با پیشرفت هوش مصنوعی در دنیای جدید، مهندسی درخواست (Prompt Engineer) را به عنوان یک حوزه نوظهور به جهان معرفی کرده است. مهندسی درخواست در حقیقت به بهبود تعامل بین انسان و ماشین اشاره دارد و باعث میشود تا هوش مصنوعی بتواند به طور هوشمندانه تری به سوالات شما پاسخ دهد.
در این مقاله به کاربردها مهندسی درخواست پرداخته شده است.
مهندسی درخواست فرآیند طراحی، تنظیم و بهینه سازی یک درخواست متنی از مدلهای هوش مصنوعی است به گونه ای که پاسخ دقیق و مطلوب ایجاد شود.
در سال 1950 اولین پژوهشها درباره هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی NLP آغاز شد. آلن تورینگ از پیشگامان هوش مصنوعی است که با بررسی ماشین تورینگ به تعامل بین انسان و ماشین پرداخت.
در دهه 1990 با پیشرفت علوم کامپیوتر مدلهای آماری و الگوریتم ها ایجاد شدند. مدلهایی که میتوانستند نتایج دقیقی را ارائه دهند یکی از این مدلها مدلهای مبتنی بر بردار کلمه (Word Embeddings) بودند.
با ورود به دهه 2000 الگوریتمهایی با قابلیت ها بی نظیر ارائه شد. مانند شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) این شبکه ها توانستند مشکلات مربوط به نگهداری اطلاعات در طول زمان را برطرف کنند و نتایج بهتری در پردازش ربان ارائه دهند.
در نهایت GPT و BERT ارائه شدند که نقطه عطفی در مهندسی درخواستها بودند و نتایج بسیار دقیقی ایجاد میکنند.
مهندسی درخواستها کاربردهای متنوعی دارد که به برخی از این کاربردها در این مقاله اشاره شده است:
1. ترجمه ماشینی: مهندسی درخواست به بهبود کیفیت ترجمه ها ماشینی کمک میکند.
مانند استفاده از مهندسی درخواست در Google Translate که باعث افزایش دقت و کیفیت ترجمه ها است.
2. پشتیبانی مشتری: سیستم ها پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به سوالات مشتریان پاسخ صریح و واضح بدهند.
مانند چت باتهای موجود در سایت ها تجارت الکترونیک
3.تولید محتوا: مهندسی درخواست به تولیدکنندگان محتوا کمک میکند تا ایده ها و متون خلاقانه تری داشته باشند.
مانند مدلها GPT-4 برای محتوا وبلاگ و مقالات علمی
4. آموزش و یادگیری: مدلها هوش مصنوعی میتوانند به یادگیری مفاهیم پیچیده توسط دانشجویان کمک کنند.
مانند پلتفرم های آموزش هوشمند
5. تحلیل داده اجتماعی: با استفاده از مهندسی درخواست تحلیل داده اجتماعی و استخراج اطلاعات از متون پیچیده امکان پذیر میشود.
مانند تحلیل احساسات در شبکه ها اجتماعی درباره محصولات و خدمات.
6. پژوهش و توسعه: این موضوع به پژوهشگران کمک میکند تا مدلها جدید و بهتر ایجاد کنند.
مانند استفاده از تکنیکها مهندسی درخواست در آزمایشگاه تحقیقاتی برای بهود مدل ها
دیدگاههای شما:
اولین نفری باشید که دیدگاه خود را بیان می کند.