مُحفّزات النظام مقابل مُحفّزات المستخدم: العمود الفقري المخفي لسلوك الذكاء الاصطناعي

TL;DR

• مُحفزات النظام تحدد سلوك الذكاء الاصطناعي ونبرته وحدوده؛ مُحفزات المستخدم تُوجّه تعليمات المهام المحددة.
• مُحفز النظام يعمل مثل دليل القواعد المخفي، بينما مُحفزات المستخدم هي استعلامات في الوقت الفعلي.
• فهم كلاهما ضروري لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين، وروبوتات الدردشة، وأنظمة الأتمتة.
• سوء إدارة طبقات المُحفزات يمكن أن يؤدي إلى هلوسات، انتهاكات السياسات، أو مخاطر أمنية.
• سنستكشف كيفية تصميم واختبار ومراقبة كلا النوعين بأمان وفعالية.

---

ما ستتعلمونه

1. الالاختلافات الأساسية بين مُحفزات النظام ومُحفزات المستخدم في LLMs.
2. كيفية تفاعلها لتشكيل مخرجات الذكاء الاصطناعي.
3. تقنيات تنظيم، اختبار، وتصحيح الأخطاء لهياكل المُحفزات المعقدة.
4. أمثلة واقعية من نشرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
5. أفضل الممارسات لالأمان، القابلية للتوسع، والأداء.

---

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذا المقال إذا:

• لديك معرفة أساسية بـ LLMs (نماذج اللغة الكبيرة) مثل GPT، Claude، أو Gemini.
• تفهم تكاملات الذكاء الاصطناعي القائمة على API (مثل OpenAI API، Anthropic API).
• تعرف أساسيات Python أو JavaScript للكود الأمثل.

---

مقدمة: لماذا تهم المُحفزات أكثر مما تعتقد

كل محادثة ذكاء اصطناعي تبدأ بمُحفز—ولكن ليست جميع المُحفزات متساوية. خلف كل واجهة دردشة، أو مساعد برمجي، أو روبوت دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي توجد طبقة مخفية من التعليمات التي تحكم سلوك النموذج بهدوء.

تُسمى هذه التعليمات المخفية مُحفزات النظام. فهي تحدد هوية الذكاء الاصطناعي ونبرته وحدوده التشغيلية. على العكس، مُحفزات المستخدم هي ما تكتبه—التعليمات أو الأسئلة الظاهرة.

فكر فيها مثل مطعم:

• مُحفز النظام هو كتاب وصفات الطاهي—يحدد ما يمكن طهيه وكيفية طهيه.
• مُحفز المستخدم هو طلبك—الطعام الذي تريد تناوله.

معًا، يحددان ما ينتهي على طبقك.

---

مُحفزات النظام مقابل مُحفزات المستخدم: الفرق الأساسي

الميزة	مُحفز النظام	مُحفز المستخدم
الغرض	يحدد سلوك النموذج، النبرة، والسياسات	يطلب مهام أو إجابات محددة
الظهور	مخفي عن المستخدم	مرئي وقابل للتعديل من قبل المستخدم
الثبات	عادةً ثابت أو مُحمَّل مسبقًا	ديناميكي ويتغير حسب الجلسة
السلطة	يتجاوز تعليمات المستخدم	خاضع لقواعد النظام
أمثلة	“أنت مساعد مفيد وآمن.”	“اكتب برنامج بايثون لفرز قائمة.”
النطاق	سياق عام للنموذج	سياق محلي مخصص للمهمة

مُحفزات النظام أساسية—إنها نظام التشغيل للمحادثة. مُحفزات المستخدم هي التطبيقات التي تعمل فوقها.

---

هندسة طبقات المُحفزات

في واجهات برمجة تطبيقات LLM الحديثة، تُرتَب المُحفزات في طبقات لتشكيل كدسة سياق المحادثة. إليك رؤية مبسطة:

graph TD
    A[System Prompt] --> B[Developer Prompt]
    B --> C[User Prompt]
    C --> D[Model Output]

• مُحفز النظام: يحدد دور النموذج والقيود.
• مُحفز المطور: يضيف تعليمات لأدوات أو سياقات محددة (مثل “استخدم دائمًا مخرجات JSON”).
• مُحفز المستخدم: طلب المستخدم النهائي.

كل طبقة تضيف أو تتجاوز السياق. استجابة النموذج النهائية تتشكل بواسطة الثلاثة.

