إتقان هندسة البرومبت: فن وعلم التحدث مع الذكاء الاصطناعي

ملخص

• Prompt engineering هو مجال تصميم المدخلات التي توجه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نحو المخرجات المرغوبة.
• الإتقان يتضمن فهم سلوك النموذج، التحكم في السياق، والتحسين التكراري.
• المحفزات الفعالة توازن بين الوضوح، القيود، والإبداع.
• الاختبار، المراقبة، والأمان ضروريان لتفاعلات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج.
• الشركات الواقعية تستخدم Prompt engineering لتمكين دعم العملاء، توليد المحتوى، وأدوات المطورين.

---

ما ستتعلمه

1. المبادئ الأساسية لـ Prompt engineering وأهميتها.
2. كيفية تصميم واختبار وتحسين المحفزات لتحقيق الموثوقية والدقة.
3. متى تستخدم Prompt engineering مقابل fine-tuning.
4. أمثلة واقعية لأنظمة تعتمد على Prompt engineering في الإنتاج.
5. اعتبارات الأمان والقابلية للتوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.

---

المتطلبات الأساسية

لا تحتاج أن تكون باحثًا في مجال التعلم الآلي، لكن يجب أن:

• الشعور بالراحة مع Python أو JavaScript الأساسي.
• فهم ما هي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أو Claude وكيف تعمل APIs.
• الاطلاع على REST APIs وتنسيقات JSON.

---

مقدمة: لماذا تهم Prompt Engineering

Prompt engineering ظهرت كواحدة من أكثر المهارات قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. ليست مجرد "التحدث إلى ChatGPT بلطف" — بل هي عملية منهجية لتصميم التعليمات والسياق والقيود لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف بشكل متوقع ومفيد.

فكر فيها كتصميم تجربة المستخدم (UX) لاتصالات الذكاء الاصطناعي. مثلما توجه واجهة المستخدم الجيدة المستخدمين نحو نتائج ناجحة، يوجه المحفز المُهندس جيدًا نموذج الذكاء الاصطناعي نحو مخرجات موثوقة وذات صلة وآمنة.

تعتمد الخدمات الكبيرة — من روبوتات دعم العملاء إلى مساعدي الكود — على Prompt engineering لتقديم نتائج متسقة¹. إنها تسد الفجوة بين قدرة النموذج الخام والسلوك العملي الجاهز للإنتاج.

---

أساسيات Prompt Engineering

في جوهرها، Prompt engineering يتعلق بـ التحكم في السياق. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لا "تعرف" نيتَك — بل تستنتجها من النص الذي تقدمه. كيف تصيغ، ترتب، وتنظم ذلك النص يؤثر بشكل كبير على المخرجات.

تراكب Prompt

تراكب المحفزات المُهيكل جيدًا يتضمن عادةً:

1. System message (تعريف الدور) – تحدد شخصية النموذج أو القيود.
2. Instruction (تعريف المهمة) – تحدد ما يجب على النموذج القيام به.
3. Context (معلومات الخلفية) – يوفر تفاصيل أو أمثلة ذات صلة.
4. Input (استفسار المستخدم) – الطلب أو البيانات الفعلية للمعالجة.
5. Output format (مخطط أو هيكل) – يوجه اتساق الاستجابة.

إليك مثال بسيط:

{
  "role": "system",
  "content": "You are a helpful data analyst that answers in JSON format."
}

يتبعه:

{
  "role": "user",
  "content": "Summarize this dataset: [data here]"
}

النموذج الآن يفهم من هو، ماذا يجب أن يفعل، وكيف يجب أن يستجيب — كل ذلك من خلال المحفزات المُهيكلة.

---

مقارنة: Prompt Engineering مقابل Fine-Tuning

الجانب	Prompt Engineering	Fine-Tuning
Definition	صياغة المدخلات لتوجيه سلوك النموذج	تدريب النموذج على بيانات جديدة
Cost	منخفض (لكل استدعاء API)	مرتفع (يتطلب حسابات وبيانات)
Speed	تكرار فوري	ساعات لإعادة التدريب
Flexibility	سهل التكيف	أصعب للتعديل
Best for	التحكم المخصص للمهمة	تكيف المجال
Example	“تصرف كمساعد قانوني”	تدريب على 10,000 وثيقة قانونية

متى تستخدم Prompt Engineering: عندما تحتاج إلى تحكم سريع ومرن في سلوك النموذج.

