Few-Shot Prompting، التعلّم بالأمثلة

Few-Shot Prompting قد يكون أسرع طريق لتحسين مخرجاتك من الذكاء الاصطناعي. مثال واحد يعادل صفحة تعليمات مكتوبة. هذا الدليل يشرح كيف.

الفكرة الأساسية

بدل شرح ما تريده بالكلمات، أرِ النموذج ما تريد. النماذج اللغوية ممتازة في التقاط الأنماط.

بدلاً من:

"اكتب لي عناوين إعلانية جذّابة مختصرة مثيرة للفضول قصيرة تجذب الانتباه..."

اكتب:

"اكتب على نمط هذه الأمثلة:

• 'أوقف نزيف راتبك'
• 'العملاء يهربون، والسبب صادم'
• '3 كلمات غيّرت مبيعاتنا'

موضوعي: منتج تنظيف السجاد"

النموذج يلتقط النمط (قصير، صادم، مثير للفضول) ويطبّقه.

متى تستخدمها؟

1) أسلوب محدّد

كاتب معيّن، منصّة معيّنة، هوية علامتك التجارية.

2) شكل غير قياسي

JSON مخصّص، جدول بأعمدة محدّدة، تنسيق داخلي لشركتك.

3) لهجة أو تسجيل معيّن

مثال: "على نمط تغريدات @X (تختصر جدّاً، تحوي emoji واحداً، بلا هاشتاق):

• 'المشروع فشل. علّمني ثلاثة أشياء '
• 'خسرت 100 ألف. الدرس ما يستحقّ 10 ريال '
• 'ابتعدت عن الاجتماعات شهراً. عادت لي شركتي '

اكتب لي 5 على نفس النمط عن: [موضوعي]"

4) تصنيف بحدود دقيقة

مثال: "صنّف المراجعات لـ 'إيجابية / سلبية / محايدة'.

• 'المنتج ممتاز' → إيجابية
• 'وصل الطلب، المنتج معطوب' → سلبية
• 'وصل، لم أجرّبه بعد' → محايدة
• 'الجودة أقلّ من المتوقّع' → سلبية

الآن صنّف: '...'"

5) لغة تقنية داخلية

مصطلحات شركتك، منتجاتك، عملائك.

أنواع Few-Shot

1) Positive Examples فقط

اعطِ أمثلة على المدخل والمخرج الصحيح.

2) Positive + Negative

اعطِ مثالاً "خطأ" مع تعليم لماذا:

مطلوب: عنوان يجذب لكن لا يبالغ.

مثال جيّد: "5 أخطاء تقنية شائعة في تطوير Django"
لماذا: محدّد، عملي، بلا مبالغة.

مثال سيّئ: "الطريقة السرّية لتصبح مطوّر Django مليونيراً"
لماذا: مبالغة، وعد كاذب، غير محدّد.

اكتب لي عناوين جيّدة عن: [موضوعك]

3) Progressive Examples

كل مثال أكثر تعقيداً من السابق، يعلّم النموذج تدرّجاً.

قواعد كتابة أمثلة Few-Shot جيّدة

1) تنوّع الأمثلة

أمثلة تُغطّي حالات مختلفة. إذا كلها متشابهة، النموذج قد يقلّد التشابه بدل النمط.

2) وضوح النمط

اجعل النمط الذي تريده النموذج يلتقطه واضحاً. لا نمطَين متضادَّين.

3) الاتّساق في التنسيق

إذا مثالك:

input: X
output: Y

استمرّ عليه، لا تغيّر لـ:

سؤال: X
جواب: Y

4) اختصار الأمثلة

كل مثال قصير قدر الإمكان. Few-Shot طويل جدّاً يشغل نافذة السياق.

5) اختبر نمطك

بعد كتابة الأمثلة، اسأل نفسك: "لو أعطيت هذه الأمثلة إنساناً، هل سيفهم النمط؟" إذا لا، أعِد.