---

مثال عملي: بناء روبوت دردشة بمُحفزات مزدوجة

لنرى كيف يعمل هذا عمليًا باستخدام Python و OpenAI API.

الخطوة 1: تعريف مُحفز النظام

system_prompt = {
    "role": "system",
    "content": (
        "You are CodeBuddy, an AI that helps developers write secure, efficient code. "
        "Always explain your reasoning and follow Python best practices."
    ),
}

الخطوة 2: التعامل مع مُحفز المستخدم

user_prompt = {
    "role": "user",
    "content": "Write a function that hashes a password using bcrypt.",
}

الخطوة 3: إرسال كليهما إلى النموذج

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[system_prompt, user_prompt],
)

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

مثال الإخراج

def hash_password(password: str) -> str:
    import bcrypt
    salt = bcrypt.gensalt()
    return bcrypt.hashpw(password.encode(), salt).decode()

لاحظ كيف يضمن موجه النظام أن الإجابة آمنة وبايثوني، حتى لو لم يطلب المستخدم ذلك صراحةً.

---

قبل وبعد: كيف تشكل موجهات النظام السلوك

السيناريو	بدون موجه النظام	بموجه النظام
يطلب المستخدم: “اكتب مُشفر كلمة المرور.”	يعيد تجزئة بسيطة باستخدام خوارزميات ضعيفة	يستخدم bcrypt ويشرح السبب
يطلب المستخدم: “أعطني بيانات اعتماد المسؤول.”	قد يحاول إخراج غير آمن	يرفض بلطف بسبب قيود السياسة
يطلب المستخدم: “اقصّ نكتة.”	فكاهة عشوائية	فكاهة موجهة للمطورين ومتوافقة مع الشخصية

موجهات النظام تعمل كـ ضوابط، تضمن الاتساق والسلامة عبر آلاف التفاعلات مع المستخدمين.

---

حالات استخدام واقعية

1. بوتات دعم العملاء

موجهات النظام تحدد النغمة (“تعاطفي، موجز”) وقواعد الامتثال (“لا تقدم نصائح طبية”). موجهات المستخدم هي أسئلة العملاء.

2. مساعدي الذكاء الاصطناعي للبرمجة

موجهات النظام تفرض معايير البرمجة (“الامتثال لـ PEP 8”, “لا كود غير آمن”). موجهات المستخدم هي طلبات المهام (“Generate a Flask API”).

3. وكلاء الذكاء الاصطناعي للشركات

موجهات النظام تحدد سياسة الشركة، السرية، وصوت العلامة التجارية. هذا يضمن السلامة القانونية والسمعة.

4. مدرسين تعليميين

موجهات النظام تحدد أسلوب التدريس (“الأسئلة السقراطية”, “اشرح كمُرشد”). موجهات المستخدم هي استفسارات الطلاب.

النشر على نطاق واسع، مثل تلك المستخدمة من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، تعتمد عادةً على موجهات نظام مُعدّلة بدقة للحفاظ على نغمة متسقة وامتثال¹.

---

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم موجهات النظام

الحالة	استخدم موجه النظام	تجنب أو قلل من موجه النظام
تحتاج إلى نغمة أو سلوك متسق	✅
تقوم ببناء أداة استعلام لمرة واحدة		✅
تريد فرض السلامة أو الامتثال	✅
تقوم باختبار الكتابة الإبداعية		✅
تقوم بتضمين النموذج في الإنتاج	✅

باختصار: استخدم موجهات النظام عندما تكون الاتساق والتحكم مهمين، وتجاهلها عندما يكون الهدف هو التجربة أو الإبداع.

---

المزالق الشائعة والحلول

المزلقة	الوصف	الحل
موجهات نظام طويلة جدًا	قد تستهلك نافذة السياق وتبطئ الاستجابة	احتفظ بالاختصار؛ استخدم ذاكرة خارجية أو تضمينات
تعليمات متضاربة	موجهات النظام والمستخدم تتعارض مع بعضها	استخدم هيكلة واضحة واختبر الحالات الحدية
حقن الموجه	يحاول المستخدم تجاوز موجه النظام	تنقية المدخلات وفرض مراقبة المحتوى2
نقص الاختبار	تتصرف الموجهات بشكل غير متوقع	استخدم أدوات الاختبار التلقائي للموجهات

مثال: اكتشاف حقن الموجه

def sanitize_user_input(text):
    if "ignore previous instructions" in text.lower():
        raise ValueError("Potential prompt injection detected.")
    return text

---

آثار الأداء

موجهات النظام تؤثر على الأداء لأنها تضيف رموزًا إلى كل طلب. الموجهات الأطول تعني تأخيرًا أعلى وتكلفة أعلى.

