هناك سيناريوان رئيسيان حيث تكون هندسة المطالبة مهمة:

1. التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بنفسك: بالنسبة لمعظم المستخدمين اليوميين، فإن المعرفة الأساسية بقدرات الذكاء الاصطناعي وبعض حيل المطالبة كافية. يمكنك تقديم ملاحظات وإعادة النظر في النتائج. عادةً لا تكون هندسة المطالبة المتقدمة ضرورية.

2. التأتمت أو التفويض إلى آخرين: إذا كنت تنشئ مطالبات لآخرين لاستخدامها، أو تؤتمت العمليات باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن هندسة المطالبة تصبح حاسمة. تحتاج إلى ضمان أن المطالبات محددة بشكل جيد، وتوفر سياقًا كافيًا، وتنتج نتائج متسقة وموثوقة دون إشراف بشري.

في السيناريو الثاني، تصبح هندسة المطالبة ذات صلة حيوية. ستريد:

• صياغة مطالبات مفصلة تحدد جميع السياقات والمتغيرات اللازمة.
• استخدام تقنيات مثل قوالب المطالبة والمطالبات متعددة الأجزاء وسلسلة المطالبات لبناء مطالبات شاملة.
• اختبار والتكرار على المطالبات لضمان عملها كما هو متوقع، خاصةً للحالات الحرجة أو المتكررة.

يمكن لـ "سام مبتكر المطالبة" في AI Advantage GPT المساعدة في تأتمت هذه العملية، وإنشاء مطالبات جيدة البناء بسرعة أو تحسين المطالبات الحالية. من خلال توفير المزيد من السياق مسبقًا، يمكنك الحصول على نتائج أكثر اتساقًا وموثوقية من الذكاء الاصطناعي، حتى في سيناريوهات التأتمت الكاملة.

هناك سيناريوان رئيسيان حيث تكون هندسة المطالبة ذات صلة:

1. التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بنفسك: في هذه الحالة، حيث تتفاعل مباشرةً مع الذكاء الاصطناعي وتستطيع تقديم ملاحظات، غالبًا لا تكون هندسة المطالبة ضرورية. مع فهم أساسي لقدرات الذكاء الاصطناعي وبعض الحدس، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية لمعظم المهام اليومية. يسمح لك عملية التغذية المرتدة التكرارية بتنقيح المطالبات حسب الحاجة.

2. التأتمت أو التفويض إلى آخرين: هذا هو المكان الذي تصبح فيه هندسة المطالبة حاسمة. عندما تنشئ مطالبات لآخرين لاستخدامها، أو تؤتمت العمليات دون إشراف بشري، تحتاج إلى ضمان أن المطالبات مصممة بعناية وتوفر سياقًا كافيًا. هذا يساعد على الحفاظ على الاتساق والموثوقية في مخرجات الذكاء الاصطناعي. السيناريوهات تشمل:

   • صياغة مطالبات للموظفين أو أعضاء الفريق لاستخدامها
   • تأتمت المهام باستخدام مطالبات ستعمل بشكل متكرر دون مراجعة بشرية
   • استخدام مطالبة بشكل متسق على مر الوقت، حيث تكون القابلية للتنبؤ مهمة

بالنسبة للفئة الأولى، فإن التعليم الأساسي حول أدوات الذكاء الاصطناعي وبعض تقنيات المطالبة كافٍ. ولكن بالنسبة للفئة الثانية، تصبح مهارات هندسة المطالبة المتقدمة ضرورية لإنشاء مطالبات قوية وثابتة وموثوقة. يمكن لـ "سام مبتكر المطالبة" في AI Advantage GPT المساعدة في إنشاء هذه المطالبات بسرعة وبالمستوى المناسب من التفاصيل.

سام مبتكر المطالبة هو أداة ذكاء اصطناعي قوية تم تطويرها بالتعاون بين المتحدث ورأس، وهو مهندس مطالبات تشيكي. تم تصميمها لمساعدة المستخدمين على إنشاء مطالبات عالية الجودة وغنية بالسياق لمختلف حالات الاستخدام، خاصةً في السيناريوهات حيث يكون الاتساق والقابلية للتنبؤ أمرًا بالغ الأهمية.