أمثلة عملية

تحويل بيانات إلى JSON

حوّل النصّ إلى JSON بهذا الشكل بالضبط:

مثال 1:
النصّ: "أحمد الرياض 35 مهندس"
JSON: {"name": "أحمد", "city": "الرياض", "age": 35, "job": "مهندس"}

مثال 2:
النصّ: "سارة جدة 28 طبيبة"
JSON: {"name": "سارة", "city": "جدة", "age": 28, "job": "طبيبة"}

الآن حوّل: "خالد الدمام 42 محاسب"

النموذج: {"name": "خالد", "city": "الدمام", "age": 42, "job": "محاسب"}

توليد رسائل مبيعات

اكتب رسائل تسويق بالبريد بأسلوب هذه الأمثلة:

مثال 1:
منتج: كورس تصميم
رسالة: "أخي المصمّم — لاحظت أنّك تتصفّح تصميمات من 3 أيام. جمعنا لك أفضل 20 نمطاً 2026 في دليل واحد. تحمّل مجاناً [الرابط أدناه]"

مثال 2:
منتج: تطبيق إدارة مالية
رسالة: "متى راجعت مصاريفك آخر مرّة؟ 89% من الشباب لا يعرفون أين يذهب راتبهم. جرّب [الاسم] 30 يوماً مجاناً — واكتشف. [الرابط أدناه]"

الآن اكتب رسالة لمنتج: تطبيق تعلّم لغات

النموذج يقلّد: افتتاحية تحاكي، إحصاء صادم، وعد ملموس، CTA.

تلخيص متّسق

لخّص كل مقال في 3 نقاط، كل نقطة سطر واحد، تبدأ بفعل.

مثال 1:
المقال: [عن الادّخار]
الملخّص:
- ابدأ بادّخار 10% من دخلك تلقائياً.
- افصل حساب الطوارئ عن الجاري.
- استثمر ما فوق 6 أشهر مصاريف.

الآن لخّص: [مقالك]

Few-Shot مع Chain of Thought

جمع التقنيتين يعطي قوّة مضاعفة:

حلّ المسائل الرياضية بشرح الخطوات.

مثال 1:
السؤال: تاجر يشتري 100 قطعة بـ10 ريال، يبيع بـ15. الربح؟
الحلّ:
1. الربح لكل قطعة = 15 - 10 = 5
2. الربح الإجمالي = 100 × 5 = 500
الجواب: 500 ريال.

مثال 2:
السؤال: مطعم يبيع وجبة بـ50 ريال، تكلفتها 20، مصاريف يومية 800. كم وجبة للربح؟
الحلّ:
1. الربح لكل وجبة = 50 - 20 = 30
2. لتغطية المصاريف = 800 / 30 = 26.67
3. للربح = 27 وجبة
الجواب: 27 وجبة.

الآن حلّ: [مسألتك]

Zero-Shot أفضل من Few-Shot أحياناً

النماذج الحديثة (GPT-5, Claude 4, Gemini 2.5) قوية جدّاً في Zero-Shot. متى تفضّله؟

• مهام قياسية (كتابة إيميل، ترجمة، تلخيص عام)
• حين لا يوجد نمط محدّد تريده
• حين الأمثلة قد تُقيّد الإبداع

قاعدة: جرّب Zero-Shot أوّلاً. إذا لم يكن كافياً، أضف Few-Shot.

أخطاء شائعة

1) أمثلة متشابهة جدّاً

كلها بنفس الشكل → النموذج يقلّد الشكل لا الجوهر.

2) أمثلة ضعيفة

إذا أمثلتك رديئة، المخرج رديء. اختر أمثلة أفضل ما رأيت.

3) أمثلة كثيرة (10+)

يشغل نافذة السياق، ينقص المساحة للمخرج الفعلي، لا يحسّن كثيراً.

4) أمثلة غير متّسقة في التنسيق

إذا استخدمت "input:" في مثالَين و"Q:" في ثالث، النموذج يختلط.

5) أمثلة قديمة

إذا الأمثلة لموضة 2020، والمطلوب 2026، النموذج يعطيك 2020.

نصائح للمحترف

1. احتفظ بمكتبة أمثلة لكل نوع مهمّة تكرّرها
2. جدّد أمثلتك كل 6 أشهر (النماذج تتحسّن، الأمثلة الجديدة تعطي أفضل نتائج)
3. اختبر مثالاً واحداً أوّلاً، إذا نجح، الباقي يعمل
4. لا تُتْعِب النموذج، أمثلة قصيرة أفضل من طويلة
5. حين تشكّ، أضف مثالاً سلبياً لتوضيح ما لا تريده

المصادر الرسمية

• OpenAI، Few-Shot Prompting
• Anthropic، Multi-Shot Prompting
• Google، Few-Shot Learning

اقرأ أيضاً: هندسة البرومت، الدليل الشامل · Chain of Thought · قواعد كتابة البرومت · Role Prompting