11 قاعدة لكتابة Prompts فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي

قبل أسبوعين، كدت أمرض أثناء كتابة مقال عن كيفية استخراج المنتجات من متجر إلكتروني.

والسبب هو أنني حاولت استخراج منتجات من متجر إلكتروني يُدعى GymShark باستخدام إطار لكتابة Prompts لتصنيف البيانات وتحريرها كنت قد أنشأته لمساعدي AI في Datablist. نجح الأمر في البداية، لكن البيانات لم تُرتب بشكل صحيح، ما جعل مجموعة البيانات بأكملها عديمة الفائدة.

حينها أدركت أن نماذج AI وحالات الاستخدام المختلفة تحتاج إلى Prompts مختلفة.

ففي كتابة Prompts، قد تُحدث التفاصيل الصغيرة فرقًا هائلًا، وإغفال 5% من التفاصيل قد يجعل مخرجاتك عديمة الفائدة.

لنبدأ!

إذا كنت تحتاج إلى قالب Prompt لوكيل AI، فابدأ بالمدخلات والمصدر المطلوب فحصه وحقول المخرجات الدقيقة وما ينبغي فعله عند غياب الأدلة. ولإعداد قائمة بحث عن الشركات، يمكنك استخدام هذا الـPrompt المختصر:

لكل صف، استخدم قيمة Company Website لفحص الموقع الرسمي للشركة. أرجع Industry وEvidence URL وStatus. استخدم Not found عندما يتعذر التحقق من القطاع، ولا تخمّن اعتمادًا على اسم الشركة. أبقِ المخرجات مرتبطة بالصف الأصلي كي أتمكن من مراجعة النتائج غير المؤكدة.

هكذا تمنح الوكيل مصدرًا وعقدًا واضحًا للمخرجات. اختبره أولًا على بضعة صفوف متنوعة، وراجع روابط الأدلة، ثم عدّل التعليمات قبل تشغيله على القائمة كاملة. يوضح القالب التفصيلي أدناه كيفية توسيع هذا النمط لعمليات البحث متعددة الخطوات.

أهم ما ستتعلمه من هذا المقال:

• يستطيع وكلاء AI في Datablist البحث في Google وزيارة المواقع واستدعاء APIs وغير ذلك
• يُحدث الـPrompt الجيد فرقًا كبيرًا عند استخدام وكيل AI
• تصبح كتابة Prompts لوكلاء AI أسهل عند اتباع أفضل الممارسات
• يوفر Datablist قوالب Prompts، لكن تعلّم كتابتها يظل الخيار الأفضل

مقارنة وكلاء AI ومساعدي AI في Datablist

لفهم الفرق بين كتابة Prompts لوكلاء AI وكتابتها لمساعدي AI، علينا أولًا توضيح إمكانات كل منهما.

إليك لمحتين قصيرتين وبسيطتين عما تستطيع هاتان الأداتان فعله:

مساعد AI

صُمم مساعدو AI في Datablist لقراءة النصوص والأكواد وتصنيفها واستخراجها وتحريرها وإنشائها.

وكيل AI

وكلاء AI في Datablist هم أنظمة AI مزودة بأدوات تتيح لها إجراء عمليات بحث في Google، وعرض كود HTML، والتنقل بين صفحات متعددة، واستدعاء APIs، وزيارة Google News والمواقع والمتاجر الإلكترونية واستخراج النتائج منها، وغير ذلك.

💡 بسيط وسهل

فكّر في وكلاء AI باعتبارهم النظام الذي يتعامل مع البيانات الخارجية، وفي مساعد AI باعتباره النظام الذي يتعامل مع البيانات داخل مجموعة Datablist الخاصة بك.

