مرحبًا بك في موردك المثالي لإتقان هندسة المطالبات في 2025. يقدِّم هذا الدليل الشامل مجموعة منتقاة من الأدوات والدروس والأمثلة الواقعية لمساعدة المتعلمين بمختلَف مستوياتهم على فهم تقنيات هندسة المطالبات وتطبيقها بفاعلية.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي التوليدي في إعادة تشكيل الصناعات، أصبحت القدرة على صياغة مطالبات دقيقة لنماذج الذكاء الاصطناعي -بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 من OpenAI، وGranite من IBM، وClaude من Anthropic، وBard من Google، وDALL·E وStable Diffusion- مهارة أساسية. سواء أكنت تعمل مع أنظمة خاصة أم تستكشف بدائل مفتوحة المصدر، فإن هندسة المطالبات هي المفتاح لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تُعَد هندسة المطالبات هي البرمجة الجديدة. في عالم يزداد اعتماده على التعلم الآلي، أصبحت القدرة على التواصل مع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام اللغة الطبيعية أمرًا ضروريًا. سيساعدك هذا الدليل على تصميم المطالبات وتحسينها لتحقيق نتائج فعَّالة - سواء في تطوير التطبيقات أم أتمتة سير العمل أم استكشاف التعبير الإبداعي.
بدءًا من المفاهيم الأساسية إلى الاستراتيجيات المتقدمة، يُعَد هذا الدليل مرجعك الأساسي لاستكشاف عالم النماذج اللغوية الكبيرة، وتصميم مطالبات الذكاء الاصطناعي، والابتكار في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تُعَد صياغة مطالبات أفضل هي البداية فقط. تكمن الخبرة الحقيقية في المطالبة المتقدمة في فهم السياق الأوسع الذي تعمل ضمنه نماذج الذكاء الاصطناعي - من نية المستخدم وتاريخ المحادثة إلى بنية بيانات التدريب وسلوك النماذج المختلفة. هنا تصبح هندسة السياق أمرًا أساسيًا، حيث تُتيح لك التحكم ليس فقط بما تسأل عنه، بل أيضًا في كيفية تفسير النموذج للمطالبة والاستجابة لها.
من خلال استخدام تقنيات مثل التوليد المدعوم بالاسترجاع (RAG) والتلخيص والمدخلات المنظمة مثل JSON، يمكنك توجيه النماذج نحو استجابات أكثر دقة وملاءمة. وسواء أكنت تعمل على توليد الكود أم إنشاء المحتوى أم تحليل البيانات، فإن التصميم مع مراعاة السياق يضمن التوافق مع المخرجات المطلوبة. يعمل هذا النهج على تعزيز أداء النماذج اللغوية الكبيرة عبر مختلَف المهام وتحسين موثوقية المخرجات في التطبيقات الواقعية.
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.
استكشِف دليل هندسة المطالبات من خلال مسار منظم مخصص للمتعلمين والمطورين ومحبي الذكاء الاصطناعي. سواء أكنت تعمل على تطوير روبوت محادثة أم أتمتة المهام المعقدة أم تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي، يغطي هذا الدليل كل ما تحتاجه لإتقان فن وعلم تصميم المطالبات.
اكتسِب فهمًا شاملًا لهندسة المطالبات، وأهميتها المتزايدة في معالجة اللغة الطبيعية، وكيف تمكِّن المستخدمين من التفاعل مع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام مطالبات عالية الجودة.
تعرَّف على كيفية توجيه وكلاء الذكاء الاصطناعي لاتخاذ إجراءات مستقلة، واتخاذ القرارات، وإكمال خطوات متعددة أو وسيطة في سير العمل - مثالي للأتمتة وتنفيذ المهام الذكية.
استكشِف تقنيات المطالبة، مثل المطالبة بخطوات قليلة والمطالبة الصفرية وغيرها، لتعليم النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام أمثلة أو سياق محدود، ما يعزز القدرة على حل المشكلات والتكيف.
اكتشِف كيفية صياغة مطالبات تجمع بين النصوص والصور ووسائط أخرى للتفاعل مع النماذج متعددة الوسائط مثل Granite وGemini وGPT-4o وDALL·E، لتعزيز إنشاء المحتوى بواسطة الذكاء الاصطناعي.
إتقان بنية المطالبات الفعَّالة من خلال استخدام قوالب تضمن الوضوح والدقة والتوافق مع أهدافك - وهو أمر حيوي للتعامل مع استفسارات المستخدمين وتوليد استجابات دقيقة.
استخدام أساليب نوعية وكمية لتقييم أداء المطالبات، بما في ذلك تقنيات تصحيح الأخطاء والمقاييس التي تضمن الاتساق والملاءمة.
فهم مخاطر هجمات حقن المطالبات والهجمات العدائية، وكيفية حماية نماذج الذكاء الاصطناعي من الثغرات في الأنظمة القائمة على المطالبات.
تنظيم المطالبات وتوثيقها وإدارة إصداراتها لضمان قابلية التوسع والتعاون. إدارة مجموعات البيانات وتتبُّع التغييرات وإعادة استخدام المطالبات عبر المشاريع بكفاءة.
تحسين وتكرار المطالبات لرفع جودة المخرجات، وتقليل زمن الانتقال، وضبط سلوك النموذج بما يتوافق مع أهدافك - وهو أمر مفيد بشكل خاص عند التعامل مع واجهات برمجة التطبيقات وبيانات التدريب.
تعزيز قدرات الاستدلال لدى الذكاء الاصطناعي باستخدام موجهات منظمة تشجع على تقنيات سلسلة الأفكار (CoT) والاتساق الذاتي واستراتيجيات شجرة الأفكار لتدفق منطقي أعمق.
استكشِف مجموعة متنوعة من أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي التي تدعم إنشاء المطالبات واختبارها وتصويرها ونشرها - وهي مثالية للمطورين والباحثين على حد سواء.
تجاوُز التوجيه اليدوي عبر ضبط النماذج بدقة باستخدام التدريب القائم على المطالبات للمهام المتخصصة، مستفيدًا من أطر العمل مفتوحة المصدر ومجموعات البيانات المنسقة.
تصفَّح دراسات الحالة والتطبيقات الواقعية لهندسة المطالبات عبر صناعات مثل التعليم والتسويق وتطوير البرمجيات والتصميم.
تعمَّق في الاستراتيجيات المتقدمة مثل توجيه سلسلة الأفكار (CoT) والمطالبة القائمة على الأدوار والتأمل الذاتي لإطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة.
يُعَد هذا الدليل موردًا أساسيًا لفهم وتطبيق هندسة المطالبات عبر مجموعة من التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. لأولئك الراغبين في تجربة عملية، يقدِّم مستودع IBM.com Tutorials على GitHub مجموعة من حالات الاستخدام الواقعية وعمليات تنفيذ خطوة بخطوة باستخدام Python، كاملة مع مقتطفات من الكود ومهام سير عمل منظمة. يُعَد هذا المستودع ذا قيمة خاصة للمتعلمين والممارسين الراغبين في تعميق خبرتهم في تصميم المطالبات والتفاعل مع النماذج والمنظومة الأوسع لأدوات الذكاء الاصطناعي.