متى تستخدم Fine-Tuning: عندما تحتاج إلى تكيف مجال عميق أو نغمة/أسلوب متسق عبر آلاف المخرجات.

---

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم Prompt Engineering

استخدم Prompt Engineering عندما	تجنبه عندما
تحتاج إلى تكرار سريع	تحتاج إلى اتساق وقتي صارم
المهمة مفتوحة أو إبداعية	المهمة تحتاج إلى مخرجات حتمية
تريد بناء نموذج أولي أو اختبار الأفكار	لديك بيانات مجال كافية لـ fine-tuning
تقوم ببناء وكلاء محادثات متعددة المراحل	تحتاج إلى استدلال منخفض التأخير وعالي الحجم

مخطط القرار

flowchart TD
A[Start] --> B{Is task open-ended?}
B -->|Yes| C[Use prompt engineering]
B -->|No| D{Do you have domain data?}
D -->|Yes| E[Consider fine-tuning]
D -->|No| F[Use structured prompting + few-shot examples]

---

خطوة بخطوة: بناء سير عمل مدعوم بـ Prompt Engineering

لنمر عبر بناء سير عمل بسيط لكن قوي لـ prompt pipeline باستخدام Python وOpenAI API.

1. الإعداد

pip install openai

2. حدد قالب المحفز

/no_think

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

prompt_template = """
You are a senior product manager. Summarize the following customer feedback in bullet points.

Feedback: {feedback}

Output format:
{{
  "summary": ["point1", "point2", ...]
}}
"""

3. تنفيذ المطالبة

feedback_text = "The checkout page keeps freezing on Safari, and mobile users report slow load times."

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_template.format(feedback=feedback_text)}]
)

print(json.loads(response.choices[0].message.content))

مثال الإخراج

{
  "summary": [
    "Checkout page freezes on Safari",
    "Mobile users experience slow loading times"
  ]
}

هذه العملية البسيطة تحول النصوص الخام إلى رؤى منظمة — دون الحاجة إلى تدريب نماذج مخصصة.

---

الأخطاء الشائعة والحلول

المشكلة	السبب	الحل
تعليمات غامضة	غير واضحة أو مفتوحة بشكل مفرط	كن واضحًا: "لخص في 3 نقاط"
تنسيق إخراج غير متسق	وهم النموذج أو انحرافه	استخدم مطالبات قائمة على المخطط أو وضع JSON2
تجاوز السياق	نص إدخال زائد	استخدم التلخيص أو توليد مدعوم باسترجاع
هجمات حقن المطالبات	إدخال مستخدم غير موثوق	تنقية المدخلات وعزل مطالبات النظام3

مثال: تصحيح الغموض

قبل:

Explain this code.

بعد:

Explain this Python function in 2 bullet points, focusing on performance and readability.

الإصدار الثاني يعطي النموذج سياقًا وقيودًا وتركيزًا — مما يؤدي إلى نتائج أفضل بكثير.

---

دراسة حالة واقعية: هندسة المطالبات في الإنتاج

تدمج الخدمات الكبيرة عادةً قوالب المطالبات واسترجاع السياق وقنوات التقييم لضمان الجودة المتسقة.

على سبيل المثال، قد تستخدم شركة تكنولوجيا مالية عالمية هندسة المطالبات ل:

• تلخيص محادثات العملاء لتصنيف الدعم.
• توليد مقاطع كود لأدوات الأتمتة الداخلية.
• إنشاء نصوص تسويقية محلية عبر مناطق متعددة.

