מדריך מקיף להנדסת פרומפט: איך להוציא את המקסימום מהבינה המלאכותית

אם אתם חדשים בעולם הבינה המלאכותית, ייתכן שנתקלתם במושג "הנדסת פרומפט". מדובר למעשה באוסף של טכניקות וגישות שמטרתן להוציא את המיטב ממודלים של בינה מלאכותית.

יסודות הנדסת פרומפט

כשמתקשרים עם מודל שפה כמו ChatGPT, Gemini או Claude, מזינים לו טקסט בשפה טבעית, והוא משיב גם כן בשפה טבעית. המודלים האלה פועלים על ידי ניתוח הקלט שלכם (ה'פרומפט') וחיזוי הפלט המתאים ביותר על סמך הנתונים שאומנו עליהם. לכן, הניסוח של הפרומפט, בחירת המילים והדוגמאות - כל אלה משפיעים באופן ישיר על התוצאה.

חשוב להבין שמודל שפה גדול (LLM) הוא מעין מנוע חיזוי. הוא מקבל רצף טקסטואלי כקלט ומנסה לנבא את המילה הבאה בסדרה, בהתבסס על מה שלמד. "אסימון" (Token) מייצג בערך מילה, והמודל מנסה לחזות את האסימון הבא, ואז את האסימון שאחריו, וכן הלאה, עד שהוא מגיע למסקנה שיצר את הפלט המתאים. הנדסת प्रॉמפט, אם כן, היא תהליך של תכנון פרומפטים בצורה חכמה, כך שיכוונו את ה-LLM להפקת תוצאות מדויקות ורלוונטיות.

הגדרות בסיסיות שכדאי להכיר

כל מודל שפה גדול הוא ייחודי, וההבדלים ביניהם משפיעים על התוצאות. חשוב להגדיר את ההגדרות בצורה אופטימלית כדי למקסם את התועלת מהפרומפטים שלכם. הנה כמה הגדרות חשובות:

• אורך פלט: מגדיר את מספר האסימונים המקסימלי שהמודל יפיק בתגובה לפרומפט שלכם. אם תקבעו אורך קצר מדי, המודל יפסיק להפיק פלט ברגע שיגיע למגבלה הזו.

• בקרות דגימה: מנגנונים לשליטה באקראיות ובסגנון התגובה של המודל.

  • טמפרטורה: פרמטר שמשפיע על מידת האקראיות בבחירת האסימונים הבאים. טמפרטורה גבוהה יותר תוביל לתגובות יצירתיות ומפתיעות יותר, בעוד שטמפרטורה נמוכה יותר תגרום לתגובות צפויות ופחות יצירתיות.

  • Top K ו-Top P: הגדרות מתקדמות יותר שמאפשרות שליטה נוספת ביצירתיות של המודל.

טכניקות פרומפט עיקריות

קיימות מספר טכניקות מוכחות בהנדסת פרומפט, כאשר כל טכניקה מתאימה לסוג אחר של מודל ולמשימות שונות:

• יצירת פרומפט מאפס (Zero-Shot): גישה פשוטה שבה מספקים למודל תיאור של המשימה בלי להציג דוגמאות לפלט רצוי. לדוגמה, לבקש ממנו לסווג ביקורות סרטים לקטגוריות: חיוביות, ניטרליות או שליליות.

• יצירת פרומפט עם דוגמאות (One-Shot/Few-Shot): בשיטה זו, מציגים למודל דוגמה אחת או יותר של הפלט שאליו שואפים. זה שימושי במיוחד כשרוצים שהמודל יפיק פלט בתבנית מסוימת.

• הודעת מערכת, פרומפט הקשרי ותפקידי: מאפשרים להגדיר למודל תפקיד מסוים, כמו מפתח תוכנה בכיר או מנכ"ל, ולבקש ממנו לספק תשובות בהתאם לפרסונה הזו. אפשר, למשל, לבקש מהמודל להתנהג כמו מדריך טיולים ולתת המלצות על יעדים מעניינים.

• "צעד אחורה" (Step Back Prompting): מתחילים בשאלה כללית שקשורה למשימה, ואז משתמשים בתשובה לשאלה הכללית הזו כבסיס לפרומפט הספציפי יותר.

