في السنوات الأخيرة، أدَّى صعود أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، وIBM watsonx.aiإلى إحداث تحوُّل في الطريقة التي نتفاعل بها مع نماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). يمكن لهذه النماذج توليد استجابات شبيهة بالبشر عبر مجموعة واسعة من المهام - بدءًا من الكتابة الإبداعية إلى دعم العملاء، ومن المساعدة على البرمجة إلى دعم اتخاذ القرار في بيئات المؤسسات.
ومع ذلك، فإن جودة هذه المخرجات لا تعتمد فقط على نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها. في كثير من الحالات، يعتمد الأمر على كيفية صياغة المطالبة. حتى التغييرات البسيطة في المطالبة الأولية يمكن أن تؤثِّر بشكل كبير في استجابة النموذج - أحيانًا بتحسين الصلة والدقة أو الاتساق، وأحيانًا أخرى بجعلها أسوأ.
هنا يظهر بوضوح مفهوم تحسين المطالبات. والمقصود به هو عملية تحسين مطالبات الإدخال لتوليد نتائج أوضح وأكثر ارتباطًا وجودة من النماذج اللغوية الكبيرة.
تستعرض هذه المقالة كيف أن تحسين المطالبات -من خلال التنقيح والتكرار وإضافة السياق- يمكن أن يساعدك في الحصول على مخرجات أفضل من النماذج اللغوية الكبيرة. لكن أولًا، لنعرف ما المقصود بتحسين المطالبات وكيف يندرج ضمن المشهد الأوسع لتفاعلات الذكاء الاصطناعي.
تحسين المطالبات هو عملية تطوير هيكل المطالبة ومحتواها ووضوحها بهدف تعزيز استجابة النموذج التي يولِّدها النموذج اللغوي الكبير. رغم أن الفكرة الأساسية قد تبدو بسيطة، فإن الممارسة تتضمن تقنيات وأساليب تحسين متعددة ومقاييس متنوعة لضمان تقديم المطالبات للمخرجات المتوقعة باستمرار وبكفاءة.
في جوهره، يكمُن تحسين المطالبات في التقاء هندسة المطالبات والتكرار ومواءمة المهام. سواء أكنت تُنشئ ردود خدمة عملاء أم مقاطع برمجية أم ملخصات قانونية أم أوصاف منتجات، فإن المطالبة الأولية غالبًا ما تحتاج إلى تنقيح عبر عدة تكرارات للوصول إلى نتيجة عالية الجودة وموثوق بها.
| هندسة التلقين | تحسين المطالبات |
|---|---|
| تصميم هيكل المطالبة من الصفر، غالبًا باستخدام تقنيات مثل المطالبة بخطوات قليلة أو الاستدلال بسلسلة الأفكار. | تنقيح وتعديل مطالبة موجودة أو المطالبة الأصلية لتحسين الأداء على امتداد عدة مرات تشغيل أو مجموعات بيانات. |
| يتضمن الاستخدام الاستراتيجي للأمثلة القليلة، والتنسيق، والمطالبات الوصفية. | يركِّز على الاختبار التكراري، وتقييم المخرجات، والتحسين بالاعتماد على مقاييس التقييم. |
يُعَد تحسين المطالبات أمرًا بالغ الأهمية خاصةً في السيناريوهات التي تكون فيها عوامل مثل زمن الاستجابة أو الدقة أو التكلفة (مثل التسعير المرتبط باستخدام الرموز المميزة في استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات) موضع اهتمام. سواء أكنت تبني مساعدًا بالذكاء الاصطناعي عبر واجهة برمجة التطبيقات أم تختبر الاستجابات أم تحسِّن سلاسل المطالبات، فإن مبادئ تحسين المطالبات الفعَّال تبقى كما هي.
في بعض البيئات، يمكنك حتى تنفيذ تحسين المطالبات بشكل مؤتمت باستخدام حلقات التعليقات أو التعلم المعزز أو الخوارزميات المضبوطة بدقة - خاصةً في البيئات المؤسسية أو أوساط البحث مفتوح المصدر على المنصات مثل GitHub.
رسائل Think الإخبارية
ابقَ مطَّلعًا على أحدث أخبار الصناعة وأدوات الذكاء الاصطناعي والاتجاهات الناشئة في هندسة المطالبات مع رسائل Think الإخبارية. بالإضافة إلى ذلك، احصل على شرح جديد، ودروس تعليمية، ورؤى الخبراء— تصلك مباشرة إلى بريدك الوارد. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
يؤدي تحسين المطالبات دورًا محوريًا في استغلال الإمكانات الكاملة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) عبر مجالات متنوعة. على الرغم من أن العديد من المستخدمين يبدأون بمطالبة جاهزة، فإن الأبحاث تُشير إلى أن التحسين المتعمّد والمستند إلى البيانات يمكن أن يعزز بشكل كبير من أداء المهام وموثوقيتها - لا سيما في السياقات التي تتطلب تفكيرًا دقيقًا أو دقة متخصصة في المجال.
