هندسة الأوامر ضد هندسة السياق: الاختلافات الأساسية
هندسة الطلبات مقابل هندسة السياق: الفروق الأساسية — هندسة الطلبات بتركز على صياغة تعليمات محددة بتتقدم للموديل في لحظة معينة، بينما هندسة السياق بتدير بيئة المعرفة الأوسع والأساس المعلوماتي اللي الموديل ممكن يوصله أثناء التفاعل. الاتنين بيشتغلوا مع بعض، مش بيتنافسوا.
تخيل كده: إنت بتحاول تشرح حاجة معقدة لصاحبك اللي لسه صاحي من غفوة. ممكن تصرف كل طاقتك عشان تلاقي الكلمات المثالية (دي هندسة الطلبات) أو ممكن الأول تتأكد إنه فاكر أنت مين وكنتوا بتتكلموا في إيه قبل ما ينام (أهلا بهندسة السياق). اتضح إن الاتنين مهمين — وواحدة من غير التانية زي محاولة عمل كيكة بالدقيق بس أو البيض بس، مش بالاتنين.
لفترة طويلة، كل الناس في عالم الذكاء الاصطناعي كانت مهووسة بالطلبات (البرومبتس). “بس اكتب طلبات أحسن!” كانوا بيقولوا. “ضيف أمثلة أكتر! استخدم طريقة سلسلة التفكير!” وأكيد، الحاجات دي بتنفع. لكن مؤخراً، بعض الناس الأذكياء بدأوا يشيروا إن ممكن — بس ممكن — احنا كنا بنتجاهل الفيل في الأوضة: بيئة المعلومات اللي الذكاء الاصطناعي بيشتغل بيها من الأساس.
خلينا نحللها ونشوف ليه فهم هندسة الطلبات مقابل هندسة السياق: الفروق الأساسية ممكن يكون المفتاح عشان تخلي الذكاء الاصطناعي يعمل اللي انت عايزه بالظبط.
إيه هي هندسة الطلبات مقابل هندسة السياق: الفروق الأساسية؟
في جوهرها، هندسة الطلبات هي فن وعلم التحدث مع الذكاء الاصطناعي. بتتعلق باختيار الكلمات المناسبة، وهيكلة طلبك بوضوح، وأحياناً تضمين أمثلة عشان الموديل يفهم بالظبط إيه اللي أنت عايزه. اعتبرها الجزء الخاص بـ “إزاي بتسأل” في المعادلة.
هندسة السياق، من ناحية تانية، بتتعلق بإعداد المسرح. دي المعلومات، والوثائق، وقواعد المعرفة، والذاكرة اللي ممكن للذكاء الاصطناعي يوصلها لما بيرد على طلبك. زي ما لخص خبير واحد بشكل مرتب: “هندسة الطلبات بتركز على إيه تقول للموديل في لحظة معينة. هندسة السياق بتركز على إيه اللي الموديل بيعرفه لما بتقوله”.
فيه طريقة بسيطة للتفكير فيها:
- هندسة الطلبات: التعليمات المحددة أو السؤال اللي بتديه للذكاء الاصطناعي دلوقتي
- هندسة السياق: أساس المعرفة، والوثائق، أو الذاكرة المتاحة للذكاء الاصطناعي خلال المحادثة
- العلاقة: السياق بيوفر الأساس؛ والطلبات بتوفر الاتجاه
مفيش واحدة منهم بتشتغل لوحدها. الطلب الرائع معناه حاجة صفر لو الذكاء الاصطناعي معندوش وصول للمعلومات المناسبة. وبالمثل، إطعام الذكاء الاصطناعي جبال من السياق مش هينفع لو طلبك غامض أو متناقض.
ليه هندسة السياق بتاخد لحظتها دلوقتي
فيه حاجة مثيرة للاهتمام بتحصل في مجتمع الذكاء الاصطناعي مؤخراً. بعد سنين من حمى هندسة الطلبات، الناس بدأت تدرك إن السياق ممكن يكون أهم من الطلب نفسه.
عارف، عارف — ده بيبان دراماتيكي. لكن فكر فيها كده: ممكن تكتب أجمل طلب في العالم، لكن لو الذكاء الاصطناعي معندوش وصول للمعلومات الخلفية الصحيحة، هيهلوس، ويختلق حاجات، أو يديك إجابات عامة بتبان ذكية لكن في الحقيقة مش بتساعدك.
التحول في طريقة التفكير
مصادر متعددة في مجال الذكاء الاصطناعي دلوقتي بتقترح إن السياق المهندس بشكل جيد مع طلبات فعالة بينتج أفضل نتائج. دي مش حالة إما ده أو ده — دي حالة “محتاج الاتنين، لكن ممكن السياق هو الأساس اللي كنت بتهمله”.
للتطبيقات المعقدة زي العملاء المستقلين أو مساعدي الذكاء الاصطناعي المتخصصين، الحصول على التوازن الصحيح بين تقنيات الطلب ومصادر السياق بيبقى حيوي جداً. مينفعش ترمي المعلومات للموديل وتأمل الأفضل، لكن كمان مينفعش تتوقع مخرجات مثالية من طلبات ذكية بس.
اتعلم أكتر في تخزين طلبات OpenAI: تحسين الأداء والتكاليف.
إزاي هندسة السياق بتشتغل فعلاً
خلينا نبقى عمليين. هندسة السياق مش فن سحري غامض — دي بتتعلق بإدارة متعمدة للمعلومات اللي الذكاء الاصطناعي بتاعك بيقدر يوصلها لما بيعالج طلبك.
