دليل استخدام ChatGPT

نظرة عامة

ChatGPT هو روبوت محادثة تم تطويره بواسطة OpenAI، مبني على نموذج لغوي كبير (LLM). تكمن قيمته الأساسية في فهم اللغة الطبيعية وإنشاء ردود نصية مترابطة منطقيًا. تهدف هذه الإرشادات إلى تقديم منهجية منهجية تساعد المستخدمين على التطور من العمليات الأساسية إلى هندسة الموجهات المتقدمة، ورفع الكفاءة الشاملة للاستخدام.

العمليات الأساسية ومبادئ هندسة الموجهات

1. طرح أسئلة واضحة ومحددة (التحديد والوضوح)

الموجه الفعال هو شرط أساسي للحصول على ردود عالية الجودة. يجب على المستخدمين تجنب الأسئلة الغامضة أو المفتوحة. يجب أن يحتوي السؤال على جميع السياقات الضرورية، والقيود، وشكل الإخراج المطلوب. على سبيل المثال، مقارنة بسؤال “أعطني بعض نصائح البرمجة”، فإن السؤال الأفضل هو “يرجى التحدث كمهندس Python خبير، وتقديم ثلاثة اقتراحات محددة لتحسين أداء تطبيق Django، مع إخراجها في شكل قائمة Markdown”.

2. التقمص (التمثيل)

عن طريق طلب من ChatGPT التقمص بدور معين، يمكن توجيه ردوده إلى مجال متخصص أو منظور معين. يمكن أن يرفع هذا الأسلوب من جودة ودقة الرد بشكل كبير. يجب أن يكون تعريف الدور محددًا قدر الإمكان، بما في ذلك مهنته، وخبرته، وجمهوره المستهدف.

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

بالنسبة للأسئلة التي تتطلب استدلالًا متعدد الخطوات أو تحليلًا منطقيًا معقدًا، يجب طلب من النموذج توضيح عملية تفكيره بالتفصيل قبل تقديم الإجابة النهائية، أي “سلسلة التفكير”. لا يرفع هذا فقط من دقة الإجابة النهائية، بل يساعد أيضًا المستخدم على مراجعة مسار استدلال النموذج، واكتشاف الأخطاء المحتملة في الوقت المناسب. إضافة “يرجى التفكير خطوة بخطوة وشرح عملية الاستدلال الخاصة بك” في الموجه هي المفتاح لتنفيذ CoT.

تقنيات موجهات متقدمة

1. التعلم من أمثلة قليلة (Few-shot Learning)

عند الحاجة إلى اتباع نموذج لشكل أو أسلوب إخراج معين، يمكن تقديم أمثلة قليلة من الإدخالات والمرغوبات قبل الموجه الرئيسي. سيتعلم النموذج نمط المهمة ومتطلباتها من هذه الأمثلة، وبالتالي إنتاج مخرجات جديدة متماثلة تمامًا مع الأمثلة. هذه الطريقة مناسبة بشكل خاص للمهام مثل تحويل البيانات، وتصنيف النصوص، ونقل الأنماط.

2. التحسين التكراري واستخدام السياق

إذا لم تكن الردود الأولية للنموذج مرضية تمامًا، يجب على المستخدمين استخدام خاصية السياق في الحوار لتحسين النتائج بشكل تكراري. ممنوع البدء بحوار جديد. الطريقة الصحيحة هي:

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

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

القيود والتوصيات للاستخدام المهني

قيود النموذج

ChatGPT هو نموذج لغوي تنبؤي، وليس قاعدة بيانات واقعية. قد يواجه القيود التالية:

• أخطاء واقعية (Hallucination): قد يولد النموذج معلومات تبدو معقولة ولكنها في الحقيقة خاطئة أو مختلقة.
• الحداثة المعرفية: يوجد تاريخ انتهاء لقاعدة معرفة النموذج. بالنسبة للأخبار والمعلومات الأحدث، يجب دمج ميزة التصفح (مثل Web Browsing في نسخة Plus) للحصول على بيانات حقيقية.

سيناريوهات الاستخدام المهني

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

• مساعد البرمجة: لاستخدامه في إنشاء مقاطع الكود، وشرح واجهات API المعقدة، أو اقتراح إعادة الهيكلة. يجب مراجعة الكود النهائي من قبل البشر واختباره.
• إنشاء المحتوى: كأداة للعصف الذهني أو إنشاء مسودات أولية. يجب أن يتم التدقيق والتنقيح النهائي من قبل البشر للتأكد من الطابع والدقة الواقعية.
• خصوصية البيانات: تجنب إدخال أي معلومات حساسة أو سرية أو شخصية في الموجه. إلا إذا تم استخدام نسخة خاصة للشركات بشكل صريح، يجب اعتبار جميع الإدخالات كبيانات قد تُستخدم لتدريب النموذج.

مخطط: مخطط هندسة الموجهات

يوضح المخطط التالي باستخدام Mermaid مخططًا قياسيًا، تكراريًا لهندسة الموجهات.

graph TD
    A[تحديد الهدف وشكل الإخراج] --> B{بناء الموجه الأولي};
    B --> C[إرسال الموجه واستقبال الرد];
    C --> D{هل النتيجة مرضية؟};
    D -- نعم --> E[اكتمال المهمة، تسجيل الموجه الفعال];
    D -- لا --> F[تحليل أسباب عدم الرضا، 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→