إمكانات وكيل AI في Datablist

لكتابة Prompt فعّال لوكيل AI، من المفيد أن نستعرض مجددًا أدواته وإمكاناته، وهي:

• البحث في Google
• البحث في Google News
• استخراج النصوص أو الأكواد وإنشاؤها
• جلب معلومات الحسابات
• زيارة موقع إلكتروني
• التنقل بين صفحات الموقع
• عرض HTML
• استدعاء APIs

11 قاعدة لكتابة Prompts لوكلاء AI في Datablist

بعد فهم الأدوات المتاحة، اتبع هذه القواعد لتسهيل تنفيذ الـPrompt ومراجعة النتائج. قد يقلل الـPrompt الواضح الغموض، لكنه لا يضمن إجابات دقيقة. إليك القواعد:

1. تعامل مع الـPrompt بوصفه خريطة طريق: وجّه الوكيل خلال طلبك بدلًا من الاكتفاء بإصدار أمر وتوقع نجاحه.
2. ابدأ دائمًا بهدفك، وقدّم السياق المرتبط به.
3. ضع تسمية لكل قسم من الـPrompt لمساعدة الوكيل على تفسير ما تكتبه وفصل الإجراءات والأوامر.
4. استخدم أوامر واضحة لاستدعاء أدوات وكيل AI، مثل «ابحث في Google» و«استخرج النص» و«اجلب كود HTML» وغيرها.
5. سمِّ المخرجات وقدّم أمثلة محددة، لأنها ستشكّل أساس إعداد المخرجات.
6. إذا كنت تستخرج معلومة محددة، فأخبره بمكان العثور عليها داخل الموقع.
7. استخدم فواصل بين أجزاء الـPrompt مثل (.===) لتنظيمه.
8. حدّد الأخطاء التي ينبغي تجنبها كي يتمكن من تفاديها.
9. وضّح كيفية التعامل مع الأخطاء والبيانات المفقودة.
10. حسّن Prompts بالتكرار، ولا تَلُم وكيل AI على المخرجات السيئة (كنت أفعل ذلك سابقًا).
11. أضف دائمًا العمود الذي ينبغي أن يستمد منه البيانات في النهاية.

باتباع هذه الإرشادات وأفضل ممارسات كتابة Prompts لوكلاء AI، ستوفر الكثير من الرصيد والوقت الذي قد تنفقه في تعديل Prompts مرارًا.

📘 الـPrompts الجيدة مهمة

سيعمل وكيل AI حتى إن لم تتبع أيًا من القواعد السابقة؛ لكن تطبيقها سيمنحك نتائج أفضل بكثير، لأن بنية الـPrompt تُحدث فرقًا حقيقيًا.

أمثلة Prompts لوكلاء AI: الجيد مقابل السيئ

Prompt جيد لوكيل AI

اطّلع أولًا على الـPrompt الجيد، ثم قارنه بالسيئ.

هذا Prompt كتبته مؤخرًا لاستخراج المنتجات من متجر إلكتروني.

لنوضح لماذا يُعد هذا Prompt جيدًا:

1. يبدأ بهدف وسياق محددين بوضوح
2. يتضمن عدة أقسام تحمل جميعها تسميات، ما يسهّل على AI فهمها
3. استخدمت أوامر واضحة وأفعالًا موجهة نحو التنفيذ
4. تتبع الأوامر تسلسلًا واضحًا
5. وصفت ما أبحث عنه وقدّمت أمثلة
6. شرحت له كيفية التعامل مع تناقضات البيانات والأخطاء
7. حددت أخطاء بعينها يجب تجنبها
8. فُصلت الأقسام بوضوح باستخدام .===
9. يتمتع الـPrompt ببنية جيدة ويوجّه AI خلال الطلب
10. ربطت العمود الذي يحتوي على البيانات المرجعية في النهاية

Prompt سيئ لوكيل AI

لمن يظن أنني مجرد شخص تقني يجيد كتابة Prompts، إليكم الحقيقة: أولًا، لا أعرف البرمجة، وثانيًا، هكذا كان يبدو الـPrompt الذي كتبته سابقًا:

نعم، قد يراه البعض جيدًا، لكنه ليس كذلك؛ فالمخرجات لم تكن جيدة إطلاقًا.

حدثت أخطاء كثيرة في هذا المثال. ورغم أن الـPrompt يبدو متطورًا، فإنه — وكذلك نتائجه — عديم الفائدة. إليك ما أخطأت فيه وكيف يمكنك تجنبه:

السبب الأول لسوء الـPrompt: بنية متواضعة

يفتقر الـPrompt إلى تسلسل وتنظيم واضحين.

كيف تتجنب ذلك:

قسّم هدفك إلى خطوات محددة، كما لو كنت تشرح المهمة لشخص آخر. على سبيل المثال:

• أولًا، زُر الموقع.
• ثم ابحث عن قسم المنتجات.
• وأخيرًا، استخرج السعر.

