مع وجود نماذج لغوية متقدمة مثل تشات جي بي تي، قطع الذكاء الاصطناعي خطوات ضخمة في تزويد المستخدم بتفاصيل محددة تلائم احتياجاته، مما أدى إلى تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع التقنية. في قلب تحسين التفاعل توجد ممارسة جوهرية تعرف باسم الهندسة السريعة أو هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي.

هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي تتمثل في الطلب الذي من خلاله يتم توجيه الذكاء الاصطناعي على الإجابة عن سؤال محدد، وتلعب جودة المدخلات في جودة المخرجات وأهميتها. تتضمن هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي صياغة مدخلات دقيقة للحصول على الإجابات الأكثر دقة من نماذج لغة الذكاء الاصطناعي وتساهم في توجيه نموذج الذكاء الاصطناعي لتقديم إجابات مفصلة وذات صلة ومناسبة للسياق، وتحسن تجربة المستخدم وتحقق أهداف محددة.

على سبيل المثال عندما كتابة أوامر عامة تكون إجابة نموذج الذكاء الاصطناعي عامة، بينما عندما يتم تفصيل الطلب وطلب أمثلة أو تزويد النموذج بأمثلة تكون الإجابات أكثر دقة، إضافة لطلب شرح الأسباب والآثار واستخدام كلمات رئيسة محددة، وفي الجانب الآخر يمكن الطلب من نموذج الذكاء الاصطناعي كتابة أمر محدد يشمل التفاصيل المطلوبة ومن ثم يمكن نسخ ولصق الأمر مرة أخرى حيث من المرجح أن يقوم النموذج بكتابة تفاصيل الأمر بشكل موسع وإضافة أمثلة وتفاصيل تساهم في رفع جودة المخرجات.

تستخدم هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي بشكل رئيس في بعض النماذج مثل تشات جي بي تي ونموذج جوجل جيمني حيث تعطي المستخدم مساحة للطلب بشكل مفصل يتمكن من خلاله المستخدم من طلب تفاصيل تلائم احتياجه. تشمل فوائد الهندسة السريعة زيادة الإنتاجية وتعزز الإبداع وتحسين المخرجات مما يجعل تقنيات الذكاء الاصطناعي أداة أكثر قيمة في مختلف السياقات المهنية والشخصية.

ختاماً هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي هي ممارسة حيوية تفتح الإمكانات الكاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي. ومن خلال فهم وتطبيق التقنيات الفعالة، يمكننا تسخير الذكاء الاصطناعي على أكمل وجه، وتحويل كيفية عملنا وتفاعلنا مع تقنيات الذكاء الاصطناعي مما يتطلب مزيداً من الاختبارات لتحقيق نتائج أفضل تساهم في تعظيم الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي.