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.
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
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!
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.
נבחן את הפרומפט לאפליקציית זיהוי אובייקטים בזמן אמת כדי להדגים את המרכיבים של פרומפט אפקטיבי:
Real-time Object Detection with Speech Description Web Applicationהכותרת 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.
הפרומפט מחולק לסעיפים ולתתי־סעיפים:
למה זה חשוב? מבנה מאורגן עוזר למודל ה־AI לעבד את המידע בצורה שיטתית ולהתייחס לכל היבט של הבקשה בנפרד.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.טכניקה זו מנחה את מודל ה־AI לאמץ תפקיד או פרספקטיבה ספציפית.
דוגמה:
[Insert code here]
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.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.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’).
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.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.
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.
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").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.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.משמשת לכתיבת מאמרים, ליצירת תסריטים, לכתיבת קוד ועוד.
דוגמה: הפרומפט עצמו הוא דוגמה ליצירת תוכן – הוא מבקש ליצור קוד שלם לאפליקציה.
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].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.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.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.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.”
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)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.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.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.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.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.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.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.
בואו ללמוד איתנו בינה מלאכותית בקורס המקיף, העשיר והמבוקש בשוק. הצטרפו לאלפים הרבים שכבר עברו את הקורסים והסדנאות שלנו. פרטים והרשמה באתר.
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 לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
תוכל לשתף את פקודת הפרומפט?
לא באמת עובד לי..
מה הפרומפט אבל?