
العصف الذهني - استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار متعددة، خيارات، أو إمكانيات إبداعية لموضوع أو مشكلة.
ج
سلسلة التفكير (CoT) - تقنية توجيه حيث تطلب من الذكاء الاصطناعي إظهار تفكيره خطوة بخطوة، مما يحسن غالبًا الدقة في المشاكل المعقدة.
الوضوح - أن تكون غير غامض ودقيق في توجيهك حتى لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التخمين بما تعنيه.
Claude - مساعد ذكي تم تطويره بواسطة Anthropic، معروف بمساعدته وتركيزه على السلامة.
الإكمال - الاستجابة أو المخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي بناءً على توجيهك.
السياق - المعلومات الخلفية المقدمة في توجيه تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم وضعك الخاص واحتياجاتك وقيودك.
نافذة السياق - الحد الأقصى من النص (بما في ذلك توجيهك واستجابة الذكاء الاصطناعي) الذي يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي معالجته في وقت واحد. نوافذ السياق الأكبر تسمح بمحادثات ووثائق أطول.
د
السلوك الافتراضي - ما يفعله الذكاء الاصطناعي عندما لا تحدد شيئًا. فهم الافتراضات يساعدك على معرفة متى تحتاج إلى أن تكون صريحًا.
هـ
توجيه التحرير - توجيه يطلب من الذكاء الاصطناعي تعديل المحتوى الموجود - تقصير، تغيير النبرة، إصلاح الأخطاء، أو تحسين الوضوح.
مثال (في التوجيه) - عينة تقدمها في توجيهك لتظهر للذكاء الاصطناعي نوع المخرجات التي تريدها. انظر أيضًا: التعلم القليل الأمثلة.
ف
التعلم القليل الأمثلة - تقديم مثال أو أكثر في توجيهك حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من تعلم النمط أو التنسيق أو الأسلوب الذي تريده.
التنسيق - هيكل المخرجات التي تريدها - قائمة، جدول، فقرات، بريد إلكتروني، إلخ. تحديد التنسيق يعطي الذكاء الاصطناعي توجيهات هيكلية واضحة.
ج
الذكاء الاصطناعي التوليدي - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تخلق محتوى جديدًا (نص، صور، صوت، كود) بدلاً من مجرد تحليل البيانات الموجودة.
GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) - البنية وراء ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة. غالبًا ما يستخدم بشكل غير رسمي للإشارة إلى روبوتات الدردشة الذكية.
ح
الهلوسة - عندما يولد الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة أو ملفقة أو غير صحيحة تبدو معقولة. تحقق دائمًا من الحقائق المهمة.
د
الإدخال - توجيهك - النص الذي ترسله إلى الذكاء الاصطناعي. انظر أيضًا: التوجيه.
نمط الإدخال والإخراج - تقنية توجيه حيث تعرض للذكاء الاصطناعي أمثلة على التحول (الإدخال → الإخراج) حتى يتعلم تطبيق نفس التحول على المدخلات الجديدة.
التكرار - عملية تحسين توجيهك بناءً على استجابة الذكاء الاصطناعي للوصول إلى ما تريده بالفعل. مهارة رئيسية في هندسة التوجيه.
ل
LLM (نموذج اللغة الكبير) - نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على كميات هائلة من النصوص التي يمكنها فهم وتوليد نص يشبه النص البشري. أمثلة: GPT-4، Claude، LLaMA.
تحديد الطول - تحديد مدى طول المخرجات التي تريدها - بالكلمات، الجمل، الفقرات، أو الحجم التقريبي.
ن
النموذج - نظام الذكاء الاصطناعي المحدد الذي تتفاعل معه (GPT-4، Claude 3، إلخ). النماذج المختلفة لها قدرات وقيود مختلفة.
ل
اللغة الطبيعية - اللغة البشرية العادية (على عكس كود البرمجة). تم تصميم المساعدات الذكية لفهم والاستجابة باللغة الطبيعية.
و
التعلم من مثال واحد - تقديم مثال واحد في توجيهك لتظهر للذكاء الاصطناعي النمط الذي تريده. انظر أيضًا: التعلم القليل الأمثلة.
