هندسة الأوامر مقابل هندسة السياق
هندسة البرومبت مقابل هندسة السياق: الفروق الرئيسية
تكمن الفروق الأساسية بينهما في نطاق التركيز ومجال التأثير.
فهندسة البرومبت تهتم بصياغة تعليمات محددة تُعطى للذكاء الاصطناعي في لحظة واحدة،
بينما تركز هندسة السياق على بناء وإدارة بيئة المعرفة الأوسع التي يمكن للنموذج الوصول إليها.
والأهم أن هاتين الطريقتين تعملان بأفضل صورة عندما تكونان مكملتين لبعضهما لا متنافستين.
لماذا يتحدث الجميع فجأة عن هذين التخصصين الهندسيين؟
هل تتذكر حين كان “التحدث مع الذكاء الاصطناعي” يعني فقط كتابة سؤال وانتظار أفضل نتيجة ممكنة؟
تلك الأيام أصبحت من الماضي الآن.مع التطور الهائل في نماذج اللغة الكبيرة وقدرتها المذهلة على فهم البشر، أصبح لزامًا علينا أن نفهم كيف نفهمها نحن بشكل أفضل.
من هذا التطور ظهرت طريقتان واضحتان:
هندسة البرومبت (prompt engineering)
هندسة السياق (Context Engineering)
وهنا النقطة المهمة:
هما ليستا خصمين يتنافسان على السيطرة، بل أشبه بأداتين تكميليتين داخل صندوق أدوات الذكاء الاصطناعي، كل واحدة تحل نوعًا مختلفًا من مشكلات التواصل مع هذه النماذج القوية (وأحيانًا الغريبة).دعنا نشرح الأمر بطريقة منطقية وبسيطة.
ما الفرق بين هندسة البرومبت وهندسة السياق؟
تخيل أن هندسة البرومبت هي فن صياغة السؤال أو التعليمات المثالية.
إنها تتعلق بكيفية طرح الطلب على الذكاء الاصطناعي بالشكل الذي يضمن الحصول على النتيجة المطلوبة.أما هندسة السياق فهي بناء بيئة المعرفة نفسها —
أي المكتبة المرجعية التي يستطيع الذكاء الاصطناعي الرجوع إليها أثناء معالجة طلبك.
الفلسفة الأساسية وراء كل نهج
هندسة البرومبت
تعمل في اللحظة الحالية.
أنت تصمم استعلامًا أو أمرًا محددًا أو جزءًا من الحوار.التركيز هنا تكتيكي:
ما الكلمات المناسبة؟
ما البنية الأفضل؟
هل نضيف أمثلة؟
ما الصياغة التي تعطي أفضل نتيجة الآن؟
تشمل هندسة البرومبت عادةً:
كتابة تعليمات واضحة وغير غامضة
إضافة أمثلة داخل البرومبت (Few-shot learning)
تنظيم الطلب باستخدام فواصل أو تنسيقات
تحديد النبرة، الطول، أو الأسلوب المطلوب
هندسة السياق
تنظر إلى الصورة الأكبر.
تهتم بما يعرفه النموذج أو يمكنه الوصول إليه عند تنفيذ أي برومبت.وغالبًا تشمل:
ربط النموذج بقواعد بيانات أو مصادر معرفة خارجية
تنظيم بنية معلومات يمكن الرجوع إليها
إدارة أنظمة استرجاع البيانات وقت الطلب (Retrieval)
الحفاظ على مستندات متخصصة أو بيانات خاصة بالشركة
عامل الزمن هو الفارق الحاسم
طريقة مبسطة لفهم الفرق:
هندسة البرومبت
فورية
طلب → استجابة
إذا لم تعجبك النتيجة، تعدل البرومبت وتعيد المحاولة
هندسة السياق
طويلة المدى
تبني بنية تحتية تخدم مئات أو آلاف الطلبات
إعدادها مرة واحدة يجعل كل الطلبات المستقبلية أفضل دون تعقيد كل برومبت
لماذا هذا الفرق مهم فعلًا؟
لأن استخدام الأداة الخطأ في المكان الخطأ يعني:
إهدار الوقت
استهلاك التوكنز بلا داعٍ
نتائج غير مستقرة
متى تتألق هندسة البرومبت؟
مهام سريعة وواضحة
كتابة وصف منتج
تلخيص اجتماع
صياغة رسالة بريد إلكتروني
في هذه الحالات:
النموذج يمتلك المعرفة العامة،
وأنت فقط توجهه نحو الصيغة أو النبرة المطلوبة.