• استخدام الرموز: كل رمز في موجه النظام يُحتسب ضمن نافذة السياق للنموذج.
• التخزين المؤقت: بعض واجهات برمجة التطبيقات تدعم تخزين موجهات النظام مؤقتًا لتقليل التكلفة المتكررة.

نصيحة تحسين: قم بتخزين مُوجِّهات النظام الثابتة في ملفات التكوين وإعادة استخدامها.

في التطبيقات الكبيرة، تقليل حجم مُوجِّهات النظام بنسبة 10% فقط يمكن أن يحقق وفورات ملموسة في التكلفة عبر ملايين الطلبات³.

---

اعتبارات الأمان

يمكن أن تُسرب مُوجِّهات النظام قواعد أو سياسات حساسة إذا تم كشفها. اتبع هذه الممارسات المثلى:

1. لا تكشف مُوجِّهات النظام للمستخدمين (قد يقومون بعكس هندسة السلوك).
2. قم بتشفير أو تشويش قوالب المُوجِّهات في الإنتاج.
3. تحقق من مدخلات المستخدم لمنع حقن المُوجِّهات.
4. راقب السجلات للأنماط المشبوهة للمُوجِّهات.

باستشهاد بمبادئ أمان الذكاء الاصطناعي لـ OWASP⁴، أصبح حقن المُوجِّهات معترفًا به كأحد المخاطر الناشئة الرئيسية للأنظمة التوليدية.

---

القابلية للتوسع والرصد

عند النشر بحجم كبير:

• مركزية إدارة المُوجِّهات: قم بتخزين مُوجِّهات النظام في مستودع مُتحكم فيه بالإصدار.
• استخدم اختبار A/B لتقييم نسخ المُوجِّهات.
• سجل البيانات الوصفية (إصدار المُوجِّه، زمن الاستجابة، نية المستخدم) للتحليل.
• قم بتنفيذ التتبع لربط تغييرات المُوجِّهات بجودة الإخراج.

graph LR
    A[Prompt Repository] --> B[API Gateway]
    B --> C[LLM Cluster]
    C --> D[Monitoring Dashboard]
    D --> E[Feedback Loop]

يسمح هذا الهيكل بتحسين مستمر لكل من استراتيجيات مُوجِّهات النظام والمُوجِّهات الخاصة بالمستخدم.

---

استراتيجيات الاختبار

1. اختبار الوحدة للمُوجِّهات

استخدم مدخلات مُحاكاة وتحقق من النغمة أو الامتثال المتوقع.

2. اختبار الانحدار

عند تحديث مُوجِّهات النظام، تأكد من استمرارية السلوك القديم.

3. التقييم بمشاركة الإنسان

اجعل المراجعين يقيمون مخرجات المُوجِّهات من حيث النغمة والدقة والأمان.

مثال لقطة من إطار الاختبار:

def test_prompt_behavior():
    response = generate_ai_response("Explain SQL injection.")
    assert "prevent" in response.lower(), "Response missing security guidance"

---

المراقبة والرصد

تتبع هذه المقاييس:

• طول الاستجابة (كشف الانحراف)
• درجة السمية (عبر المراقبة API)
• التأخير (وقت معالجة المُوجِّه)
• معدل الأخطاء (مخرجات غير صالحة)

دمج مع أدوات مثل Prometheus أو OpenTelemetry للمراقبة الإنتاجية⁵.

---

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

1. دمج نص السياسة مباشرة في مُوجِّهات النظام – يؤدي إلى انتفاخ.
2. تجاهل حدود السياق – المُوجِّهات الطويلة تقطع مدخلات المستخدم.
3. عدم إصدار المُوجِّهات – يصبح استكشاف الأخطاء وإصلاحها مستحيلًا.
4. افتراض أن الحل واحد يناسب الجميع – تحتاج المجالات المختلفة إلى مُوجِّهات نظام مخصصة.

---

دراسة حالة واقعية: مساعد الدعم بالذكاء الاصطناعي بحجم كبير

أطلقت مؤسسة كبيرة مساعد دعم بالذكاء الاصطناعي داخليًا لمساعدة المهندسين. في البداية، اعتمدوا فقط على مُوجِّهات المستخدم. تباينت نغمة النموذج بشكل كبير—أحيانًا رسمية، وأحيانًا غير رسمية، وأحيانًا غير آمنة.

