عند العمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، تلعب الطريقة التي نصوغ بها مدخلاتنا دوراً حاسماً. وعلى النقيض من استعلامات البحث التقليدية أو المحادثات مع البشر، هناك بعض الجوانب التي يجب أخذها في الاعتبار من أجل تحقيق أفضل النتائج.

التقنيات الفعّالة للتواصل مع الذكاء الاصطناعي: الأسئلة التدريجية والمصطلحات التقنية المستهدفة والطريقة الصحيحة للتعامل مع الجلسات.

كلمات التوقف: ضرورية أم عائق؟

يتم تجاهل ما يسمى بكلمات التوقف مثل "الـ" أو "ذا" أو "ذلك" أو "هو" من قبل معظم محركات البحث لأنها غالباً ما تكون غير ذات صلة بفهم السياق. ومع ذلك، في التواصل مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تكون مفيدة في بعض المواقف لإنشاء بنية أكثر طبيعية وواضحة. ومع ذلك، يجب تجنب الكلمات الزائدة في الاستعلامات الدقيقة والتقنية. مثال: بدلاً من"هل يمكنك من فضلك أن تريني حالة الطقس الحالية في برلين؟"، تكفيعبارة "الطقس الحالي في برلين".

قل شكراً للذكاء الاصطناعي؟

قد يبدو الأمر غريباً، لكن العديد من المستخدمين يميلون إلى شكر أنظمة الذكاء الاصطناعي. في حين أن الأدب أمر بالغ الأهمية في الحوار البشري، إلا أنه لا يلعب أي دور بالنسبة للذكاء الاصطناعي. ليست مشكلة أن تقول شكراً لك، ولكن هذا لا يساعد في جودة الاستجابة أيضاً. إذا كنت تريد الوصول إلى حل أسرع، فما عليك سوى ترك مثل هذه العبارات.

الاستخدام المستهدف للمصطلحات التقنية

إن استخدام المصطلحات التقنية واللغة الدقيقة يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تقديم النتائج الصحيحة. خاصةً في السياقات التقنية، مثل البرمجة، فإن استخدام مصطلحات محددة مثل "شهادة SSL" أو "مخزن أعمدة MariaDB" أو "حاوية Docker" يُحدث فرقاً كبيراً. كلما كانت المدخلات أكثر دقة واستهدافاً، كانت النتائج أفضل.

السباب: التنفيس عن الإحباط، أو هل هذه مشكلة؟

يمكن للغة الشتائم أو اللغة المشحونة بالعواطف أن تخفف من الإحباط البشري، ولكنها لن تساعد الذكاء الاصطناعي. في الواقع، قد تؤدي مثل هذه التعبيرات إلى إرباك النتيجة، حيث يعتمد الذكاء الاصطناعي على الوضوح والمنطق. لذا، حتى لو كان الأمر مغرياً في بعض الأحيان، اترك الشتائم. سوف يتفهم الذكاء الاصطناعي مشكلتك بشكل أفضل إذا حافظت على هدوئك وتنظيمك.

الاختيار الصحيح لتنسيق الإخراج: Markdown أو JSON أو HTML؟

مسألة أخرى مهمة عند العمل مع الذكاء الاصطناعي هي تنسيق الإخراج. اعتمادًا على الاستخدام المقصود، يمكنك تحديد كيفية هيكلة الذكاء الاصطناعي لاستجابته. إذا كنت تريد إجابة منظمة بوضوح ولكن بسيطة، فقد يكون Markdown هو الخيار الأفضل. JSON مثالي للبيانات المقروءة آليًا. إذا كان الإخراج سيتم عرضه على موقع إلكتروني، فإن HTML هو تنسيق جيد. من خلال طلب هذه التنسيقات على وجه التحديد، ستحصل على النتيجة المطلوبة بكفاءة أكبر وبتنسيق يمكنك معالجته بشكل أكبر.

