مهندسی فرمان (Prompt Engineering) به عنوان یک مهارت نرم مروری دامنه ای بر شایستگی های ارتباط موثر انسان با هوش مصنوعی

در دهه اخیر، تحول بنیادین در رابط های انسان-کامپیوتر با ظهور مدل های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT و BERT، زمینه ساز شکل گیری تعاملات زبان محور و هوشمند شده است. این تحول، به ویژه در حوزه های مهندسی، نیازمند طراحی دقیق و ساختارمند ورودی ها یا «پرامپت ها» برای بهره برداری موثر از توانایی های مدل های زبانی در کاربردهای مختلف اقتصادی و بویژه بازاریابی است. مقاله حاضر با رویکردی مرور محور، به بررسی اصول نظری تعامل انسان-هوش مصنوعی، معماری و محدودیت های LLMها، و نقش حیاتی مهندسی پرامپت در بهینه سازی عملکرد این مدل ها در مسائل مهندسی می پردازد. در بخش های مختلف مقاله، طبقه بندی ساختاری پرامپت ها (پایه، چندنمونه ای، زنجیره تفکر، نقش محور) و کاربردهای آن ها در حوزه های فنی مانند تولید کد، تحلیل مدار، طراحی سازه و عیب یابی سیستم ها ارائه شده است. همچنین، چالش های کلیدی مهندسی پرامپت از جمله سوگیری زبانی، حساسیت به فرمول بندی، کمبود تعمیم پذیری و دشواری ارزیابی کمی مورد تحلیل قرار گرفته اند. مقاله با معرفی چارچوب های ارزیابی عملکرد پرامپت ها (مانند OpenPrompt، HELM و PromptSource) و مطالعات موردی در رشته های مختلف مهندسی، نشان می دهد که طراحی هدفمند و ساختارمند پرامپت ها می تواند دقت، قابلیت اعتماد و منطق پاسخ های مدل های زبانی را به طور چشم گیری ارتقا دهد. در پایان، با سنتز یافته ها و شناسایی چالش های باز، مسیرهای پژوهشی آینده از جمله توسعه ابزارهای ارزیابی حوزه محور، مهندسی پرامپت خودکار، و ترکیب با نرم افزارهای تخصصی پیشنهاد شده اند. این مقاله بر اهمیت مهندسی پرامپت به عنوان ابزاری راهبردی برای فعال سازی پتانسیل کامل LLM ها در مهندسی تاکید دارد و چشم اندازی از دستیاران هوش مصنوعی تخصصی و قابل اعتماد در آینده ترسیم می کند.

کلیدواژه ها:

مهندسی پرامپت ، مدل های زبانی بزرگ ، طراحی ورودی هوشمند ، بهینه سازی تعامل انسان-ماشین