تُشير الأعمال الحديثة إلى أن تحسين المطالبات ضروري ليس فقط لتحسين جودة مخرجات النموذج، بل أيضًا لتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وقابلة لإعادة الإنتاج. ودون التحسين، غالبًا ما تُنتج المطالبات استجابات عامة أو غير متسقة. ومن خلاله، يمكن للمستخدمين توجيه النموذج نحو عمليات إكمال أكثر دقة ومحاذاة للسياق وذات قيمة أعلى.1
بالإضافة إلى جودة المخرجات، فإن التحسين له تأثيرات قابلة للقياس في كفاءة الأداء. على سبيل المثال، قدَّم Choi (في عام 2025) إطار عمل لضبط المطالبات يعتمد على مصفوفة الارتباك والذي يعمل على تعزيز الصلة مع تقليل استخدام الرموز المميزة غير الضرورية. يُترجَم هذا النهج مباشرةً إلى تحسين استخدام الموارد وتقليل زمن الاستجابة وخفض تكاليف واجهة برمجة التطبيقات - وهي عوامل حاسمة عند نشر النماذج اللغوية الكبيرة على نطاق واسع.2
من منظور الاستدلال، فإن هيكل المطالبة له أهمية كبيرة. يوضح البحث كيف أن استخدام صيغ منظمة للمطالبات، بما في ذلك سلسلة الأفكار وتحسين التعليمات بشكل تدريجي، يعزز أداء النماذج اللغوية الكبيرة بشكل ملحوظ في المهام المعقدة مثل مسائل الرياضيات الكلامية والتفكير السليم. غالبا ما تكون هذه المكاسب بعيدة المنال دون تكرار وتحسين المطالبة بشكل مستهدف.3
كما تزداد أهمية الأتمتة. وكما هو مذكور في الدراسة، فإن أساليب الاستدلال والتحسين الهجينة تمكِّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحسين المطالبات بشكل مستقل - ما يحوِّل عملية التجربة والخطأ اليدوية إلى مسار ذكي قابل للتوسع. وهذه الأساليب ذات قيمة في البيئات المؤسسية، حيث يجب الحفاظ على الاتساق والامتثال والأداء عبر حالات الاستخدام ومجموعات البيانات المتنوعة.4
باختصار، تحسين المطالبات ليس ترفًا، بل ممارسة أساسية لضمان إنتاج مخرجات دقيقة وفعَّالة ومتوافقة من النماذج اللغوية الكبيرة في التطبيقات الواقعية.
يكون تحسين المطالبات أكثر فاعلية عند تطبيق استراتيجيات منظمة والاعتماد على منهجيات مدعومة بالأبحاث. وفيما يلي أبرز تقنيات تحسين المطالبات:
حتى الأخطاء الصغيرة في تصميم المطالبات قد تؤدي إلى ضعف أداء النموذج. إحدى المشكلات الشائعة هي أن تكون المطالبات غامضة أو غير محددة بما يكفي، فعندما لا يعرف النموذج ما الذي تطلبه بالضبط، تميل مخرجاته إلى أن تكون عامة أو غير دقيقة.
من الأخطاء الأخرى محاولة تنفيذ عدة مهام في المطالبة نفسها. يؤدي تحميل المطالبة بعدة مهام أو نبرات أو تعليمات إلى إرباك النموذج وغالبًا ما يؤدي إلى مخرجات متفرقة.
ويؤدي استخدام تنسيقات غير متسقة -مثل تغيير طريقة عرض الأمثلة أو مزج التعليمات بالأسئلة أو تغيير النبرة- أيضًا إلى تدهور جودة المخرجات، خاصةً في إعدادات المطالبات بخطوات قليلة أو بسلسلة الأفكار.
من المخاطر الدقيقة لكن الحرجة تخطي دورات التكرار. تحسين المطالبات نادرًا ما يكون عملية تتم في خطوة واحدة. عدم اختبار التنويعات أو مقارنة المخرجات يؤدي إلى إعاقة الاستفادة من تحسينات الأداء المحتملة.
أخيرًا، يمكن أن يؤدي تجاهُل ملاءمة المطالبات للجمهور أو لحالة الاستخدام -مثل استخدام نبرة غير رسمية عند توليد نصوص قانونية- إلى إنتاج مخرجات صحيحة تقنيًا لكنها غير مناسبة من الناحية السياقية.
يساعد تجنّب هذه الأخطاء على أن يكون تحسين المطالبات فعَّالًا، وموثوقًا به عبر مختلَف حالات الاستخدام.
لا يقتصر تحسين المطالبات على صياغة مدخلات أفضل فحسب، بل يتعلق ببناء نظام يتعلم ويقيس ويتطور مع كل تكرار.
لدعم ذلك، ظهر العديد من المنصات المتخصصة التي تجعل عملية تحسين المطالبات أكثر قابلية للتتبُّع وأكثر صلابة من الناحية التقنية.
تُعَد PromptLayer بنية تحتية لتسجيل وإصدار نسخ المطالبات، وهي مصممة خصيصًا لسير العمل مع النماذج اللغوية الكبيرة. تعمل مثل Git للمطالبات، حيث تسجِّل كل زوج من المطالبة والنموذج مع بيانات وصفية مثل زمن الانتقال وعدد الرموز المستخدمة والمخرجات. يمكن للمطوّرين الاستعلام عن عمليات التشغيل السابقة وتتبُّع الأداء بمرور الوقت وإجراء اختبارات A/B لتقييم الصيغ المختلفة في الإنتاج.