شاركت شركات التكنولوجيا الكبرى نهجًا مشابهًا في مدوناتها الهندسية⁴⁵. يستخدمون سلاسل المطالبات — حيث يصبح إخراج نموذج مدخلًا لنموذج آخر — لتنسيق سلاسل الاستدلال متعددة الخطوات.

graph LR
A[User Input] --> B[Prompt 1: Parse Intent]
B --> C[Prompt 2: Retrieve Context]
C --> D[Prompt 3: Generate Final Output]

كل خطوة قابلة للتجزئة، والاختبار، والاستبدال — مما يسمح للفِرق باستكشاف الأخطاء أو تحسين المطالبات الفردية دون إعادة تدريب النماذج بالكامل.

---

تأثيرات الأداء

تصميم المطالبات يؤثر مباشرة على الأداء:

• المطالبات الطويلة تزيد استخدام الرموز، مما يرفع التكلفة والتأخير.
• المطالبات الموجزة مع قيود واضحة تقلل الحمل الزائد.
• إخراج منظم يبسط المعالجة اللاحقة، مما يحسن الإنتاجية.

قياس أداء إصدارات مختلفة من prompt يمكن أن يحقق مكاسب كفاءة قابلة للقياس⁶. على سبيل المثال، إزالة السياق الزائد أو إعادة استخدام التضمينات المخزنة مؤقتًا يمكن أن يقلل زمن الاستجابة إلى النصف لأحمال العمل المقيدة بالإدخال/الإخراج.

مثال إخراج قياس الأداء

Prompt A: 2.8s latency, 1200 tokens
Prompt B: 1.3s latency, 700 tokens

---

اعتبارات الأمان

Prompt engineering ليست مجرد إبداع — بل هي أيضاً عن السلامة.

• Prompt injection: المهاجمون قد يدمجون تعليمات مثل “Ignore previous rules.” يجب دائمًا تنظيف المدخلات والتحقق من الردود.
• Data leakage: تجنب تضمين بيانات حساسة (مثل PII) في prompts.
• Output validation: استخدم التحقق من المخطط للتأكد من أن الردود تتوافق مع التنسيقات المتوقعة.

اتباع OWASP AI Security guidelines³ يساعد في تخفيف هذه المخاطر.

---

القابلية للتوسع والمراقبة

مع نمو أحمال الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، يصبح إدارة prompts على نطاق واسع أمرًا بالغ الأهمية.

استراتيجيات التوسع

1. Prompt versioning – تتبع التغييرات باستخدام علامات الإصدار الدلالي.
2. Centralized prompt registry – شارك واستخدم القوالب مجددًا.
3. Telemetry hooks – سجل زمن الاستجابة، عدد الرموز، ومعدلات الأخطاء.
4. A/B testing – قارن أداء إصدارات prompts.

مثال لوحة المراقبة

graph TD
A[Prompt Registry] --> B[API Gateway]
B --> C[LLM Cluster]
C --> D[Telemetry Collector]
D --> E[Dashboard + Alerts]

المراقبة تضمن أنه عندما يبدأ prompt فجأة في إنتاج نتائج خارج الموضوع، يمكنك تتبع التغيير إلى إصدار محدد أو تحديث السياق.

---

الاختبار والتقييم

اختبار prompts ضروري مثل اختبار الكود.

1. اختبار الوحدة للprompts

استخدم مدخلات ثابتة وتحقق من الأنماط المتوقعة:

def test_summary_format():
    result = run_prompt("Summarize: The app crashes on login")
    assert 'summary' in result

2. اختبار التراجع

احتفظ بمجموعة بيانات من prompts وردود تاريخية لاكتشاف الانحراف.

3. تقييم بمشاركة الإنسان

دمج المقاييس الآلية (مثل BLEU أو ROUGE⁷) مع المراجعة البشرية للمهام الدقيقة.

---

أنماط معالجة الأخطاء

يمكن أن تفشل واجهات برمجة تطبيقات LLM بسبب حدود المعدل، أو prompts غير صالحة، أو انتهاء المهلة. تعامل بلطف:

import time
from openai import APIError

for attempt in range(3):
    try:
        response = client.chat.completions.create(...)
        break
    except APIError as e:
        if e.status == 429:
            time.sleep(2 ** attempt)  # exponential backoff
        else:
            raise

هذا يضمن المرونة في سير العمل الإنتاجي.

