کتاب LLM Prompt Engineering For Developers

راهنمای جامع مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان: تسلط بر تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان LLM، منبعی جامع و عملی برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند هنر ساخت پرامپت‌های مؤثر برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-3.5 و GPT-4 را تسلط پیدا کنند. این کتاب با رویکردی پروژه‌محور، شما را از مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP) تا تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت هدایت می‌کند. با استفاده از ابزارهایی مانند LangChain، Azure Prompt Flow و promptfoo، این کتاب به شما کمک می‌کند تا پرامپت‌هایی بهینه و قدرتمند برای تعاملات پویا با LLMs طراحی کنید. نظرات مثبت خوانندگان، مانند «کیفیت و عمق بی‌نظیر» (MR G STEWART) و «راهنمایی دوستانه اما دقیق» (Iver)، گواهی بر ارزش این کتاب است.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

• آموزش جامع مهندسی پرامپت: یادگیری نحوه ساخت پرامپت‌های مؤثر برای به حداکثر رساندن پتانسیل LLMs.

• تمرکز بر ابزارهای مدرن: کاوش در ابزارهایی مانند openai، LangChain، promptfoo، betterprompt و Azure Prompt Flow برای تست و بهینه‌سازی پرامپت‌ها.

• تکنیک‌های پیشرفته: تسلط بر مفاهیمی مانند یادگیری چندشوتی (Few-shot Learning)، زنجیره تفکر (Chain of Thought)، و ReAct.

• تمرین‌های عملی: پروژه‌های واقعی و تمرین‌هایی برای تقویت مهارت‌های مهندسی پرامپت.

• شامل نسخه PDF رایگان: با خرید نسخه چاپی یا کیندل، نسخه PDF کتاب به‌صورت رایگان ارائه می‌شود.

درباره کتاب

مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان LLM شما را در سفری جامع از تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP) تا پیچیدگی‌های مدل‌های زبانی مدرن مانند GPT می‌برد. این کتاب بر اهمیت مهندسی پرامپت تأکید دارد و نشان می‌دهد که موفقیت در تعامل با LLMs نه‌تنها به پرس‌وجوهای ساده، بلکه به فهم عمیق از زمینه، ساختار و منطق مدل بستگی دارد. شما با استفاده از ابزارهای پیشرفته، پرامپت‌هایی را طراحی، تست و بهینه‌سازی خواهید کرد و تکنیک‌هایی مانند یادگیری چندشوتی، زنجیره تفکر، ReAct و پرپلکسیتی را برای بهبود دقت و کارایی مدل‌ها به کار خواهید گرفت.

این کتاب با مثال‌های واقعی و تمرین‌های عملی، شما را درگیر فرآیند یادگیری می‌کند و مهارت‌های لازم برای توسعه چت‌بات‌های تخصصی و برنامه‌های مبتنی بر LLM را به شما می‌آموزد. در پایان، نه‌تنها قدرت مهندسی پرامپت را درک خواهید کرد، بلکه توانایی پیاده‌سازی آن را به‌صورت مؤثر خواهید داشت.

آنچه خواهید آموخت

• مبانی NLP و LLMs: درک تکامل پردازش زبان طبیعی و معماری مدل‌هایی مانند GPT.

• مهندسی پرامپت: یادگیری اصول و بهترین روش‌ها برای ساخت پرامپت‌های مؤثر.

• تکنیک‌های پیشرفته: تسلط بر یادگیری چندشوتی، زنجیره تفکر، خود-سازگاری (Self-Consistency) و ReAct.

• کار با ابزارها: استفاده از openai، LangChain، promptfoo، betterprompt و Azure Prompt Flow برای طراحی و تست پرامپت‌ها.

• بهینه‌سازی پرامپت‌ها: استفاده از پرپلکسیتی به‌عنوان معیاری برای بهبود عملکرد.

• کاربردهای عملی: یادگیری موارد استفاده مهندسی پرامپت در چت‌بات‌ها، برنامه‌های تجاری و سیستم‌های هوشمند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگانی که دانش پایه‌ای از پایتون یا جاوااسکریپت دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در کار با LLMs گسترش دهند، ایده‌آل است. چه مبتدی باشید که به دنبال ساخت چت‌بات‌های تخصصی است یا توسعه‌دهنده‌ای با تجربه که می‌خواهد تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت را یاد بگیرد، این کتاب راهنمایی کامل ارائه می‌دهد.

فهرست مطالب

بخش اول: مفاهیم پایه

1. از NLP تا مدل‌های زبانی بزرگ
   مروری بر تکامل پردازش زبان طبیعی و معرفی LLMs.

2. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
   اصول اولیه و اهمیت مهندسی پرامپت در تعامل با LLMs.

3. OpenAI GPT و پرامپتینگ: مقدمه
   آشنایی با مدل‌های GPT و نحوه تعامل با آن‌ها.

4. راه‌اندازی محیط
   تنظیم محیط توسعه با ابزارهایی مانند openai Python library.

بخش دوم: تکنیک‌های مهندسی پرامپت

1. یادگیری چندشوتی و زنجیره تفکر
   کاوش در یادگیری چندشوتی و مفهوم زنجیره تفکر.

2. زنجیره تفکر (CoT)
   پیاده‌سازی زنجیره تفکر برای بهبود استدلال مدل‌ها.

3. پرامپتینگ زنجیره تفکر صفرشوتی
   استفاده از زنجیره تفکر بدون نیاز به مثال‌های اولیه.

4. پرامپتینگ زنجیره تفکر خودکار (AutoCoT)
   خودکارسازی فرآیند زنجیره تفکر برای پرامپت‌ها.

5. خود-سازگاری (Self-Consistency)
   بهبود دقت پاسخ‌ها با استفاده از خود-سازگاری.

6. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
   انتقال دانش بین مدل‌ها برای بهبود عملکرد.

7. پرپلکسیتی به‌عنوان معیاری برای بهینه‌سازی پرامپت
   استفاده از پرپلکسیتی برای ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها.

8. ReAct: استدلال + عمل
   ترکیب استدلال و عمل برای تعاملات پویا با LLMs.

9. پرامپتینگ دانش عمومی
   استفاده از پرامپت‌های عمومی برای استخراج دانش گسترده.

بخش سوم: ابزارها و کاربردها

1. مقدمه‌ای بر Azure Prompt Flow
   طراحی جریان‌های اجرایی با رابط بصری Azure برای توسعه LLM.

2. LangChain: راهنمای مهندس پرامپت
   استفاده از LangChain برای ساخت و تست پرامپت‌های پیشرفته.

3. راهنمای عملی برای تست و امتیازدهی به پرامپت‌ها
   استفاده از ابزارهایی مانند promptfoo برای ارزیابی پرامپت‌ها.

4. دستورالعمل‌های عمومی و بهترین روش‌ها
   بهترین روش‌ها برای طراحی پرامپت‌های مؤثر و قابل‌اعتماد.

5. چگونگی و مکان استفاده از مهندسی پرامپت
   کاوش در موارد استفاده واقعی مانند چت‌بات‌ها و سیستم‌های تجاری.

6. آناتومی یک پرامپت
   تجزیه و تحلیل اجزای یک پرامپت مؤثر.

7. انواع پرامپت‌ها
   بررسی انواع مختلف پرامپت‌ها و کاربردهای آن‌ها.

8. پایگاه‌های داده پرامپت، ابزارها و منابع
   معرفی منابع و ابزارهای مفید برای مهندسی پرامپت.