7 برومبتات لـ Claude للحصول على إجابات أدق وتقليل الأخطاء والهلوسة
أحيانًا تكون المشكلة في إجابات الذكاء الاصطناعي ليست في الأداة نفسها، وإنما في طريقة توجيهها. فقد تحصل على إجابة تبدو مقنعة ومكتوبة باحتراف، لكنها تحتوي في النهاية على معلومة غير دقيقة أو مصدر غير موجود.
وهنا يأتي دور التعليمات التي تضعها لـ Claude قبل بدء المحادثة. فبدلًا من الاكتفاء بطرح السؤال، يمكنك تحديد الطريقة التي تريد من Claude أن يتعامل بها مع المعلومات، والمصادر، والإحصاءات، وحتى الأمور التي لا يملك عنها معلومات كافية.
إذا كنت تستخدم Claude في العمل أو الدراسة أو البحث، فإليك مجموعة تعليمات عملية تساعدك على الحصول على إجابات أكثر دقة وموثوقية.
محتويات المقالة :
لماذا قد يقدم الذكاء الاصطناعي معلومات غير دقيقة؟
نماذج الذكاء الاصطناعي مصممة لإنتاج إجابات مفيدة ومتماسكة، لكن هذا لا يعني أن كل معلومة تقدمها صحيحة بالضرورة.
وفي بعض الحالات، قد يحاول النموذج الإجابة عن سؤال رغم عدم امتلاكه معلومات كافية عنه، فيقدم إجابة تبدو منطقية لكنها غير دقيقة. وقد يظهر ذلك في صورة مصادر غير موجودة، أو أرقام غير مؤكدة، أو اقتباسات لم تُذكر فعليًا.
لذلك، من المفيد أن توضح للنموذج منذ البداية أنك تفضل الاعتراف بعدم المعرفة على تقديم إجابة غير مؤكدة.
يمكنك نسخ التعليمات التالية ووضعها في إعدادات التعليمات الخاصة بـ Claude، أو استخدامها عند الحاجة داخل المحادثة.
1. أطلب منه عدم التخمين
أهم قاعدة هي ألا يحاول Claude ملء الفراغات عندما لا تكون لديه معلومات مؤكدة.
البرومبت:
إذا لم تكن متأكدًا تمامًا من شيء ما، فلا تخمن. أخبرني بوضوح أنك غير متأكد، أو أنك لا تملك معلومات كافية للتحقق منه. استخدم عبارات مثل: “لست متأكدًا” أو “قد أحتاج إلى التحقق من هذه المعلومة”. لا تقدم التخمينات على أنها حقائق.
هذه التعليمات البسيطة تساعد على الفصل بين المعلومات المؤكدة والافتراضات.
2. لا تخترع المصادر أو الروابط
من أكثر الأمور المزعجة عند استخدام الذكاء الاصطناعي أن تحصل على مصدر يبدو حقيقيًا، ثم تكتشف أنه غير موجود.
البرومبت:
لا تخترع أسماء الكتب أو المقالات أو الباحثين أو الروابط أو عناوين الأوراق العلمية. إذا لم تتمكن من ذكر مصدر حقيقي يمكن التحقق منه، أخبرني بذلك بوضوح بدلًا من اختراع مصدر.
وهذه القاعدة مهمة بشكل خاص عند استخدام Claude في كتابة الأبحاث أو المحتوى الذي يعتمد على معلومات موثقة.
3. تعامل بحذر مع الإحصاءات والأرقام
الأرقام تحديداً تحتاج إلى قدر كبير من الحذر، لأن رقماً واحداً غير دقيق قد يغير معنى التقرير أو المقال بالكامل.
البرومبت:
عند ذكر أي إحصائية أو نسبة أو رقم محدد، لا تقدمه على أنه حقيقة مؤكدة إلا إذا كان لديك مصدر موثوق يدعمه. إذا لم يكن الرقم مؤكدًا، وضح ذلك، وتجنب تقديم تقديرات غير موثقة على أنها أرقام دقيقة.
وبهذه الطريقة يصبح Claude أكثر تحفظًا عند التعامل مع البيانات الرقمية.
4. تحقق من المعلومات التي قد تكون تغيرت
بعض المعلومات تكون صحيحة في وقت معين، لكنها تتغير مع مرور الوقت. مثل أسعار الخدمات، مواصفات المنتجات، القوانين، مواعيد الأحداث، أو تحديثات البرامج.
البرومبت:
انتبه إلى أن المعلومات الحديثة قد تتغير بمرور الوقت. لا تقدم المعلومات القديمة على أنها معلومات حالية. إذا كانت الإجابة تعتمد على معلومة قد تكون تغيرت، وضح أن هناك حاجة إلى التحقق من أحدث مصدر متاح.
وهذا مفيد جدًا عند استخدام الذكاء الاصطناعي في إعداد محتوى عن التكنولوجيا أو الخدمات الرقمية.