الإخراج - ما يولده الذكاء الاصطناعي استجابة لتوجيهك. انظر أيضًا: الاستجابة، الإكمال.
الإفراط في التحميل - تضمين الكثير من المتطلبات في توجيه واحد، مما يمكن أن يربك الذكاء الاصطناعي وينتج نتائج سيئة.
ش
الشخصية - دور أو شخصية تطلب من الذكاء الاصطناعي تبنيها (مثل "أنت مستشار تسويق ذو خبرة"). يمكن أن تؤثر على النبرة والأسلوب.
التوجيه - النص المدخل الذي تقدمه لنظام الذكاء الاصطناعي - تعليماتك، سؤالك، أو طلبك الذي يوجه ما يولده الذكاء الاصطناعي.
هندسة التوجيه - مهارة صياغة توجيهات فعالة للحصول على نتائج أفضل من أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الغرض - لماذا تحتاج إلى المحتوى وما تريد تحقيقه به. توضيح الغرض يساعد الذكاء الاصطناعي على إنشاء مخرجات أكثر فائدة.
ر
التنقيح - تعديل توجيهك أو طلب تعديلات لتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي. جزء من عملية التكرار.
الاستجابة - ما يولده الذكاء الاصطناعي بناءً على توجيهك. تعتمد جودة الاستجابة بشكل كبير على جودة توجيهك.
توجيه الدور - بدء توجيه بتحديد دور الذكاء الاصطناعي ("أنت مستشار مالي...") للتأثير على المنظور والخبرة في الاستجابة.
ت
التحديد - مستوى التفاصيل في توجيهك. التوجيهات الأكثر تحديدًا تنتج عادة نتائج أكثر ملاءمة وفائدة.
توجيه النظام - تعليمات مخفية تحدد سلوك الذكاء الاصطناعي والسياق. في تعليمات ChatGPT المخصصة أو عند استخدام واجهات برمجة التطبيقات.
د
درجة الحرارة - إعداد يتحكم في العشوائية في مخرجات الذكاء الاصطناعي. درجة حرارة أعلى = أكثر إبداعًا/تنوعًا؛ أقل = أكثر تركيزًا/تحديدًا.
الرمز - الوحدة الأساسية للنص التي يعالجها الذكاء الاصطناعي. تتوافق تقريبًا مع أجزاء الكلمة. مهم لفهم حدود نافذة السياق.
النبرة - الشعور أو الصوت للمحتوى - مهني، غير رسمي، ودود، جاد، إلخ. تحديد النبرة يساعد الذكاء الاصطناعي على مطابقة أسلوب تواصلك.
توجيه التحول - توجيه يطلب من الذكاء الاصطناعي تغيير المحتوى من شكل إلى آخر - مثل التلخيص، الترجمة، أو إعادة التنسيق.
غ
التوجيه الغامض - توجيه يفتقر إلى التفاصيل الكافية، مما يجبر الذكاء الاصطناعي على افتراضات قد لا تتطابق مع نيتك.
التحقق - التحقق من دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي، خاصة للحقائق، البيانات، أو المعلومات المهمة. ضروري لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يهلوس.
ز
بدون أمثلة - طلب من الذكاء الاصطناعي أداء مهمة دون تقديم أي أمثلة. يعتمد الذكاء الاصطناعي بالكامل على تدريبه وتعليماتك.
مرجع سريع حسب الفئة
تقنيات التوجيه
التعلم القليل الأمثلة، التعلم من مثال واحد، بدون أمثلة، سلسلة التفكير، توجيه الدور، نمط الإدخال والإخراج
عناصر التوجيه
الوضوح، السياق، التحديد، النبرة، التنسيق، الطول، الجمهور، الغرض
مفاهيم الذكاء الاصطناعي
LLM، الرمز، درجة الحرارة، نافذة السياق، الهلوسة، الإكمال
المشاكل الشائعة
التوجيه الغامض، الإفراط في التحميل، الهلوسة
يغطي هذا القاموس المصطلحات الأساسية لدورة مقدمة في هندسة التوجيه.