السبب الثاني لسوء الـPrompt: تسميات غير واضحة

التسميات والأقسام ليست محددة بما يكفي.

كيف تتجنب ذلك:

استخدم لغة يومية واضحة لتسمية أقسامك. فبدلًا من «معلمات البيانات»، استخدم «معلومات المنتج المطلوب استخراجها». وبدلًا من «المدخلات»، استخدم «روابط المواقع المطلوب معالجتها».

السبب الثالث لسوء الـPrompt: مخرجات غير منظمة وأمثلة مفقودة

لم يُحدَّد تنسيق البيانات ولا أمثلة المخرجات المتوقعة بوضوح.

كيف تتجنب ذلك:

أدرج دائمًا بنية البيانات باستخدام قائمة مرقمة، إلى جانب مثالين أو ثلاثة أمثلة محددة للمخرجات المطلوبة.

مثال:

1. اسم المنتج: Nike Air Max؛ Adidas Ultraboost؛ Puma RS-X؛
2. السعر: $120؛ $180؛ $110؛
3. اللون: أسود؛ أبيض سحابي؛ أحمر فاقع؛
4. المقاس: US 9؛ US 10.5؛ US 8؛
5. الخامة: شبك وخامات صناعية؛ Primeknit؛ جلد وشبك؛

السبب الرابع لسوء الـPrompt: غياب التسلسل الواضح

لا تتبع الإجراءات ترتيبًا منطقيًا.

كيف تتجنب ذلك:

اكتب الخطوات كما لو كنت تعطي صديقًا إرشادات: «افعل هذا أولًا، ثم افعل ذاك».

مثال:

1. افتح الموقع؛
2. ابحث عن قسم المنتجات؛
3. استخرج البيانات

أكثر 3 أخطاء شيوعًا عند استخدام وكلاء AI

منذ انضمامي إلى Datablist.com، أجريت مكالمات كثيرة مع عملاء أرادوا استخدام وكيل AI. وخلال هذه المحادثات، لاحظت نمطًا متكررًا من الأخطاء — لذا احرص على عدم الوقوع فيها.

• عدم الرغبة في كتابة Prompt: يعتقد بعض الأشخاص أن AI سيفهم ما يدور في أذهانهم من دون أن يخبروه. يريدون توفير الوقت، لكن فكرة استثمار بعض الوقت لتوفير المزيد منه تبدو لهم غير منطقية — فلا تكن مثلهم.

• استخدام تعليمات شديدة الغموض: بدلًا من قول «اجلب معلومات المنتج»، حدّد بدقة نقاط البيانات المطلوبة، مثل: «استخرج اسم المنتج وسعره بالدولار الأمريكي والمقاسات المتاحة من قسم تفاصيل المنتج».

• إهمال التعامل مع الأخطاء: ينبغي أن يتضمن الـPrompt تعليمات للتعامل مع البيانات المفقودة أو الحالات غير المتوقعة، مثل: «إذا لم يكن السعر متاحًا، فاكتب N/A».

كم من الوقت تستثمر في كتابة Prompts؟

فكّر في القيمة التي تحصل عليها من سير العمل هذا، وفي مقدار الوقت الذي سيوفره عليك.

شخصيًا، أقضي وقتًا طويلًا في كتابة Prompts لنفسي ولمساعدة مستخدمينا.

عندما أستخدم Grok، لا أمضي 30 دقيقة في كتابة Prompt؛ بل أبدأ بالطلب الأول ثم أحسّنه تدريجيًا، لأنني لا أطلب منه عادة مهام شديدة التعقيد. أما عندما أكتب Prompt لتخصيص رسائل البريد الإلكتروني أو تنظيف البيانات، فأمنحه الوقت الكافي، لأن ذلك يوفر عليّ لاحقًا وقت اكتشاف المشكلات وتعديل الـPrompt وإعادة المحاولة.

هاريسون تشيس، مؤسس LangChain: «لا أعتقد أننا توصلنا بعد إلى الطريقة المثلى للتفاعل مع تطبيقات الوكلاء هذه. وأرى أن وجود الإنسان ضمن العملية لا يزال ضروريًا لأنها ليست موثوقة جدًا. لكن إذا تدخل الإنسان أكثر من اللازم، فلن تنجز هذه التطبيقات قدرًا مفيدًا فعليًا من العمل. لذا ثمة توازن دقيق وغريب بعض الشيء».

