× Send

הנדסת פרומפטים: ליצור הוראות מדויקות למודלי AI – כשאומנות ומדע נפגשים

תוכן עניינים

בעידן שבו בינה מלאכותית (AI) נעשית חלק בלתי נפרד מחיינו, הנדסת פרומפטים מתגלה כמיומנות מהותית. “פרומפט אנג’נירינג” (Prompt Engineering) היא האומנות והמדע של יצירת הוראות מדויקות ואפקטיביות למודלים של בינה מלאכותית כדי להפיק מהם את התוצאות הטובות ביותר.

 

הנדסת פרומפטים היא תחום המתמקד ביצירת ‘שאילתות’ או ‘הנחיות’ המאפשרות למודלי שפה גדולים (LLMs) כמו GPT, Gemini, Claude ואחרים לבצע משימות מורכבות ומגוונות. במאמר זה נצלול לעומקה של הנדסת הפרומפטים, נבחן את העקרונות המנחים אותה, נדון באתגרים ובפתרונות ונבין איך היא משפיעה על תחומים שונים מעולם הטכנולוגיה והעסקים. כדי לעשות זאת נשתמש בדוגמה מעשית של פרומפט ליצירת אפליקציה לזיהוי אובייקטים בזמן אמת כדי להמחיש את העקרונות השונים.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

הרשמה לוובינר AI חינמי

רוצים להצטרף לוובינר חינמי שלי ושל אביתר אדרי? הרשמה פה. חמישי הקרוב 4.7.24 ב-20:00.

 

וובינר קורס מקיף

להרשמה לחצו על התמונה

 

די בפרומפט אחד טוב, והכול כבר נראה אחרת

שימו לב לסרטון הבא שבו אני מדגים איך בתוך שניות אני יוצר אפליקציה לזיהוי אובייקטים בלי כל ידע בכתיבת קוד, בלי חומרה מתקדמת ובלי היכרות מדהימה עם נישה טכנולוגית זו. פעולה שבעבר הייתה שמורה לחברות היי־טק גדולות, לסטארט־אפים מתקדמים ולצוותי פיתוח ענפים, מבוצעת כעת בידי אדם אחד העובד מסלון ביתו בעזרת לפטופ (או אפילו טלפון נייד) ובתוך זמן קצר.

 

אין פלא שהיכולות המדהימות של מודלי שפה וצ’טבוטים ג’נטיביים כמו GPT4o או קלוד 3.5 סונטה גורמים לאלפי סטרט־אפים לפשוט את הרגל בן לילה!

 

 

חלק 1: יסודות הנדסת פרומפטים

מהי הנדסת פרומפטים?

הנדסת פרומפטים היא תהליך של עיצוב, של יצירה ושל אופטימיזציה של הוראות (פרומפטים) למודלי AI כדי להשיג תוצאות רצויות. היא כוללת ניסוח שאלות, הגדרת משימות והגדרת הקשר שיאפשר למודל ה־AI להבין ולהגיב באופן מיטבי.

 

חשיבות הנדסת פרומפטים

  1. דיוק: פרומפטים מתוכננים יפיקו תשובות מדויקות.
  2. יעילות: הנדסת פרומפטים חוסכת בזמן ובמשאבים. היא מפיקה את התוצאות הרצויות מהר יותר.
  3. גמישות: הנדסת פרומפטים מאפשרת להתאים את מודלי ה־AI למשימות מוגדרות בלי לאמן אותם מחדש.
  4. יצירתיות: הנדסת פרומפטים מאפשרת להפיק תוצאות יצירתיות וחדשניות ממודלי ה־AI.

 

עקרונות בסיסיים בהנדסת פרומפטים

  1. בהירות: הפרומפט צריך להיות ברור ומובן.
  2. ספציפיות: ככל שהפרומפט מוגדר יותר, כך התוצאות יהיו מדויקות יותר.
  3. הקשר: הגדרת הקשר מספק ייתן למודל ה־AI את המידע הדרוש לניסוח תשובה רלוונטית.
  4. מבנה: יש לארגן את הפרומפט באופן לוגי ומסודר.
  5. איזון: יש למצוא את האיזון הנכון בין הכוונה ובין החופש היצירתי של המודל.

 

 

חלק 2: אנטומיה של פרומפט אפקטיבי

נבחן את הפרומפט לאפליקציית זיהוי אובייקטים בזמן אמת כדי להדגים את המרכיבים של פרומפט אפקטיבי:

1. כותרת ברורה ומתומצתת

 
 
Real-time Object Detection with Speech Description Web Application

הכותרת הזו מגדירה מייד את המטרה ואת התוצר הסופי הרצוי. היא מכילה את מילות המפתח החשובות:

“real-time”, “object detection”, “speech description”, ו־”web application”.

