دليل استخدام ChatGPT

نظرة عامة

ChatGPT هو روبوت محادثة مطور من قبل OpenAI، مبني على نموذج لغوي كبير (LLM). تكمن قيمته الأساسية في فهم اللغة الطبيعية وإنشاء ردود نصية ذات تماسك منطقي. تهدف هذه الإرشادات إلى تقديم منهجية منهجية تساعد المستخدمين على التقدم من العمليات الأساسية إلى هندسة الموجهات المتقدمة، ورفع كفاءة الاستخدام بشكل شامل.

العمليات الأساسية ومبادئ هندسة الموجهات

1. طرح أسئلة واضحة ومحددة (التحديد والوضوح)

الموجه الفعال (Prompt) هو الشرط اللازم للحصول على ردود عالية الجودة. يجب على المستخدمين تجنب الأسئلة الغامضة أو المفتوحة. يجب أن يحتوي السؤال على جميع السياقات الضرورية، والقيود، وصيغة الإخراج المطلوبة. على سبيل المثال، مقارنة بسؤال “أعطني بعض نصائح البرمجة”، فإن السؤال الأفضل هو “يرجى التحدث كمهندس Python محترف، وتقديم ثلاث نصائح محددة لتحسين أداء تطبيق Django، مع إخراجها في شكل قائمة Markdown”.

2. التمثيل التمثيلي (Role-playing)

عن طريق طلب ChatGPT أن يؤدي دورًا معينًا، يمكن توجيه إجاباته إلى مجال أو منظور متخصص معين. يمكن أن يحسن هذا الأسلوب بشكل كبير من احترافية وإستهداف الإجابات. يجب أن يكون تعريف الدور محددًا قدر الإمكان، بما في ذلك مهنته، وخبراته، وجمهوره المستهدف.

3. موجهات سلسلة التفكير (Chain-of-Thought, CoT)

بالنسبة للأسئلة التي تتطلب استدلالًا متعدد الخطوات أو تحليلًا منطقيًا معقدًا، يجب أن يطلب من النموذج توضيح عملية التفكير التفصيلية قبل إعطاء الإجابة النهائية، أي “سلسلة التفكير”. لا يساعد ذلك فقط في تحسين دقة الإجابة النهائية، بل يساعد أيضًا المستخدم على مراجعة مسار استدلال النموذج، واكتشاف الأخطاء المحتملة في الوقت المناسب. إضافة “يرجى التفكير خطوة بخطوة وتوضيح عملية الاستدلال” في الموجه هي المفتاح لتنفيذ CoT.

تقنيات موجهات متقدمة

1. التعلم القليل من الأمثلة (Few-shot Learning)

عند الحاجة إلى امتثال النموذج لصيغة إخراج معينة أو أسلوب معين، يمكن تقديم أمثلة قليلة من المدخلات والمرغوبات المرتبطة بها قبل الموجه الأساسي. سيتعلم النموذج نمط المهمة والمتطلبات من هذه الأمثلة، وبالتالي إنشاء مخرجات جديدة تتماشى بشكل وثيق مع الأمثلة. تُستخدم هذه الطريقة بشكل خاص لتحويل البيانات، وتصنيف النصوص، ونقل الأنماط.

2. التحسين التدريجي واستخدام السياق

إذا لم يكن الرد الأولي للنموذج مرضيًا تمامًا، يجب على المستخدم الاستفادة من خاصية السياق في الحوار، من خلال عملية تدريجية للتحسين. ممنوع بدء محادثة جديدة. الطريقة الصحيحة هي:

• الإشارة إلى الأجزاء المحددة في الرد التي تحتاج إلى تحسين.
• إضافة قيود جديدة أو استبعاد الأخطاء الموجودة.
• طلب النموذج إجراء تعديلات محلية على الهيكل الأصلي.

يستخدم هذا الإجراء قدرة LLM على الحفاظ على الذاكرة والاتساق في نفس الجلسة.

القيود وتوصيات الاستخدام المهني

قيود النموذج

ChatGPT هو نموذج لغوي تنبؤي، وليس قاعدة بيانات للحقائق. قد يكون لديه القيود التالية:

• أخطاء واقعية (Hallucination): قد يولد النموذج معلومات تبدو معقولة ولكنها في الواقع خاطئة أو مزيفة.
• الحداثة المعرفية: يوجد تاريخ انتهاء لقاعدة معرفة النموذج. بالنسبة لأحدث الأحداث والمعلومات، يجب دمج وظيفة التصفح (مثل Web Browsing في إصدار Plus) للحصول على بيانات حية.

تطبيقات مهنية

للتأكد من جودة التطبيق في البيئات المهنية، يُقترح اتباع المبادئ التالية:

• مساعدة الكود: تستخدم لتوليد مقاطع الكود، أو شرح واجهات برمجة التطبيقات المعقدة، أو اقتراحات إعادة الهيكلة. يجب أن يخضع الكود النهائي للمراجعة والاختبار اليدوي.
• إنشاء المحتوى: تستخدم كأداة للعصف الذهني أو إنشاء المسودات الأولية. يجب أن يخضع الإخراج النهائي للمراجعة والتدقيق اليدوي لضمان الطابع، ودقة الحقائق، والامتثال للمتطلبات.
• خصوصية البيانات: تجنب إدخال أي معلومات حساسة أو سرية أو شخصية في الموجه. إلا إذا تم استخدام إصدار خاص للشركات بشكل صريح، وإلا يجب اعتبار جميع المدخلات كبيانات قد تُستخدم لتدريب النموذج.

رسم بياني: تدفق هندسة الموجهات

يوضح الرسم البياني التالي باستخدام Mermaid تدفقًا قياسيًا، تدريجيًا لهندسة الموجهات.

graph TD
    A[تحديد الهدف وصيغة الإخراج] --> B{بناء موجه أولي};
    B --> C[إرسال الموجه وتلقي الرد];
    C --> D{هل النتيجة مرضية؟};
    D -- نعم --> E[اكتمال المهمة، تسجيل الموجه الفعال];
    D -- لا --> F[تحليل الأجزاء غير المرضية، وتحديد اتجاه التحسين];
    F --> G[إضافة قيود أو أدوار جديدة في نفس الجلسة];
    G --> C;

    subgraph نقاط الموجه الأولي
        B1(تحديد القيود)
        B2(تعريف الدور)
        B3(CoT: طلب الاستدلال)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

• ←السابق
• التالي→