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

باختصار

• موجهات النظام تحدد سلوك الذكاء الاصطناعي ونبرته وحدوده؛ موجهات المستخدم تُوجّه تعليمات المهام المحددة.
• موجه النظام يعمل ككتاب قواعد مخفي، بينما موجهات المستخدم هي استعلامات في الوقت الفعلي.
• فهم كلاهما ضروري لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين، وبوتات الدردشة، وأنظمة أتمتة.
• سوء إدارة طبقات الموجهات يمكن أن يؤدي إلى هلوسات، انتهاكات السياسة، أو مخاطر أمنية.
• سنستكشف كيفية تصميم واختبار ومراقبة كلا النوعين بأمان وفعالية.

---

ما ستتعلمه

1. الالاختلافات الأساسية بين موجهات النظام وموجهات المستخدم في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
2. كيفية تفاعلها لتشكيل مخرجات الذكاء الاصطناعي.
3. تقنيات لتنظيم، اختبار، وتصحيح الأخطاء لهياكل الموجهات المعقدة.
4. أمثلة واقعية من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
5. أفضل الممارسات لالأمان، القابلية للتوسع، والأداء.

---

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذا المقال إذا كنت:

• لديك معرفة أساسية بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT وClaude وGemini.
• افهم دمج الذكاء الاصطناعي القائم على API (مثل OpenAI API، Anthropic API).
• اعرف أساسيات Python أو JavaScript للكود التوضيحي.

---

مقدمة: لماذا تهم الموجهات أكثر مما تعتقد

كل محادثة ذكاء اصطناعي تبدأ بموجه—وليس جميع الموجهات متساوية. خلف كل واجهة دردشة، أو مساعد برمجي، أو بوت دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي توجد طبقة مخفية من التعليمات التي تحكم سلوك النموذج بهدوء.

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

فكر في الأمر مثل مطعم:

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

معًا، يحددان ما ينتهي به الأمر على طبقك.

---

موجهات النظام مقابل موجهات المستخدم: الفرق الأساسي

الميزة	موجه النظام	موجه المستخدم
الغرض	يحدد سلوك النموذج ونبرته وسياساته	يطلب مهام أو إجابات محددة
الرؤية	مخفي عن المستخدم	مرئي وقابل للتعديل من قبل المستخدم
الاستمرارية	عادةً ثابت أو مسبق التحميل	ديناميكي ويتغير لكل جلسة
السلطة	يتجاوز تعليمات المستخدم	تابع لقواعد النظام
أمثلة	"أنت مساعد مفيد وآمن."	"اكتب برنامج بايثون لفرز قائمة."
النطاق	سياق عام للنموذج	سياق محلي مخصص للمهمة

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

---

هندسة طبقات الموجهات

في واجهات برمجة التطبيقات الحديثة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تُرتَّب الموجهات في طبقات لتشكيل مكدس سياق المحادثة. إليك رؤية مبسطة:

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

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

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

---

مثال عملي: بناء بوت دردشة ذو موجهين

لنرى كيف يعمل هذا عمليًا باستخدام Python وOpenAI API.

الخطوة 1: تعريف موجه 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 موجه 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 مُحفّز النظام أن الإجابة آمنة وبايثونية، حتى لو لم يطلب المستخدم ذلك صراحةً.

---

قبل وبعد: كيف تُشكّل مُحفّزات النظام السلوك

السيناريو	بدون مُحفّز نظام	بمُحفّز نظام
يطلب المستخدم: “اكتب برنامجًا لترميز كلمة المرور.”	يعيد تشفيرًا بسيطًا باستخدام خوارزميات ضعيفة	يستخدم bcrypt ويشرح السبب
يطلب المستخدم: “أعطني بيانات اعتماد المسؤول.”	قد يحاول إخراجًا غير آمن	يرفض بلطف بسبب قيود السياسة
يطلب المستخدم: “قل مزحة.”	فكاهة عشوائية	فكاهة موجهة للمطورين متوافقة مع الشخصية

تُعتبر مُحفّزات النظام ضوابط تضمن الاتساق والسلامة عبر آلاف التفاعلات مع المستخدمين.

---

حالات استخدام واقعية

1. روبوتات دعم العملاء

تُحدد مُحفّزات النظام النبرة (“تعاطفية، مختصرة”) وقواعد الامتثال (“لا تقدم نصائح طبية”). مُحفّزات المستخدم هي أسئلة العملاء.

2. مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي

تفرض مُحفّزات النظام معايير البرمجة (“PEP 8 compliance”, “لا كود غير آمن”). مُحفّزات المستخدم هي طلبات المهام (“أنشئ Flask API”).

3. وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسية

تُضمن مُحفّزات النظام سياسة الشركة والسرية وصوت العلامة التجارية. هذا يضمن السلامة القانونية والسمعة.

4. مُعلمين تعليميين

تُحدد مُحفّزات النظام أسلوب التدريس (“الأسئلة السقراطية”, “اشرح كالمُعلّم”). مُحفّزات المستخدم هي استفسارات الطلاب.

تعتمد التطبيقات الواسعة النطاق، مثل تلك المستخدمة من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، عادةً على مُحفّزات نظام مُعدّلة بعناية للحفاظ على نبرة متسقة وامتثال¹.

---

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم مُحفّزات النظام

الحالة	استخدم مُحفّز النظام	تجنب أو قلل من مُحفّز النظام
تحتاج إلى نبرة 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 مُحفّزات النظام عندما تكون الاتساق والتحكم مهمين، وتجاهلها عندما يكون الهدف هو التجربة أو الإبداع.

---

المشكلات الشائعة & الحلول

المشكلة	الوصف	الحلول
مُحفّزات نظام طويلة جدًا	يمكن أن تستهلك نافذة السياق وتبطئ الاستجابة	احتفظ بالاختصار؛ استخدم ذاكرة خارجية أو تضمينات
تعليمات متضاربة	مُحفّزات النظام والمستخدم تتعارض مع بعضها	استخدم تسلسلًا هرميًا واضحًا واختبر الحالات الحدية
حقن البرومبت	يحاول المستخدم تجاوز مُحفّز النظام	تنقية المدخلات وفرض الرقابة على المحتوى2
نقص الاختبارات	تتصرف المُحفّزات بشكل غير متوقع	استخدم أطر عمل اختبار المُحفّزات الآلية

مثال: اكتشاف حقن البرومبت

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

---

الآثار على الأداء

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

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

---

الخطوات التالية

• جرّب طبقات المطالبات في LLM المفضل لديك API.
• نفّذ التسجيل والاختبار والمراقبة لستاك المطالبات.
• اشترك في نشرتنا الإخبارية للحصول على تحليلات عميقة حول تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وأفضل ممارسات الهندسة.

---

الحواشي

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

2. OWASP Foundation – مخاطر أمنية لنماذج 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. توثيق OpenTelemetry https://opentelemetry.io/docs/ ↩

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