بدلاً من إعادة كتابة التعليمات نفسها في كل مرة، يمكنك حفظ مساعد مهيأ لمهمة تكررها باستمرار. فهو يتذكّر الطريقة التي تريد بها إنجاز العمل، فلا تبدأ أبدًا من صندوق فارغ.
كيف يعمل
المساعد المخصّص هو تعليماتك زائد موادك
تعليمات ثابتة+وثائقك الخاصةمساعد قابل لإعادة الاستخدام
لا يزال يكتب المسودات لا يتحقق منها. عادة التحقق من الحقائق تبقى بيدك.
يعيد المساعد المخصّص استخدام إعدادك كي لا تعيد كتابته في كل مرة؛ وهو لا يجعل الناتج أكثر تحققًا، لذا لا تزال تتحقق مما ينتجه.
تظهر هذه الإمكانية في كل أداة رئيسية تحت اسم مختلف. لدى Claude ميزتا Projects وSkills، ولدى ChatGPT ميزتا Custom GPTs وProjects، ولدى Google Gemini ميزة Gems، ولدى Microsoft Copilot الوكلاء (agents). والفكرة الكامنة وراءها واحدة.
يجمع المساعد المخصّص بين تعليمات ثابتة، وأسلوب متسق، ومواد مرجعية تحمّلها مرة واحدة، مثل دليل الأسلوب اللغوي المبسّط الخاص بمؤسستك أو قائمة أسئلة شائعة معتمدة، كي تتوقف عن إعادة كتابة الإعداد نفسه.
ولأن الإعداد محفوظ ومشترك، يبدأ كل موظف يستخدمه من التعليمات نفسها والمواد المرجعية نفسها، فيبقى الناتج متسقًا عبر الفريق.
أعدّ أداة لإعادة الصياغة بلغة بسيطة مضبوطة على مستوى القراءة الذي تريده، كي تعود كل إعادة صياغة بمستوى يستطيع عملاؤك متابعته.
أعدّ مساعدًا لتلخيص ملاحظات الاستقبال يُعيد الملاحظات بالتنسيق نفسه في كل مرة، وأداة للعثور على الموارد مزوَّدة مسبقًا بقائمة الإحالات المحلية لديك كي تستمد أسماءها مما تثق به بالفعل.
حمّل فقط مواد تملكها المؤسسة وقابلة للمشاركة في مساعد يشترك فيه الفريق، دون معرّفات العميل في الملفات المرجعية، لأن كل من يستخدمه يستطيع رؤية ما شكّل إجاباته.
الإعداد المحفوظ يسرّع العمل ويجعله أكثر ثباتًا، ويبقى كل ناتج مسودة تراجعها، لأن المساعد قد يغفل مادته المرجعية أو يتجاوزها.
كيف يعمل، وأين يتعطّل
1المساعد المخصّص ورقة تعليمات محفوظة زائد ملفات يقرأ منها
إن Custom GPT أو Gem أو Project أو Skill ليس نموذجًا جديدًا مدرَّبًا على بياناتك. بل هو النموذج الأساسي نفسه مع توجيه نظام (system prompt) محفوظ، يحمل تعليماتك الثابتة، ومجموعة من الملفات المرجعية تبحث فيها الأداة حين تسأل شيئًا، فتسحب المقاطع ذات الصلة إلى الطلب قبل أن تجيب. يُسمّى إلحاق نص مرجعي مسترجَع بنموذج عام على هذا النحو التوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation) (Lewis وزملاؤه، 2020). ولهذا تشكّل تعليماتك وملفاتك المرجعية كل إجابة: فهي توضع أمام النموذج في كل مرة يستجيب فيها.
2تحميل الملفات ليس كإعادة تدريب النموذج
يغيّر الضبط الدقيق (fine-tuning) الأوزان الداخلية للنموذج بتدريبه أكثر على أمثلة جديدة، وهو أمر مكلف ويبقى مطبوعًا في تلك النسخة. أما المساعد المخصّص فيفعل شيئًا أخف. فهو يترك النموذج دون تغيير ويسلّمه موادك ليقرأها في لحظة سؤالك. لهذا يمكنك تحديث مساعد مخصّص باستبدال ملف مرجعي، ولهذا لا تكون معرفة المساعد أكثر حداثة أو دقة من الملفات التي حمّلتها. لا شيء عن مؤسستك مكتوب داخل النموذج نفسه.
3المرجع يوجّه الإجابة، ولا يحصرها
لا يزال النموذج يكتب كل إجابة بتوقّع النص، لذا يمكنه أن يعتمد على ما تعلّمه في تدريبه العام وينتج شيئًا لم تقله الملفات المرجعية إطلاقًا، أو يذكر إجابة واثقة حين لا يُسفر بحثه في الملفات إلا عن القليل. توثّق مراجعات هذه الأنظمة نصًا سلسًا غير مدعوم بمصدره أو غير متسق معه (Ji وزملاؤه، 2023). أخبر المساعد أن يجيب فقط انطلاقًا من المواد المحمَّلة وأن يقول متى يكون شيء ما غير مغطى، واقرأ الناتج مع ذلك قبل أن يستخدمه أحد.
أعدّه مرة واحدة
كيف تُعدّ مساعدًا مخصّصًا يمكن لفريقك إعادة استخدامه
سمِّ المهمة التي يتولاها المساعد، مثل إعادة الصياغة بلغة بسيطة أو تلخيص ملاحظات الاستقبال.
اكتب التعليمات الثابتة مرة واحدة، بما في ذلك مستوى القراءة والنبرة والتنسيق الذي تريده.