• שרשרת מחשבות (Chain of Thought): מנחים את המודל להציג את שלבי החשיבה שלו באופן מפורט לפני שהוא מציג את התשובה הסופית. זה משפר את הדיוק ואת האיכות של התוצאות, במיוחד במשימות STEM, לוגיקה וחשיבה מורכבת. במודלים רבים, היכולת הזו כבר מובנית.

• עקביות עצמית (Self-Consistency): מריצים את אותו פרומפט מספר פעמים ונותנים למודל לבחור את התשובה הטובה ביותר מבין התשובות השונות שהוא הפיק.

• עץ מחשבות (Tree of Thoughts): מאפשר למודל לחקור מספר כיווני חשיבה במקביל, במקום להתקדם בשרשרת חשיבה אחת ויחידה.

• React (Reason and Act): משלב חשיבה עם פעולה באמצעות שימוש בכלים חיצוניים, כמו מנוע חיפוש או מפרש קוד. המודל קודם כל מנתח את הבעיה ויוצר תוכנית פעולה, ואז הוא מבצע את הפעולות המתוכננות ומתבונן בתוצאות. React הוא הבסיס לסוכנים אוטונומיים (Agents).

• הנדסת פרומפט אוטומטית: שימוש בבינה מלאכותית כדי ליצור פרומפטים עבורכם. לדוגמה, אפשר לבקש מהמודל לכתוב דרישות מפורטות לקוד שאתם רוצים לפתח.

• שימוש בקוד: במקום לבקש מהמודל להציג פתרון בשפה טבעית, אפשר לבקש ממנו לכתוב קוד שיפתור את הבעיה.

שיטות עבודה מומלצות

• השתמשו בדוגמאות: שלבו Zero-Shot, One-Shot ו-Few-Shot כדי להגביר את העקביות של התוצאות.

• תכננו בפשטות: התחילו עם פרומפטים בסיסיים והוסיפו הוראות נוספות רק כשמתעורר צורך.

• היו ספציפיים לגבי הפלט: הגדירו במדויק את הפורמט והתוכן של הפלט שאתם מצפים לקבל.

• השתמשו בהוראות במקום באילוצים: ספקו הנחיות ברורות לגבי מה לעשות, במקום להגביל את הפעולות שאסור לעשות.

• שלטו באורך האסימון המקסימלי: חשוב במיוחד כשמדובר בשימושים בקנה מידה גדול, כדי לייעל את הזמן והעלות.

• השתמשו במשתנים: שלבו משתנים בפרומפטים כדי שתוכלו לשנות אותם בקלות באמצעות תוכנה.

• התעדכנו: הכירו את היכולות והמגבלות של המודלים השונים כדי לדעת איך לנסח את הפרומפטים בצורה היעילה ביותר.

הנדסת פרומפט היא כלי רב-עוצמה שיכול לעזור לכם להפיק את המקסימום מהבינה המלאכותית. על ידי יישום הטכניקות ושיטות העבודה המומלצות במדריך הזה, תוכלו לשפר את הדיוק, העקביות והיצירתיות של התוצאות שאתם מקבלים ממודלים כמו ChatGPT ו-Gemini.

כדי להעמיק את הידע שלכם, מומלץ לעיין במדריך הנדסת פרומפט של גוגל.

אם אתם רוצים להרחיב את הידע שלכם בעולם הבינה המלאכותית, מומלץ לעיין במאמרים נוספים באתר שלנו, כמו:

בינה מלאכותית זה לא רק צ'אט: הכירו את עולם האוטומציות והאינטגרציות,

עדכוני AI: הצצה לחידושים הכי חמים של השבוע!

מפת הדרכים לעתיד הבינה המלאכותית: מודלים חדשים, סוכנים חכמים ויכולות פורצות דרך.

כמו כן, אם אתם מעוניינים ליצור אוטומציות מורכבות, תוכלו להיעזר במדריך שלנו שימוש מתקדם ב-N8N: מדריך מקיף לכלי MCP Client וטריגר MCP Server.

לבסוף, אל תשכחו לבדוק את הפוסט שלנו על Agentic RAG: הדור הבא של שליפת מידע חכמה, שיכול לשפר את הדיוק של התגובות של מודלים.