---

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

1. Overloading context – مزيد من النص ≠ نتائج أفضل.
2. Ignoring output validation – تحليل والتحقق دائمًا.
3. Skipping iteration – تصميم prompts عملية تجريبية.
4. Assuming generalization – prompt يعمل لحالة واحدة قد يفشل في حالة أخرى.

---

جربها بنفسك

التحدي: صمم prompt يحول مراجعة منتج إلى كائن JSON بمفاتيح sentiment, summary, و recommendation. ثم اختبره على ثلاث مراجعات مختلفة.

---

اتجاهات الصناعة

• PromptOps: ارتفاع منصات عمليات prompts لإدارة مكتبات prompts الكبيرة.
• Evaluation frameworks: أدوات مثل OpenAI’s Evals ووحدات اختبار prompts من LangChain.
• Hybrid prompting: دمج الأمثلة القليلة مع قوالب منظمة.
• AI safety through prompting: استخدام القيود وضبط الدور لفرض الحدود الأخلاقية³.

---

الاستنتاجات الرئيسية

/no_think

إتقان Prompt engineering يتعلق بالدقة، التكرار، والانضباط — وليس فقط الإبداع.

• قم بتنظيم prompts مع أدوار، مهام، وتنسيقات واضحة.
• قم باختبار، إصدار، ومراقبة مثل أي نظام إنتاجي.
• أولِّي السلامة، الأداء، والقابلية للصيانة.
• عامل prompts كمواطنين من الدرجة الأولى في AI stack الخاص بك.

---

أسئلة متكررة

س1: ما الفرق بين prompt tuning و prompt engineering؟
prompt tuning يتضمن تدريب embeddings للـ prompts؛ prompt engineering هو التصميم والتكرار اليدوي.

س2: كيف أعرف إذا كان prompt طويلًا جدًا؟
إذا ارتفعت زمن الاستجابة أو التكلفة ولم تتحسن الدقة — فهو طويل جدًا.

س3: هل يمكنني استخدام نفس prompt عبر نماذج مختلفة؟
يمكنك ذلك، لكن توقع اختلافات. كل نموذج يفسر السياق بشكل مختلف.

س4: كيف أقوم بتأمين prompts الخاصة بي؟
تجنب حقن مدخلات المستخدم مباشرة في رسائل النظام، وتحقق من المخرجات ضد schemas.

س5: هل prompt engineering مهارة طويلة الأمد؟
نعم — مع تطور النماذج، ستظل prompt literacy ضرورية للتحكم في سلوك الذكاء الاصطناعي.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلة	السبب المحتمل	الحل
النموذج يتجاهل التعليمات	الدور أو المهمة غير واضحين	أضف تعريفًا صريحًا للدور
المخرجات غير متسقة	قيود التنسيق مفقودة	استخدم مخرجات منظمة (مثل JSON)
زمن الاستجابة مرتفع جدًا	prompt مطول جدًا	ضغط السياق أو استخدم embeddings
تحيز غير متوقع	أمثلة صياغتها سيئة	راجع عينات few-shot للتأكد من التوازن

---

الخطوات التالية

• ابدأ في بناء prompt library لمؤسستك.
• قم بتنفيذ prompt versioning وA/B testing في سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
• استكشف evaluation frameworks مثل OpenAI Evals أو أدوات اختبار LangChain.

وإذا كنت جادًا في إتقان هذه المهنة، اشترك في نشرتنا الإخبارية — نشارك تحليلات أسبوعية متعمقة حول أنماط design patterns للـ prompt وهندسة موثوقية الذكاء الاصطناعي.

---

Footnotes

1. OpenAI API Documentation – https://platform.openai.com/docs/introduction ↩

2. OpenAI JSON Mode – https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/json-mode ↩

3. OWASP AI Security and Privacy Guidelines – https://owasp.org/www-project-top-ten/ ↩ ↩² ↩³

4. Netflix Tech Blog – https://netflixtechblog.com/ ↩

5. Stripe Engineering Blog – https://stripe.com/blog/engineering ↩

6. OpenAI Tokenization and Performance Guide – https://platform.openai.com/docs/guides/tokenizer ↩

7. ROUGE Metric Paper – https://aclanthology.org/W04-1013/ ↩