التعامل مع الغموض والسلامة والجودة الفورية
تعلم كيفية تصميم مطالبات مرنة يمكنها التعامل مع الغموض، ورفض الطلبات غير الآمنة، وتصحيح أخطائها بنفسها.
حتى الآن، ركزت الأمثلة على الحالات الواضحة حيث يكون قصد المستخدم واضحًا، والمهمة واضحة. نادرًا ما تعمل أنظمة الإنتاج في ظل هذه الظروف. فقد يقدم المستخدمون معلومات غير مكتملة، أو يطرحون أسئلة خارجة عن نطاق النظام، أو يحاولون القيام بإجراءات لم يُصمم النظام لدعمها.
لنفترض وجود روبوت لحجز المواعيد يعمل بالذكاء الاصطناعي في عيادة طبية. يكتب المستخدم: "أحتاج إلى زيارة الطبيب بعد ظهر الأسبوع القادم". قد يخمن الروبوت، بدافع المساعدة، ما يقصده المستخدم، فيحجز له موعدًا "يوم الأربعاء القادم الساعة 2:00 مساءً". إذا كان هذا التخمين خاطئًا، فإن الروبوت قد تسبب في مشكلة حقيقية لكل من المستخدم والعيادة.
هذا هو التحدي الأساسي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي عالية الجودة. يجب أن تكون مُدخلاتنا مرنة. يجب تصميمها للتعامل ليس فقط مع المدخلات الواضحة، بل أيضًا مع المدخلات الغامضة أو غير المكتملة أو المُضللة. في هذا الدرس، سنتعلم تصميم مُدخلات تتعامل بسلاسة مع الغموض، وترفض الإجابة على الأسئلة غير الآمنة، وتستطيع تقييم مخرجاتها وتحسينها، ويمكن استكشاف أخطائها وإصلاحها بشكل منهجي عند ضعف أدائها.
معالجة استفسارات المستخدم الغامضة
إن ميل الذكاء الاصطناعي إلى التخمين عند مواجهة استعلام غير مكتمل يُعدّ مصدرًا رئيسيًا للخطأ وإحباط المستخدم. خط دفاعنا الأول والأهم هو تصميم نافذة التنبيه بحيث تتوقف عن التخمين وتبدأ بالتوضيح.
توجيه النموذج لطرح أسئلة توضيحية
في أي تطبيق تفاعلي، تُعدّ الطريقة الأمثل للتعامل مع الغموض هي إعادة توجيه الحوار إلى المستخدم. فبدلاً من السماح للنموذج بافتراض خاطئ محتمل، يمكننا توجيهه صراحةً لطلب المعلومات التي يحتاجها. لنُعد تصميم نافذة طلب المعلومات لروبوت حجز المواعيد الطبية.
System prompt: You are an appointment booking assistant for a medical clinic. Your goal is to schedule an appointment based on the user's request. Extract the doctor's name, requested day, and time, and confirm the booking. |
User prompt: I need to see a doctor next week afternoon. |
Assistant response: Okay, I have booked an appointment for you with Dr. Evans for next Wednesday at 2:00 PM. Is that correct? |
والآن، دعونا نضيف قاعدة للتعامل مع الغموض.
System prompt: You are an appointment booking assistant for a medical clinic. Your goal is to schedule an appointment. You require three pieces of information to book an appointment: 1. The specific doctor's name. 2. The exact day (e.g., Monday, July 22nd). 3. The specific time (e.g., 3:00 PM). Rule: If any of these details are missing or ambiguous in the user's request, do not guess. Instead, your task is to ask a clarifying question to get the missing information. Only confirm the booking when you have all three details. |
User prompt: I need to see a doctor next week afternoon. |
Assistant response: I can certainly help you book an appointment. To make sure I get it right, could you please provide the specific day you'd like to come in and the name of the doctor you'd like to see? |
هذا التنبيه الثاني أكثر قوة لأنه يمنع الأخطاء، ويبني ثقة المستخدم، ويضمن أن التطبيق يؤدي وظيفته بشكل صحيح.