למה זה חשוב? כותרת ברורה מסייעת למודל ה־AI להבין מייד את ההקשר הכללי של המשימה ולכוון את התשובה בהתאם.

 

2. מבנה היררכי ומאורגן

הפרומפט מחולק לסעיפים ולתתי־סעיפים:

  1. Main content
  2. Sidebar
  3. Functionality
  4. Speech-to-Text Integration
  5. Design
  6. Technical requirements
  7. Accessibility
  8. Localization

למה זה חשוב? מבנה מאורגן עוזר למודל ה־AI לעבד את המידע בצורה שיטתית ולהתייחס לכל היבט של הבקשה בנפרד.

 

3. פירוט ודוגמאות ספציפיות

לדוגמה, תחת “Functionality”:

 
* Real-time object detection at about 2 FPS.
* Ability to start/stop detection without turning off the camera.
* Counter for unique object types detected.

למה זה חשוב? פרטים ספציפיים ודוגמאות מסייעים למודל ה־AI להבין מה בדיוק נדרש ולספק תשובה מתאימה וממוקדת.

 

4. הגדרת מגבלות וציפיות

 
Single HTML file with inline CSS and JavaScript.

למה זה חשוב? הגדרת מגבלות ברורות עוזרת למודל ה־AI להבין את המסגרת שבתוכה הוא צריך לעבוד ולהימנע מהצעות שאינן רלוונטיות.

 

5. שימוש בשפה טכנית מתאימה

 
Use CDN links for TensorFlow.js, COCO-SSD model, and Wav2Letter model.

למה זה חשוב? שימוש במונחים טכניים מדויקים מראה למודל ה־AI את רמת המומחיות הנדרשת ומבטיח תשובה ברמה טכנית מתאימה.

 

6. התייחסות לשיקולי משתמש ונגישות

 
Ensure that the application is accessible, with proper ARIA labels and keyboard navigation.

למה זה חשוב? התייחסות לנגישות ולחוויית משתמש מבטיחה שהתוצר הסופי יהיה שימושי ונגיש למגוון רחב של משתמשים.

 

7. התאמה תרבותית ולשונית

 
The application should be in Hebrew, with RTL text direction.

למה זה חשוב? התייחסות להיבטים תרבותיים ולשוניים מבטיחה שהתוצר יהיה רלוונטי ומותאם לקהל היעד הספציפי.

 

חלק 3: טכניקות מתקדמות בהנדסת פרומפטים

1. שרשור פרומפטים (Prompt Chaining)

שרשור פרומפטים הוא טכניקה שבה משתמשים במספר פרומפטים ברצף, והתוצאה של כל פרומפט משמשת כקלט לפרומפט הבא. זה מאפשר לפרק משימות מורכבות למשימות קטנות יותר.

דוגמה: במקום לבקש את כל הקוד לאפליקציה בבת אחת אפשר לשרשר פרומפטים:

  1. בקשה לתכנון הארכיטקטורה הכללית.
  2. בקשה לקוד ה־HTML הבסיסי.
  3. בקשה לפונקציונליות הזיהוי בזמן אמת.
  4. בקשה לאינטגרציית הדיבור לטקסט.

 

2. פרומפטים מותנים (Conditional Prompts)

פרומפטים מותנים מאפשרים למודל ה־AI לקבל החלטות על בסיס תנאים מסוימים.

דוגמה:

 
If the user's device is a mobile phone, optimize the layout for touch interactions. Otherwise, optimize for desktop use with mouse and keyboard.
 

3. פרומפטים מבוססי תפקיד (Role-based Prompts)

טכניקה זו מנחה את מודל ה־AI לאמץ תפקיד או פרספקטיבה ספציפית.

דוגמה:

Act as an experienced web accessibility expert. Review the following code and suggest improvements to make the application more accessible:

[Insert code here]

 

4. פרומפטים עם משוב (Feedback Loops)

שימוש במשוב כדי לשפר את התוצאות בצורה איטרטיבית.

דוגמה:

 
Generate JavaScript code for real-time object detection. After generating, analyze the code for potential performance issues and suggest optimizations.
 

חלק 4: אתגרים ופתרונות בהנדסת פרומפטים

אתגר 1: עמימות בפרומפטים

בעיה: פרומפטים עמומים יכולים להפיק תשובות לא רלוונטיות או לא מדויקות.

פתרון: השתמשו בשפה ברורה וספציפית. הוסיפו דוגמאות והגדרות מדויקות.

דוגמה מהפרומפט: במקום לכתוב: “הצג סטטיסטיקות” הפרומפט מציין:

 
A statistics section showing the number of unique object types detected.
 

אתגר 2: פרומפטים ארוכים מדי

בעיה: פרומפטים ארוכים מדי יכולים לבלבל את המודל או לגרום לו להתעלם מחלקים חשובים.