حمّل مواد مرجعية يمكن لكل الفريق مشاركتها، مثل دليل أسلوب أو قائمة أسئلة شائعة معتمدة، دون معرّفات العميل فيها.
أضف سطرًا واحدًا إلى التعليمات حول ما ينبغي للمستخدم التحقّق منه قبل استخدام النتيجة.
شاركه مع الفريق، وراجع الإعداد عندما تتغيّر أدواتك أو موادك المرجعية.
التعليمات نفسها لإعادة الصياغة، تُكتب من جديدأداة مشتركة لإعادة الصياغة بلغة بسيطة
أعدّ أداة لإعادة الصياغة بلغة بسيطة يمكن لفريقك بأكمله إعادة استخدامها
أنت أداة لإعادة الصياغة بلغة بسيطة لمؤسستنا. أعد صياغة أي نص ألصقه بمستوى قراءة الصف السادس، في فقرات قصيرة بعناوين بسيطة. احتفظ بكل تاريخ ومبلغ وموعد نهائي، واذكرها في قائمة في النهاية كي أتحقق منها. اتّبع الصياغة والنبرة الواردتين في دليل الأسلوب الذي حمّلته. [حمّل دليل الأسلوب اللغوي المبسّط الخاص بمؤسستك، والصق نصًا دون معرّفات العميل]
قاعدة أمان. حمّل فقط مواد تملكها المؤسسة وخالية من تفاصيل العميل، وراجع كل إعادة صياغة قبل إرسالها.
أعدّ مساعدًا لتلخيص ملاحظات الاستقبال يشترك فيه الفريق
أنت تلخّص ملاحظات الاستقبال في تنسيق متسق بأقسام قصيرة للوضع، والاحتياجات المحددة، والإجراءات المتخذة، والخطوات التالية. التزم بالوقائع والحياد. لا تضف أي شيء لم أكتبه. اتّبع قالب الاستقبال الذي حمّلته. [حمّل قالب الاستقبال الفارغ الخاص بك، والصق الملاحظات دون معرّفات العميل]
قاعدة أمان. أبقِ معرّفات العميل خارج الملاحظات التي تلصقها، واقرأ كل ملخص مقابل ما كتبته.
إعادة كتابة إحالاتك الموثوقةمساعد يستمد من قائمتك
أعدّ أداة للعثور على الموارد مزوَّدة مسبقًا بقائمة إحالاتك
أنت أداة للعثور على الموارد لمؤسستنا. حين أصف حاجة عميل بعبارات بسيطة دون معرّفات، اقترح تطابقات فقط من قائمة الإحالات التي حمّلتها، واذكر الخدمة، وجهة الاتصال، ومن تناسبه، وقل بوضوح حين لا تحتوي القائمة على ما يناسب بدلاً من اختلاق خيار. اختم بتذكيري بتأكيد أن كل إحالة لا تزال حالية. [حمّل قائمة إحالات مؤسستك، وصف الحاجة دون معرّفات العميل]
قاعدة أمان. حمّل فقط محتوى تملكه المؤسسة وقابلاً للمشاركة، وتأكّد من كل إحالة مقابل مصدرها قبل أن تنقلها إلى عميل. انظر الوحدة 4.
مهمة تواصل إنجازها يدويًاتعليمات ثابتة يمكنك لصقها في الإعداد
اكتب تعليمات لمساعد مشترك
ساعدني في كتابة التعليمات الثابتة لمساعد مخصّص يقوم بالمهمة التي سأسمّيها. اسألني عن مستوى القراءة والنبرة وصيغة الناتج إن لم أكن قد حددتها، ثم اكتب تعليمات قصيرة وبسيطة تخبر المساعد بأن يعمل فقط انطلاقًا من المواد المرجعية التي سأحمّلها، وأن يشير إلى أي شيء غير مغطى، وأن يذكّر المستخدم بما ينبغي التحقق منه قبل استخدام النتيجة. [سمِّ المهمة ومن سيستخدمها في الفريق]
قاعدة أمان. أبقِ التعليمات وأي ملفات محمَّلة خالية من معرّفات العميل، وتعامل مع كل ناتج بوصفه مسودة تتحقق منها. انظر الوحدة 4.
مثال عملي
حين يملأ المساعد فجوة لم تغطها الملفات
يُعدّ فريق أداة للعثور على الموارد ويحمّل قائمة إحالاته المعتمدة، ثم يسألها عن خيار مساعدة غذائية في حي لا تغطيه القائمة.
يعيد المساعد اقتراحًا واثقًا وحسن التنسيق باسم ورقم هاتف يُقرأ تمامًا مثل الإدخالات الموجودة في القائمة المحمَّلة.
يتحقق موظف من الأمر فيجد أن المؤسسة حقيقية لكن برنامجها أُغلق، ولم تكن أبدًا على قائمة المؤسسة. لقد ملأ المساعد الفجوة من تدريبه العام في حين كان ينبغي أن يقول إن القائمة لا تحتوي على شيء.
يضيفون تعليمة تخبر المساعد بأن يجيب فقط انطلاقًا من القائمة المحمَّلة وأن يقول متى لا يوجد ما يناسب، ويعيدون تحميلها، ويتحققون من كل إحالة مقابل مصدرها قبل أن تصل إلى عميل.
قاعدة أمان. لا يكون المساعد المشترك آمنًا إلا إذا كانت مواده المرجعية خالية من بيانات العميل. حمّل فقط محتوى تملكه المؤسسة وقابلاً للمشاركة، وتعامل مع كل ناتج بوصفه مسودة تتحقق منها. انظر الوحدة 4.
المصادر
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Kuttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktaschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. In Advances in Neural Information Processing Systems 33. https://arxiv.org/abs/2005.11401
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. https://doi.org/10.1145/3571730