با رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT، Gemini و Claude، نیاز به روش‌هایی برای کنترل دقیق‌تر رفتار این مدل‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. یکی از مهم‌ترین این روش‌ها مهندسی زمینه یا Context Engineering است. این مفهوم ترکیبی از علم، طراحی و استراتژی است که به ما اجازه می‌دهد یک مدل هوش مصنوعی را نه‌تنها با دستور، بلکه با کل مجموعه شرایط و منابع مورد نیازش هدایت کنیم.
مهندسی زمینه چیست؟
context engineering هنر و علم طراحی ورودی‌ها، شرایط و منابعی است که مدل زبانی در آن کار می‌کند تا خروجی دقیق، کنترل‌شده و هم‌راستا با هدف ارائه دهد.
اگر بخواهیم ساده بگوییم، مهندسی پرامپت فقط یکی از اجزای مهندسی زمینه (context engineering) است. در حالی که Prompt Engineering روی نوشتن دستور خوب تمرکز دارد، context engineering روی ساخت کل فضای کاری مدل کار می‌کند.
تفاوت Context Engineering با Prompt Engineering
- Prompt Engineering → فقط بر نوشتن دستور (پرامپت) تمرکز دارد.
- Context Engineering → علاوه بر دستور، تمام داده‌ها، متادیتا، اهداف، نقش‌ها و محدودیت‌ها را به صورت هوشمند آماده می‌کند.
| ویژگی | مهندسی پرامپت | مهندسی زمینه |
|---|---|---|
| تمرکز | نوشتن دستورالعمل واضح | طراحی کل فضای ورودی مدل |
| داده‌های ورودی | فقط متن پرامپت | پرامپت + تاریخچه + ابزارها + دانش |
| کاربرد | تولید پاسخ یک‌باره | ساخت سیستم‌ها و ایجنت‌های هوشمند |
| سطح کنترل | محدود | بسیار بالا |
مثال:
1- Prompt Engineering:
- یک متن ۵۰۰ کلمه ای درباره بازاریابی محتوا بنویس
2- Context Engineering:
- نقش مدل: «کارشناس بازاریابی با ۱۰ سال تجربه»
- دانش: «آمار ۲۰۲۴، ترندهای سئو، منابع داخلی سازمان»
- ابزار: «تحلیلگر کلمات کلیدی»
- گاردریل: «عدم استفاده از اصطلاحات فنی بیش از حد»
- خروجی: متن ۵۰۰ کلمه‌ای با لحن نیمه‌رسمی و بهینه‌سازی سئو
عناصر اصلی در Context Engineering
یک سیستم مبتنی بر مهندسی زمینه معمولاً از این ۶ بخش اصلی تشکیل می‌شود:
1- مدل (Model)
انتخاب مدل هوش مصنوعی مناسب مانند GPT، Gemini یا Grok که توانایی‌های پردازشی مورد نظر را دارد.
2- ابزارها (Tools)
امکانات جانبی که مدل برای انجام کارها از آن‌ها استفاده می‌کند، مانند APIها، اتصال به پایگاه داده یا سیستم رزرو.
3- دانش و حافظه (Knowledge & Memory)
داده‌های داخلی، سیاست‌های سازمان، تعاملات گذشته که برای شخصی‌سازی پاسخ‌ها استفاده می‌شوند.
4- صدا و گفتار (Voice & Speech)
توانایی درک و تولید صدا یا ویدئو در تعاملات.
5- هماهنگ‌سازی (Integration)
اتصال و همگام‌سازی با سرویس‌ها، نرم‌افزارها و داده‌های خارجی.
6- گاردریل‌ها (Guardrails)
قوانین و محدودیت‌هایی که برای کنترل رفتار مدل اعمال می‌شوند، مثل جلوگیری از افشای داده‌های حساس.
کاربردهای مهندسی زمینه
- ساخت ایجنت‌های هوشمند با رفتار کنتر ل‌شده
- ایجاد مشاوران مجازی تخصصی در حوزه‌هایی مانند پزشکی، حقوق، کسب وکار
- طراحی چت‌بات‌های آموزش‌محور برای یادگیری تعاملی
- اجرای دستورات چند مرحله‌ای که نیاز به هماهنگی ابزارها و داده‌ها دارند
- ساخت سیستم‌های پاسخگویی سازمانی با استفاده از داده‌های داخلی
بیشتر بدانید: آنالیز اینستاگرام با هوش مصنوعی
جمع بندی
مهندسی زمینه یک رویکرد جامع و پیشرفته برای هدایت مدل‌های زبانی است که فراتر از نوشتن یک پرامپت ساده عمل می‌کند. این روش به شما امکان می‌دهد با ترکیب مدل، داده، ابزار و قوانین، ایجنت‌هایی بسازید که واقعاً هوشمند و قابل اعتماد باشند. هر چه این زمینه دقیق‌تر طراحی شود، خروجی نهایی مدل نیز با کیفیت‌تر خواهد بود.
بیشتر بدانید: هوش مصنوعی و دستیار شخصی
سؤالات متداول (FAQ)
خیر، هر کسی که با هوش مصنوعی کار می‌کند، از تولیدکننده محتوا گرفته تا طراح محصول، می‌تواند از آن استفاده کند.
امکانش هست، اما کیفیت، پایداری و کنترل روی رفتار ایجنت به‌شدت کاهش می‌یابد.