פתרון: חלקו את הפרומפט לחלקים קטנים יותר או השתמשו בשרשור פרומפטים.

דוגמה: במקום לכלול את כל הדרישות בפרומפט אחד ארוך, הפרומפט מחולק לסעיפים ברורים (Main content, Sidebar, Functionality וכו’).

 

אתגר 3: התמודדות עם מגבלות טכניות

בעיה: לעתים הפרומפט מבקש דברים שהם מעבר ליכולות הטכניות של המודל.

פתרון: הכירו במגבלות המודל והתאימו את הפרומפטים לפיהן. ספקו חלופות או הנחיות שיבהירו מה לעשות במקרה של מגבלה.

 

דוגמה מהפרומפט:

 
Error handling for camera access, model loading issues, and speech synthesis.
 

אתגר 4: שמירה על אתיקה ובטיחות

בעיה: פרומפטים יכולים לגרום למודל לייצר בטעות תוכן לא אתי או מסוכן.

פתרון: כלול הנחיות אתיות בפרומפט. בדוק תמיד את התוצאות לפני השימוש בהן.

דוגמה: אף שלא מצוין במפורש בפרומפט הנתון, אפשר להוסיף הנחיה כגון:

 
Ensure that the application respects user privacy and does not store or transmit personal data without explicit consent.
 
 
 
המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים
קורס ai למנהלים
 

חלק 5: יישומים של הנדסת פרומפטים בתעשייה

1. פיתוח תוכנה

הנדסת פרומפטים משמשת לכתיבת קוד, לדיבוג ואפילו לתכנון ארכיטקטורת תוכנה.

דוגמה: הפרומפט שלנו הוא דוגמה מצוינת לשימוש בהנדסת פרומפטים בפיתוח תוכנה כיוון שהוא מבקש ליצור אפליקציה שלמה.

 

2. עיבוד שפה טבעית (NLP)

משמש לשיפור מערכות תרגום, לניתוח רגשות, לסיכום טקסטים ועוד.

דוגמה: בפרומפט שלנו החלק העוסק בתיאור קולי של אובייקטים מזוהים הוא דוגמה לשימוש ב־NLP:

 
Describe new objects as they are detected (e.g., "I see a person", "A car has entered the frame").
 

3. ראייה ממוחשבת

הנדסת פרומפטים משמשת לשיפור מודלים של זיהוי תמונות, סגמנטציה ועוד.

דוגמה: הפרומפט שלנו מתמקד בזיהוי אובייקטים בזמן אמת, שהוא יישום קלסי של ראייה ממוחשבת:

 
Real-time object detection with bounding boxes and labels overlaid on the video feed.
 

4. תמיכת לקוחות

משמשת ליצירת צ’אטבוטים חכמים ומערכות תמיכה אוטומטיות.

דוגמה: אף שזה לא מופיע בפרומפט שלנו, אפשר להרחיב את האפליקציה כך:

 
Add a chatbot feature that can answer user questions about detected objects, using the real-time detection data.
 

5. יצירת תוכן

משמשת לכתיבת מאמרים, ליצירת תסריטים, לכתיבת קוד ועוד.

דוגמה: הפרומפט עצמו הוא דוגמה ליצירת תוכן – הוא מבקש ליצור קוד שלם לאפליקציה.

 

חלק 6: מגמות עתידיות בהנדסת פרומפטים

1. פרומפטים מותאמים אישית

בעתיד נראה עוד ועוד פרומפטים המותאמים לסגנון האישי, להעדפות ולרמת המומחיות של המשתמש.

דוגמה:

 
Generate code for the object detection feature. Adapt the complexity and comments based on the user's programming experience level: [Beginner/Intermediate/Expert].
 

2. פרומפטים מבוססי הקשר דינמי

פרומפטים שמתעדכנים בזמן אמת בהתאם לנתונים משתנים ולהקשר.

דוגמה:

 
Adjust the speech description frequency based on the current number of objects in the frame and the user's preference settings.
 

3. פרומפטים מבוססי מולטי־מודליות

שילוב של טקסט, תמונות, קול ווידאו בפרומפטים לקבלת תוצאות מדויקות יותר.

דוגמה:

 
Analyze the uploaded image of a user interface mockup and generate the corresponding HTML and CSS code, maintaining the exact layout and style.
 

4. אוטומציה בהנדסת פרומפטים

כלים ומודלי AI שיסייעו ביצירה ובאופטימיזציה של פרומפטים.

דוגמה:

 
AI assistant, analyze my previous prompts and suggest improvements to make them more effective and efficient.
 

חלק 7: שיטות לאופטימיזציה של פרומפטים

1. בדיקות A/B

השוואה בין גרסאות שונות של פרומפטים כדי לקבוע איזו גרסה מניבה את התוצאות הטובות ביותר.