مداخل شائعة لهندسة السياق
- قواعد المعرفة: إنشاء مستودعات منظمة للمعلومات اللي الذكاء الاصطناعي يقدر يبحث فيها ويشير ليها
- المفكرات الرقمية: استخدام أدوات زي نوشن أو أوبسيديان أو قواعد بيانات مخصصة كمصادر بيانات أساسية
- نوافذ السياق: التأكد إن المعلومات المهمة بتفضل جوه مدى انتباه الموديل (اللي، آه، نماذج الذكاء الاصطناعي عندها مدى انتباه محدود زينا بالظبط)
- أنظمة الذاكرة: بناء آليات بتسمح للذكاء الاصطناعي “يفتكر” المحادثات السابقة أو الحقائق المهمة
لكن في الحقيقة، السياق الأكتر مش دايماً أفضل. هنا بتبدأ الحاجة تبقى معقدة.
مشكلة نافذة السياق
نماذج الذكاء الاصطناعي عندها حاجة اسمها “نافذة السياق” — يعني حد أقصى للمعلومات اللي يقدروا يركزوا عليها مرة واحدة. لو حشيت سياق كتير، ممكن التفاصيل المهمة تتزق برا أو تضيع في الضوضاء. دي زي محاولتك تفتكر رقم تليفون حد وإنت كمان بتحاول تحفظ ليستة مشتريات وكلمات أغنيتك المفضلة.
فن هندسة السياق بيتضمن:
- تحديد أي معلومات فعلاً مهمة للمهمة
- هيكلة المعلومات دي عشان الذكاء الاصطناعي يقدر يلاقيها بسهولة
- إزالة الضوضاء والتفاصيل الغير مهمة اللي ممكن تلخبط الموديل
- الحفاظ على كل حاجة جوه نطاق الانتباه الفعال للموديل
لمزيد من الرؤى عن تحسين تفاعلات الذكاء الاصطناعي، شوف أبحاث Anthropic عن نوافذ السياق.
هندسة الطلبات: لسه مهمة، بس مش القصة كلها
قبل ما حد يتهمني إني ضد الطلبات، خليني أكون واضح: هندسة الطلبات مهمة جداً. بس هي مش الحاجة الوحيدة اللي مهمة.
هندسة الطلبات الجيدة بتتضمن تقنيات زي:
- التعلم بعدة أمثلة: إعطاء الذكاء الاصطناعي أمثلة على اللي عايزه
- سلسلة التفكير: الطلب من الموديل يوضح تفكيره خطوة بخطوة
- تعيين الدور: تقول للذكاء الاصطناعي يتصرف كخبير في مجال معين
- تحديد التنسيق: تكون واضح بخصوص شكل المخرجات اللي عايزها
التقنيات دي بتشتغل. بجد بتشتغل. لكن بتشتغل أفضل لما الذكاء الاصطناعي عنده السياق المناسب للشغل.
خطورة الطلبات المهندسة بشكل مبالغ فيه
فيه حاجة الناس مش بتتكلم عنها كفاية: ممكن تخلي طلباتك معقدة أوي. الطلبات الطويلة والمفصلة مع تعليمات متعددة ممكن تدخل ضوضاء وتخلق اتجاهات متضاربة. الذكاء الاصطناعي بيتلخبط وهو بيحاول يتبع سبعتاشر قاعدة مختلفة مرة واحدة.
أحياناً طلب أبسط مع سياق أفضل أحسن من طلب معقد مع سياق محدود. زي الفرق بين إنك تدي لحد تعليمات مفصلة لمكان معمرهم سمعوا عنه مقابل إنك بس تقول “نتقابل في الكافيه اللي بنروحه دايماً.” السياق بيشيل الحمل الأتقل.
أساطير شائعة عن هندسة الطلبات مقابل هندسة السياق
يلا نفضح شوية أساطير اللي عايمة حوالينا:
أسطورة #1: هندسة الطلبات هي كل اللي محتاجه
لأ مش صح. دي كانت الحكمة السائدة لفترة، لكن بدأ يبقى واضح إن السياق مهم بنفس الدرجة — لو مش أكتر — للتطبيقات المتقدمة. مش هتقدر تنجح بالطلبات بس من غير ما يكون فيه أساس معرفي.
أسطورة #2: السياق الأكثر دايماً أفضل
كمان لأ. السياق الزائد ممكن يضر الأداء فعلاً عن طريق دفع المعلومات المهمة خارج مدى الانتباه الفعال للموديل. الجودة والأهمية أهم من الكمية.
أسطورة #3: دول مداخل متنافسة
طبعا لأ. فهم هندسة الطلبات مقابل هندسة السياق: الفروق الأساسية مش عن اختيار جانب — دي عن إدراك إنهم أدوات متكاملة. أفضل النتائج بتيجي من استخدام الاتنين بشكل استراتيجي.
أسطورة #4: هندسة السياق هي مجرد ضبط دقيق
مش بالظبط. الضبط الدقيق بيتضمن إعادة تدريب الموديل على بيانات محددة، وده مكلف ودائم. هندسة السياق بتشتغل مع الموديل زي ماهو، بتوفر معلومات وقت الاستنتاج. دي أكثر مرونة ومش محتاجة خبرة تقنية أو موارد حسابية.
أمثلة من الواقع: إمتى تستخدم إيه
يلا نشوف سيناريوهات عملية عشان نفهم دي بتلعب إزاي في العالم الحقيقي:
سيناريو 1: بوت دعم العملاء
تركيز هندسة السياق: حمّل قاعدة المعرفة بتاعتك بوثائق المنتج، والمشاكل الشائعة، وخطوات الحل. هيكلها عشان الذكاء الاصطناعي يقدر يلاقي المعلومات المهمة