تقدم الأداة ثلاث وظائف رئيسية:

1. البناء السريع: يتيح هذا الوضع للمستخدمين إنشاء مطالبة شاملة بسرعة من خلال مجرد ذكر المهمة التي يريدون إنجازها. ثم تقوم الأداة بصياغة مطالبة مفصلة، بما في ذلك السياق الأساسي والإرشادات وقالب للتخصيص.

2. الاستبيان التفاعلي: بالنسبة لحالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا، تقوم الأداة بتوجيه المستخدمين من خلال استبيان تفاعلي، وتطرح أسئلة مفصلة لفهم المتطلبات المحددة بشكل أفضل. بناءً على استجابات المستخدم، تقوم الأداة بإنشاء مطالبة مصممة خصيصًا لتتناول تفاصيل حالة الاستخدام.

3. تحسين المطالبة: يتيح هذا الميزة للمستخدمين إدخال مطالباتهم الحالية، ثم تقوم الأداة بتعزيزها من خلال تفصيل السياق وتحسين البنية الكلية والاتساق.

الفوائد الرئيسية لاستخدام سام مبتكر المطالبة تشمل:

• الاتساق والموثوقية: من خلال دمج السياق الأساسي والإرشادات، تضمن المطالبات المنشأة نتائج متسقة وقابلة للتنبؤ، خاصةً بالنسبة للعمليات المؤتمتة أو المهام المتكررة.
• توفير الوقت: تبسط الأداة عملية هندسة المطالبة، مما يوفر للمستخدمين الوقت والجهد الثمينين في صياغة مطالبات عالية الجودة.
• إمكانية الوصول: تتوفر الأداة مجانًا، مما يجعل تقنيات هندسة المطالبة المتقدمة في متناول جمهور أوسع.

يؤكد المتحدث أن بينما المعرفة الأساسية بهندسة المطالبة مفيدة لمعظم المستخدمين، فإن الأداة مفيدة بشكل خاص للسيناريوهات التي لا يكون فيها المستخدمون مشاركين مباشرةً في عملية التغذية المرتدة، مثل عند تفويض المهام أو تأتمت العمليات.

بشكل عام، يعد سام مبتكر المطالبة إضافة قيمة إلى مجموعة أدوات المتحدث، وتوفر حلاً لكثير من التحديات المرتبطة بهندسة المطالبة في سياق نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT.

في الختام، لا تعتبر هندسة المطالبة غير ذات صلة، ولكن الحاجة إليها تعتمد على حالة الاستخدام المحددة. بالنسبة للتفاعلات اليومية مع ChatGPT، حيث يمكنك تقديم ملاحظات وتنقيح النتائج بشكل تكراري، قد يكون فهم أساسي لقدرات الأداة وبعض حيل المطالبة كافيًا. ومع ذلك، في السيناريوهات التي تحتاج فيها إلى تأتمت المهام أو تفويض المطالبات إلى آخرين أو استخدام مطالبة بشكل متكرر، تصبح هندسة المطالبة المتقدمة أمرًا حاسمًا.

يعد "سام مبتكر المطالبة" في AI Advantage GPT حلاً يمكن أن يساعد في معالجة الحاجة إلى مطالبات أكثر اتساقًا وموثوقية. يتيح لك إنشاء مطالبات بسرعة، وبنائها بشكل أكثر تفصيلاً من خلال الإجابة على سلسلة من الأسئلة، أو تحسين المطالبات الحالية من خلال إضافة المزيد من السياق. يمكن أن يساعد هذا في ضمان عمل مطالباتك بشكل متسق عبر مختلف النماذج وحالات الاستخدام.

بينما تسعى بعض التطبيقات إلى تقليل الحاجة إلى المطالبات المخصصة، لا تزال القدرة على هندسة المطالبات قيمة، خاصةً عندما تريد الاحتفاظ بالسيطرة على جودة الإخراج والاتساق. يواصل مجتمع AI Advantage والمشارك في الإنشاء، رأس، العمل على تحسين وظائف "سام مبتكر المطالبة" لجعله أداة قوية لاحتياجات هندسة المطالبة الخاصة بك.