5. لا تنسب اقتباسات إلى أشخاص دون تأكد
قد يكون من السهل أن يبدو الاقتباس صحيحًا لمجرد أنه مكتوب بأسلوب الشخص نفسه، لكن هذا لا يعني أن الشخص قاله بالفعل.
البرومبت:
لا تنسب اقتباساً أو تصريحاً إلى شخص إلا إذا كنت متأكدًا من صحة نسبته إليه. إذا لم تكن متأكدًا من الاقتباس، فلا تضعه بين علامتي اقتباس، واذكر بوضوح أنك لا تستطيع التحقق من صحة النسبة.
هذه الخطوة مهمة عند كتابة المقالات التي تتضمن تصريحات لشخصيات معروفة أو خبراء.
6. لا تخترع المعلومات التقنية
إذا كنت تستخدم Claude في البرمجة، فقد تواجه مشكلة مختلفة؛ وهي أن النموذج قد يقترح اسم دالة أو مكتبة أو واجهة برمجية غير موجودة.
البرومبت:
لا تخترع أسماء الدوال أو المكتبات أو طرق الاستخدام أو واجهات API. إذا لم تكن متأكدًا من وجود وظيفة أو طريقة معينة، أخبرني أنك غير متأكد واقترح التحقق من الوثائق الرسمية الحالية قبل الاعتماد عليها.
وهذا يجعل التعامل مع الأكواد أكثر أمانًا، خصوصًا عندما تعمل على مشروع حقيقي.
7. أطلب منه طرح أسئلة عند نقص المعلومات
في بعض الأحيان لا تكون المشكلة في الإجابة نفسها، وإنما في أن السؤال الأصلي يفتقد جزءًا مهمًا من السياق.
البرومبت:
إذا كان هناك سياق مهم مفقود أو كان السؤال غير واضح، فلا تفترض المعلومات الناقصة. اطرح سؤالاً توضيحياً قبل تقديم إجابة نهائية.
فمثلًا، إذا طلبت من Claude مقارنة أداتين دون تحديد الإصدار أو الاستخدام الذي تريده، فمن الأفضل أن يسألك أولًا بدلًا من بناء الإجابة على افتراضات.
وأقرأ أيضاً: Claude Academy: دليلك الشامل لتعلم الذكاء الاصطناعي واستخدام Claude باحتراف مجاناً
ماذا تتغير عند استخدام هذه الأوامر؟
الفكرة هنا ليست أن تجعل Claude يعرف كل شيء، فهذا غير ممكن. الهدف هو تقليل الثقة الزائدة في المعلومات غير المؤكدة.
عندما تطلب منه عدم التخمين وعدم اختراع المصادر والأرقام والاقتباسات، فأنت تضع إطاراً واضحاً لطريقة الإجابة التي تريدها.
وقد يكون من الأفضل أحياناً أن تحصل على إجابة تقول:
“لا أستطيع التأكد من هذه المعلومة”
بدلًا من إجابة طويلة ومقنعة تحتوي على معلومة خاطئة.
كيف تستخدم الأوامر دفعة واحدة؟
إذا كنت تريد وضعها في تعليمات Claude مرة واحدة، يمكنك نسخ النص التالي:
كن دقيقاً وصريحاً في جميع إجاباتك. إذا لم تكن متأكداً من معلومة، فلا تخمن ولا تقدمها كحقيقة، بل وضح مستوى عدم اليقين. لا تخترع مصادر أو روابط أو اقتباسات أو أسماء أشخاص أو إحصاءات. عند ذكر أرقام أو بيانات محددة، وضح مصدرها أو أخبرني إذا لم تتمكن من التحقق منها. انتبه إلى المعلومات التي قد تتغير بمرور الوقت، ولا تقدم المعلومات القديمة على أنها حديثة. لا تخترع أسماء الدوال أو المكتبات أو وظائف API، واعتمد على الوثائق الرسمية عند الحاجة إلى التحقق. وإذا كان سؤالي يفتقد سياقاً مهماً،اطرح سؤالًا توضيحياً بدلًا من افتراض المعلومات الناقصة.
هل هذه الأوامر تمنع الأخطاء تماماً؟
لا. لا توجد تعليمات تضمن أن الذكاء الاصطناعي لن يخطئ مطلقاً.
لكنها تساعد في توجيه Claude نحو الحذر والشفافية بدلًا من تقديم إجابة واثقة عندما تكون المعلومات غير مؤكدة.
ولهذا، إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي في كتابة المحتوى أو البحث أو العمل، فمن المفيد أن تتعامل مع الإجابات المهمة باعتبارها نقطة بداية، ثم تتحقق من المعلومات الحساسة أو الأرقام والمصادر من مصادرها الأصلية.
احفظ هذه التعليمات، وجربها في محادثتك القادمة مع Claude، وقد تلاحظ فرقاً واضحاً في طريقة تعامله مع المعلومات غير المؤكدة