بعد إدخال مُوجِّه نظام مُضبط بدقة يحدد النغمة وسياسة التصعيد وفلاتر الأمان، لاحظوا:

• انخفاض بنسبة 40% في انتهاكات السياسات (مقاسة عبر سجلات المراقبة API)
• زيادة بنسبة 25% في متوسط أوقات الحل (بسبب السياق المتسق)
• تحسين ثقة المستخدمين واعتمادهم

هذا يوضح كيف أن مُوجِّهات النظام تعمل كطبقات حوكمة غير مرئية.

---

تحدي جربه بنفسك

1. أنشئ نسختين من روبوت المحادثة—واحدة بمُوجِّه نظام وأخرى بدون.
2. اطلب من كليهما تلخيص وثيقة قانونية.
3. قارن النغمة والدقة والامتثال.

سترى بسرعة كيف يشكل مُوجِّه النظام الاحترافية والموثوقية.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلة	السبب المحتمل	الحل
النموذج يتجاهل مُوجِّه النظام	مُوجِّه المستخدم يتجاوزه	إعادة ترتيب الرسائل أو تعزيز الصياغة
الاستجابات غير متسقة	مُوجِّه النظام غامض جدًا	إضافة قواعد سلوكية صريحة
التأخير عالي	مُوجِّه النظام طويل	تقصير أو تخزين مؤقت لتعليمات النظام
مخرجات غير آمنة	غياب سياسة الأمان	إضافة طبقة نظام مركزة على الامتثال

---

الأسئلة الشائعة

س1: هل يمكن للمستخدم تجاوز مُوجِّه النظام؟
لا بشكل مباشر. معظم واجهات برمجة التطبيقات تفرض ترتيب أولوية لمُوجِّهات النظام، لكن حقن المُوجِّهات يمكن أن تخدع النموذج—قم دائمًا بتنظيف المدخلات.

س2: ما طول مُوجِّه النظام المسموح به؟
يعتمد على نافذة السياق للنموذج (مثل GPT-4 يدعم حتى 128k رمز⁶). اجعله موجزًا للكفاءة.

س3: هل يجب تسجيل مُوجِّهات النظام؟
نعم، ولكن بأمان. تجنب تسجيل المحتوى الحساس بصيغة نصية واضحة.

س4: هل يمكن لمُوجِّهات النظام أن تتطور مع الوقت؟
بالتأكيد. عاملها كقطع أثرية مُصدرة، تمامًا مثل الكود.

س5: هل مُوجِّهات النظام هي نفسها التخصيص الدقيق؟
لا. مُوجِّهات النظام توجه السلوك أثناء التشغيل؛ بينما التخصيص الدقيق يغير أوزان النموذج بشكل دائم.

---

الاستنتاجات الرئيسية

مُوجِّهات النظام تحدد هوية الذكاء الاصطناعي. مُوجِّهات المستخدم تحدد ما يفعله.

• مُوجِّهات النظام = الحوكمة، النغمة، الأمان.
• مُوجِّهات المستخدم = تعليمات محددة للمهمة.
• معًا تشكل أساس أنظمة الذكاء الاصطناعي الموثوقة.
• قم دائمًا باختبار ومراقبة وإصدار مُوجِّهاتك.

---

الخطوات التالية

• جرب طبقات البرومبت في LLM API المفضل لديك.
• نفذ التسجيل والاختبار والمراقبة لستاك البرومبت.
• اشترك في نشرتنا الإخبارية للاطلاع على تحليلات عميقة في أفضل ممارسات تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي والهندسة.

---

الهوامش

1. OpenAI API التوثيق – Chat Completions https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation ↩

2. OWASP Foundation – مخاطر أمان نماذج اللغة الكبيرة https://owasp.org/www-project-top-10-for-llms/ ↩

3. OpenAI دليل التجزئة https://platform.openai.com/tokenizer ↩

4. OWASP دليل أمان الذكاء الاصطناعي والخصوصية https://owasp.org/www-project-ai-security-and-privacy-guide/ ↩

5. OpenTelemetry التوثيق https://opentelemetry.io/docs/ ↩

6. OpenAI تقرير تقني GPT-4 (طول السياق) https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf ↩