متى تصبح هندسة السياق ضرورية؟
عند بناء تطبيقات معقدة:
وكلاء أذكياء (Agents)
مساعدين متخصصين
أدوات تعتمد على معرفة غير موجودة في بيانات تدريب النموذج
مثال:
بوت دعم فني لشركة
النموذج لا يعرف:
كتالوج منتجاتك
سياسات الإرجاع
العروض الحالية
إضافة كل ذلك داخل كل برومبت غير عملي.
الحل: هندسة سياق تجعل هذه المعلومات متاحة تلقائيًا.أمثلة واقعية:
مساعد طبي مرتبط بقاعدة أبحاث حديثة
أدوات بحث قانوني متصلة بالأحكام القضائية
شات بوت شركة يصل إلى مستندات داخلية
مساعد شخصي يتذكر تفضيلات المستخدم
كيف يعمل كل نهج عمليًا؟
هندسة البرومبت بثلاث خطوات
حدد النتيجة بدقة
الغموض يولد نتائج غامضة.نظّم التعليمات
استخدم خطوات، فواصل، أو أمثلة.التكرار والتحسين
عدل الصياغة حتى تصل للنتيجة المثالية.
هندسة السياق: بناء البنية المعرفية
تحديد المعرفة الناقصة
تنظيم البيانات (تصنيف، ميتاداتا، بحث)
ربط السياق بالبرومبت (RAG، قواعد بيانات متجهية)
الصيانة والتحديث المستمر
القيود التي لا يتحدث عنها أحد
فخ نافذة السياق
تشتيت الانتباه
تضارب المعلومات
زيادة الضوضاء
تكلفة أعلى وبطء الأداء
الدقة أهم من الكمية.
عندما تصبح البرومبتات معقدة أكثر من اللازم
تنهار مع تحديث النموذج
يصعب صيانتها
سلوك غير متوقع
صعوبة في تصحيح الأخطاء
البساطة المدروسة أفضل.
خرافات شائعة
هندسة السياق ستستبدل هندسة البرومبت ❌
كلما كان البرومبت أطول كان أفضل ❌
هندسة السياق = RAG فقط ❌
يجب اختيار أحدهما فقط ❌
الصحيح: هما مكملان لبعضهما.
أمثلة واقعية واضحة
1. شات بوت دعم العملاء
السياق: قواعد بيانات المنتجات والطلبات
البرومبت: النبرة، القيود، طريقة الرد
2. مساعد كتابة المحتوى
السياق: أبحاث، دليل أسلوب، أعمال سابقة
البرومبت: توجيه إبداعي محدد
3. أداة مراجعة الكود
السياق: الكود، المعايير، الوثائق
البرومبت: تركيز المراجعة
مقارنة مع تقنيات أخرى
Fine-Tuning
قوي لكنه مكلف
تدريب فعلي للنموذج
In-Context Learning
مزيج بين البرومبت والسياق
الحدود هنا غير صارمة
متى تستخدم كل نهج؟
ابدأ بهندسة البرومبت عندما:
المهمة بسيطة
المعرفة متوفرة
تريد نتائج سريعة
أضف هندسة السياق عندما:
التطبيق مستمر
المعرفة متخصصة
الاتساق مهم
استخدم الاثنين معًا عندما:
التطبيق إنتاجي
المخاطر عالية
التجربة يجب أن تكون دقيقة ومستقرة
مستقبل التواصل مع الذكاء الاصطناعي
نوافذ سياق أطول وأكثر كفاءة
استرجاع تلقائي ذكي للسياق
ذاكرة دائمة للمستخدم
سياق متعدد الوسائط (نص، صورة، صوت)
الخلاصة
فهم الفرق بين هندسة البرومبت وهندسة السياق لا يعني اختيار طرف،
بل امتلاك أداتين متكاملتين.
البرومبت: تحكم تكتيكي سريع
السياق: بنية استراتيجية طويلة الأمد
القوة الحقيقية تظهر عند دمجهما معًا.
ابدأ بسيطًا،
أتقن الأساسيات،
ثم وسّع الأدوات حسب احتياجك الفعلي.في النهاية، الهدف واحد:
تحسين التفاهم بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.