ما هي هندسة الأوامر (Prompt Engineering)؟

Question

Accepted Answer

**هندسة الأوامر** هي ممارسة صياغة **أوامر** فعّالة (تعليمات/مدخلات) للحصول على نتائج جيدة من نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بما أن نماذج اللغات الكبيرة تستجيب للأوامر باللغة الطبيعية، فإن طريقة صياغتك للأمر تؤثر بشكل كبير على جودة المخرجات.

## ما هي هندسة الأوامر

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## التقنيات الأساسية

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## لماذا يهمك هذا

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## لماذا يهمك هذا

فهم هندسة الأوامر معرفة قيّمة وسريعة النمو لأن **صياغة الأوامر هي الطريقة الرئيسية للحصول على نتائج جيدة من نماذج اللغات الكبيرة**، وهي تُستخدم في كل مكان، لذا فهي مهارة عملية ومطلوبة في السوق.

هندسة الأوامر — صياغة أوامر فعّالة للحصول على نتائج جيدة من نماذج اللغات الكبيرة — مهمة لأن نماذج اللغات الكبيرة تستجيب للأوامر باللغة الطبيعية، و**طريقة صياغة الأمر تؤثر بشكل كبير على جودة المخرجات**.

فهم ما هي هندسة الأوامر (تصميم المدخل الذي تقدمه لنموذج اللغة للحصول على المخرج المطلوب، حيث تعطي الأوامر الأفضل نتائج أفضل، بدون الحاجة لكتابة أكواد) يوضح هذه المهارة الأساسية لاستخدام نماذج اللغات الكبيرة بفعالية.

فهم **التقنيات الأساسية** — الوضوح والتحديد الدقيق (الأوامر الغامضة تعطي نتائج غامضة)، وتقديم السياق، وتحديد صيغة المخرج المرغوب، وتقديم أمثلة (few-shot prompting)، وإسناد دور معين، وتقسيم المهام المعقدة (chain-of-thought والتفكير خطوة بخطوة)، والتكرار والتحسين — يوفر مجموعة الأدوات العملية لصياغة أوامر فعّالة.

فهم **لماذا يهمك هذا** — أن النموذج نفسه يعطي نتائج مختلفة جداً بناءً على الأمر (لذا صياغة الأوامر هي الرافعة الرئيسية لجودة المخرجات)، أن صياغة الأوامر الفعّالة تعطي ردود دقيقة وملائمة وموضوعة بشكل جيد، وأنها قيمة متزايدة مع استخدام نماذج اللغات الكبيرة في كل مكان — يوضح أهمية هندسة الأوامر وقيمتها العملية.

مع اندماج نماذج اللغات الكبيرة في أدوات وسير عمل لا حصر لها، تُعتبر القدرة على صياغة أوامر فعّالة لها مهارة عملية قيّمة ومطلوبة بشكل متزايد (للمطورين والعديدين غيرهم).

بما أن صياغة الأوامر هي الطريقة الرئيسية للحصول على نتائج جيدة من نماذج اللغات الكبيرة (النموذج نفسه يعطي نتائج مختلفة جداً بناءً على الأمر)، ونماذج اللغات الكبيرة تُستخدم على نطاق واسع، وصياغة الأوامر الفعّالة (الوضوح والسياق والصيغة والأمثلة والأدوار والتفكير خطوة بخطوة) هي مهارة عملية، فإن فهم هندسة الأوامر معرفة قيّمة وسريعة النمو — مهارة عملية أساسية لاستخدام نماذج اللغات الكبيرة بفعالية (الرافعة الرئيسية لجودة المخرجات)، ومطلوبة بشكل متزايد مع انتشار نماذج اللغات الكبيرة، ومعرفة عملية مهمة لأي شخص يعمل مع الذكاء الاصطناعي الحديث.