توفِّر Humanloop بيئة لتحسين المطالبات تعتمد على التعليقات، حيث يمكن للمستخدمين اختبار المطالبات باستخدام بيانات حقيقية، وجمع تقييمات بشرية منظمة، وضبط المطالبات بناءً على مقاييس الأداء. تدعم التكرار السريع للمطالبات، وتساعد على أتمتة جمع الإشارات النوعية والكمية لإجراء تحسين منهجي.
مع توفُّر هذه الأدوات، يصبح تحسين المطالبات عملية خاضعة للرقابة وقابلة للقياس، ما يُتيح للفرق تحسين المخرجات دون الاعتماد فقط على التخمين اليدوي.
تحسين المطالبات ليس مجرد تمرين نظري، بل يحقِّق تأثيرًا ملموسًا عبر مجالات متنوعة من خلال تكييف سلوك النموذج مع المهام والأهداف المحددة.
مع تحسين المطالبات بشكل مدروس، تقترب كل هذه السيناريوهات من تحقيق أتمتة عالية الجودة وقابلة للتوسع، ما يقلل التدخل البشري ويحسِّن موثوقية سير العمل المدعوم بالنماذج اللغوية الكبيرة.
مع استمرار توسُّع النماذج اللغوية الكبيرة، سيتحول تحسين المطالبات من التعديلات اليدوية إلى تحسين مؤتمت قائم على النموذج. ستسمح التقنيات الناشئة مثل التعلم المعزز باستخدام التعليقات البشرية (RLHF) واستخلاص المطالبات وتطور المطالبات الوصفية للنماذج بتعلم كيفية تحسين مطالباتها الخاصة بناءً على نجاح المهمة وتفضيلات المستخدم.
على مستوى النظام، سنشهد تكاملًا أوثق بين مسارات تحسين المطالبات ومنصات عمليات النماذج اللغوية الكبيرة - حيث تتم أتمتة كل شيء بدءًا من تقييم المطالبات ووصولًا إلى ضبطها في الوقت الحقيقي عبر واجهات برمجة التطبيقات وعمليات النشر. سيُتيح هذا النهج تعديل المطالبات بشكل ديناميكي، وسلوكًا واعيًا بالسياق، واستدلالًا مدركًا للتكلفة - ما يجعل المطالبات أقرب لأن تكون واجهات ذكية وقابلة للتكيف بدلًا من مدخلات ثابتة.
يُعَد تحسين المطالبات القوة الدافعة للحصول على تفاعلات دقيقة وفعَّالة وموثوق بها مع النماذج اللغوية الكبيرة. سواء أكنت تريد كتابة المحتوى أم حل المشكلات أم بناء الأدوات المؤسسية، تساعد المطالبات المحسَّنة على مواءمة سلوك النموذج مع أهداف المهمة.
من قوالب المطالبة والأمثلة قليلة الخطوات إلى التحسين التكراري والأدوات المؤتمتة، تُظهر التقنيات التي تناولتها هذه المقالة أن النتائج الرائعة تبدأ بمدخلات مدروسة. مع نضوج هذا المجال، لن يصبح تحسين المطالبات مجرد مهارة تقنية، بل طبقة أساسية في بنية أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
1 Cui, W., Zhang, J., Li, Z., Sun, H., Lopez, D., Das, K., Malin, B. A., & Kumar, S. (2025). Automatic prompt optimization via heuristic search: A survey. arXiv. arXiv:2502.18746. https://arxiv.org/abs/2502.18746
2 Choi, J. (2025). Efficient prompt optimization for relevance evaluation via LLM-based confusion-matrix feedback. Applied Sciences, 15(9), 5198. https://doi.org/10.3390/app15095198
3 Yang, C., Wang, X., Lu, Y., Liu, H., Le, Q. V., Zhou, D., & Chen, X. (2023, September 7). Large Language Models as Optimizers: Optimization by PROmpting (OPRO). arXiv. arXiv:2309.03409. https://arxiv.org/abs/2309.03409
4 Liu, Y., Xu, J., Zhang, L. L., Chen, Q., Feng, X., Chen, Y., Guo, Z., Yang, Y., & Cheng, P. (2025, February 6). Beyond prompt content: Enhancing LLM performance via Content-Format Integrated Prompt Optimization (CFPO). arXiv. arXiv:2502.04295. https://arxiv.org/abs/2502.04295
5 Yongchao, L., Yao, S., Liu, S., Zhong, X., & Huang, J. (2024). PROMST: Prompt optimization for multi-step tasks with human feedback. MIT REALM Project. https://yongchao98.github.io/MIT-REALM-PROMST
6 Wan, X., Shi, Z., Yao, L., He, H., & Yu, D. (2024). PromptAgent: Language model as a prompt designer for language model. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024). https://neurips.cc/virtual/2024/poster/95758