قالب Prompt لوكيل AI قابل للتعديل مع أمثلة

انسخ هذا القالب واستبدل كل عنصر نائب بمدخلاتك ومصدرك وحقول المخرجات المطلوبة. أدرج رابط الدليل عندما تأتي الإجابة من موقع إلكتروني. شغّله على بضعة صفوف، ثم افحص النتائج الناجحة والمفقودة قبل استخدامه على نطاق واسع.

إليك تطبيقي للإطار على مثال لاستخراج بيانات متجر إلكتروني:

إليك تطبيقي للإطار على مثال للبحث الإعلامي:

اختبر الـPrompt قبل تشغيل القائمة كاملة

حتى الـPrompt المنظم جيدًا يحتاج إلى اختبار على عينة. احتفظ بالمدخل الأصلي إلى جانب حقول المخرجات حتى تتمكن من التحقق من ارتباط كل نتيجة بالصف الصحيح. وعند البحث في المواقع، افتح صفحة الدليل التي أرجعها الوكيل وتحقق من القيمة المحددة التي تثبتها.

اختر بضعة صفوف متنوعة وطبّق معايير القبول التالية:

إذا فشل أحد الاختبارات، فعدّل التعليمة ذات الصلة وأعد تشغيل العينة نفسها. هكذا يسهل تقييم أثر التغيير. أدرج صفوفًا تحتوي على بيانات مفقودة عند الاختبار، واقبل حالة البيانات المفقودة عندما لا يوجد مصدر يدعم القيمة.

تضع القوالب المدخلات الخاصة بكل صف تحت تسميات # واضحة في النهاية. استبدل هذه المدخلات بقيمك المرتبطة. اسم العمود وحده لا يزوّد الوكيل بقيمة الصف. وعند تكييف القالب، أبقِ تعليمات المهمة الثابتة فوق كتلة المدخلات.

الأسئلة الشائعة حول كتابة Prompts للذكاء الاصطناعي

1. هل أحتاج فعلًا إلى قضاء وقت في كتابة Prompts؟ ألا يمكنني أن أطلب ما أريده مباشرة؟

قد يبدو الأمر مستهلكًا للوقت، لكن استثمار الوقت في كتابة Prompts واضحة ضروري للحصول على نتائج دقيقة. فالتعليمات الغامضة تؤدي إلى مخرجات غامضة، ما يكلفك وقتًا أطول لاحقًا في التكرار والتصحيح.

2. ما الفرق بين الـPrompt الجيد والسيئ؟

يتميز الـPrompt الجيد ببنية واضحة وتعليمات محددة وأمثلة للمخرجات المطلوبة وإرشادات للتعامل مع الأخطاء. أما الـPrompts السيئة فتكون غامضة وغير منظمة، وتفتقر إلى الأمثلة، ولا تراعي الأخطاء أو التناقضات المحتملة.

3. هل يوجد قالب بسيط يمكن اتباعه لكتابة Prompts؟

نعم، يقدم المقال قالبًا يتضمن خمسة أقسام رئيسية: الهدف، وتعليمات المهمة، والمعلومات المطلوب استخراجها، وقواعد التعامل مع البيانات، والأخطاء التي يجب تجنبها. ويجب فصل كل قسم بوضوح باستخدام ===.

4. ما مقدار التفاصيل المطلوبة في أمثلة الـPrompt؟

ينبغي أن تكون الأمثلة محددة وأن تغطي السيناريوهات المختلفة التي قد تواجهها. فعند استخراج معلومات المنتجات مثلًا، أدرج أمثلة على التنسيقات أو العملات أو وحدات القياس المختلفة التي تتوقع العثور عليها.

5. ما أهم جزء في الـPrompt يجب ألا أتجاوزه؟

يُعد قسما التعامل مع الأخطاء و«الأخطاء التي يجب تجنبها» ضروريين. فهما يمنعان المشكلات الشائعة ويضمنان اتساق المخرجات حتى عند مواجهة بيانات أو سيناريوهات غير متوقعة.