بهینه‌سازی پرامپت
تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود کیفیت پرامپت‌ها
بهینه‌سازی
پیشرفته
تکنیک‌ها
بهینه‌سازی پرامپت چیست؟
بهینه‌سازی پرامپت فرآیند بهبود مداوم دستورات ورودی برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر، مفیدتر و مرتبط‌تر از مدل‌های هوش مصنوعی است. این شامل آزمایش، تحلیل و تنظیم مختلف جنبه‌های پرامپت می‌شود.
A/B Testing پرامپت‌ها
آزمایش چندین نسخه مختلف از یک پرامپت برای یافتن بهترین نتیجه:
نسخه A: "متن زیر را خلاصه کن"
نسخه B: "یک خلاصه ۳ جمله‌ای از متن زیر بنویس"
تنظیم پارامترها
بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای نتایج بهتر:
- • Temperature: کنترل خلاقیت (۰-۱)
- • Max Tokens: حداکثر طول پاسخ
- • Top-p: کنترل تنوع کلمات
- • Frequency Penalty: جلوگیری از تکرار
تکنیک‌های پیشرفته
Role Prompting
تعریف نقش مشخص برای AI:
تو یک متخصص بازاریابی دیجیتال با ۱۰ سال تجربه هستی. یک استراتژی بازاریابی برای...
Template Prompting
استفاده از قالب‌های از پیش تعریف شده:
موضوع: [موضوع]
هدف: [هدف]
مخاطب: [مخاطب هدف]
سبک: [سبک نوشتار]
طول: [طول مطلوب]
Iterative Refinement
بهبود تدریجی پرامپت بر اساس نتایج:
- ۱. پرامپت اولیه را تست کنید
- ۲. نتایج را تحلیل کنید
- ۳. نقاط ضعف را شناسایی کنید
- ۴. پرامپت را اصلاح کنید
- ۵. مجدداً تست کنید
ارزیابی کیفیت پرامپت
معیارهای کلیدی
- • دقت: آیا پاسخ صحیح است؟
- • مرتبط بودن: آیا به سوال پاسخ می‌دهد؟
- • کامل بودن: آیا همه جنبه‌ها پوشش داده شده؟
- • وضوح: آیا پاسخ قابل فهم است؟
روش‌های ارزیابی
- • بازخورد کاربران
- • مقایسه با استانداردهای طلایی
- • آزمایش‌های کور
- • متریک‌های خودکار