דוגמה: נבדוק שתי גרסאות של פרומפט לתיאור אובייקטים:

A: “Describe objects as they appear in the frame.” B: “Narrate the scene, focusing on new objects that enter the frame and their relative positions.”

 

2. שימוש במדדים כמותיים

הגדרת מדדים כמותיים להערכת איכות התוצאות של הפרומפטים.

דוגמה:

 
Evaluate the generated code based on the following metrics:
1. Execution speed (maximum 100ms delay)
2. Code readability (minimum 8/10 on established readability scales)
3. Successful object detection rate (minimum 95% accuracy)
 

3. איטרציה והתאמה

שיפור מתמיד של הפרומפטים על סמך משוב ותוצאות.

דוגמה:

 
Review the current implementation of the speech synthesis feature. Suggest improvements to make the descriptions more natural and engaging, based on common user feedback.
 

4. שימוש בטכניקות של הכוונה עדינה (Few-shot learning)

הוספת דוגמאות ספציפיות לפרומפט כדי לכוון את המודל לסגנון או לפורמט רצוי.

דוגמה:

 
Generate error messages for the application. Use the following style:
1. "Oops! We couldn't access your camera. Please check your permissions."
2. "Hmm, the object detection model is taking a coffee break. Try again in a moment!"
Now, create three more error messages in this style for different scenarios.
 

חלק 8: אתיקה והנדסת פרומפטים

1. הטיות ואפליה

חשוב לוודא שהפרומפטים אינם מכילים הטיות מפלות או מעודדים אותן.

דוגמה של פרומפט אתי:

 
Ensure that the object detection and description features are tested on a diverse dataset, representing various ethnicities, genders, and age groups. Adjust the model if any biases are detected.
 

2. פרטיות ואבטחת מידע

פרומפטים צריכים להביא בחשבון שיקולי פרטיות ואבטחה.

דוגמה:

 
Implement data protection measures to ensure that no personal information from the video feed is stored or transmitted without explicit user consent.
 

3. שקיפות ואחריות

חשוב ליצור פרומפטים שמעודדים שקיפות בפעולות המודל.

דוגמה:

 
Add a feature that allows users to view a log of all objects detected and described, including confidence scores, to promote transparency in the AI's decision-making process.
 

4. השפעה חברתית

יש לשקול את ההשפעה הרחבה יותר של האפליקציה על החברה.

דוגמה:

 
Include an educational component in the application that explains how AI-based object detection works, its limitations, and potential societal implications.
 

סיכום

הנדסת פרומפטים היא תחום דינמי ומתפתח המשלב בין אומנות למדע. היא מצריכה הבנה עמוקה של מודלי AI, יכולת ניסוח מדויקת וראייה רחבה של ההקשר והיישום. כפי שראינו בדוגמה של אפליקציית זיהוי האובייקטים בזמן אמת, פרומפט מתוכנן היטב יכול ליצור פתרונות מורכבים ואינטראקטיביים.

ככל שמודלי AI ממשיכים להתפתח, כך גדלה חשיבותה של הנדסת פרומפטים. היכולת ליצור פרומפטים אפקטיביים תיעשה מיומנות חשובה בתעשיית הטכנולוגיה ותשפיע על תחומים מגוונים מפיתוח תוכנה ועד לשיווק וליצירת תוכן.

חשוב לזכור שהנדסת פרומפטים היא תהליך מתמשך של למידה והתאמה. ככל שנצבור ניסיון וידע, נוכל ליצור פרומפטים מדויקים ואפקטיביים יותר ולנצל את מלוא הפוטנציאל של טכנולוגיות AI ליצירת פתרונות חדשניים ומשמעותיים.

 

רוצים להתמקצע?

בואו ללמוד איתנו בינה מלאכותית בקורס המקיף, העשיר והמבוקש בשוק. הצטרפו לאלפים הרבים שכבר עברו את הקורסים והסדנאות שלנו. פרטים והרשמה באתר.

לקבלת הנחה במחיר הקורסים – הזינו את קוד הקופון LETSAI
הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

רוצים הרצאה או ייעוץ של עומר הררי?
השאירו פרטים ונשמח לחזור אליכם עם המידע הרלוונטי
אולי יעניין אותך גם...
guest
1 תגובה
Inline Feedbacks
צפה בכל התגובות
ירין
ירין
12 days ago

תוכל לשתף את פקודת הפרומפט?
לא באמת עובד לי..

תפריט נגישות

letsAI - בינה מלאכותית

סוף סוף כנס AI בצפון!

הנדסת פרומפטים: ליצור הוראות מדויקות למודלי AI – כשאומנות ומדע נפגשים