بناء الأسئلة وتوسيع نطاقها

إحدى أكثر الطرق فعالية للحصول على إجابات دقيقة من الذكاء الاصطناعي هي بناء الأسئلة وتوسيعها خطوة بخطوة. فغالباً ما يؤدي الاستفسار الفردي الشامل إلى إجابات غير دقيقة أو مثقلة. وبدلاً من ذلك، من المنطقي تقسيم السؤال المعقد إلى أسئلة فرعية أصغر وبسيطة ثم إضافة التفاصيل تدريجياً. هذا له العديد من المزايا: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كل سؤال فرعي على وجه التحديد، وتتاح لك الفرصة للتعمق في الموضوع أثناء تقدمك.

على سبيل المثال، قد يكون سؤال مثل"اشرح مفهوم Docker وكيفية استخدامه لبناء حل لتحويل تطبيق الويب إلى حاوية" واسعًا جدًا. سيكون من الأفضل أن تبدأ بسؤال أولي مثل"ما هو Docker؟" ثم تتابع بسؤال"كيف يتم استخدام Docker لتطبيقات الويب؟ تسمح لك هذه التقنية بتوجيه الذكاء الاصطناعي وتصبح الإجابات أكثر تفصيلاً وتحديداً.

من خلال بناء الأسئلة مع تقدمك، لا يمكنك فقط التأكد من حصولك على المعلومات الصحيحة فحسب، بل يمكنك أيضًا معالجة الغموض بشكل أفضل وتوضيح الإجابات بشكل أكبر.

عندما يكون من المنطقي فتح جلسة ذكاء اصطناعي جديدة

قد يكون من الصعب في بعض الأحيان أن تقرر ما إذا كان ينبغي عليك مواصلة العمل في جلسة ذكاء اصطناعي حالية أو فتح جلسة جديدة. لكلا النهجين إيجابيات وسلبيات، اعتمادًا على سياق وتعقيد استفسارك. إذا كنت تعمل على موضوع مستمر حيث يكون للذكاء الاصطناعي بالفعل سياق ذو صلة، فقد يكون من الأفضل الاستمرار في استخدام نفس الجلسة. لدى الذكاء الاصطناعي بالفعل فهم لمسار المحادثة حتى الآن ويمكنه تقديم إجابات أكثر دقة بناءً على ذلك.

ومع ذلك، قد يكون من المفيد أيضًا بدء جلسة جديدة، خاصةً إذا كنت ترغب في معالجة موضوع جديد تمامًا أو إذا أدركت أن الذكاء الاصطناعي يميل في الاتجاه الخاطئ بناءً على الاستفسارات السابقة. توفر الجلسات الجديدة "بداية واضحة"، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي بدون أي بيانات سابقة. قد يكون ذلك مفيداً إذا أدركت أن الإجابات السابقة لا تقدم النتائج المرجوة.

مثال آخر للجلسة الجديدة هو عندما تعمل مع نوع مختلف من الاستعلام، مثل عندما تنتقل من الأسئلة التقنية إلى المعلومات العامة. يمكن أن يؤدي الفصل النظيف بين الجلسات إلى تحسين جودة الإجابات، حيث لا يحاول الذكاء الاصطناعي ربط سياق غير ذي صلة.

لذلك يعتمد القرار على مدى تعقيد الموضوع ودقة الإجابات حتى الآن. إذا لاحظت أن السياق القديم يتداخل مع الإجابات الجديدة، فمن المستحسن بدء جلسة جديدة.

الخاتمة

غالبًا ما يتطلب التفاعل الناجح مع الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد سؤال بسيط. يتعلق الأمر بالتواصل بشكل واضح ودقيق وهادف. سواء باستخدام مصطلحات تقنية محددة، أو حذف كلمات التوقف والتعبيرات العاطفية أو اختيار تنسيق الإخراج الصحيح - ستوفر لك هذه النصائح الوقت وتحصل على الإجابات التي تحتاجها بالضبط.