.@athamzafarooq لماذا يحتاج مديرو المشاريع الذكاء الاصطناعي إلى التفكير خارج الهندسة الفورية معظم مديري المشاريع الذكاء الاصطناعي يركزون على هندسة الأوامر — كتابة تعليمات أفضل للحصول على نتائج أفضل. لكن هذا نصف المعادلة فقط. التحدي الحقيقي هو هندسة السياق: كيف تضمن حصول مستخدمين مختلفين على ردود شخصية وذات صلة من نفس النموذج اللغوي الكبير؟ الحل يضع طبقات متعددة من المكونات: موجه النظام، ومحفزات المستخدم، والذاكرة من التفاعلات السابقة، والمعلومات ذات الصلة التي يتم استرجاعها عبر RAG. "أكاش يريد أن يلاحق S&P 500. أنا شخص آخر، سأدخل مجال العملات الرقمية. كيف نتأكد من أنك تحصل على المعلومات الصحيحة وأنا أحصل على المعلومات الصحيحة؟ هنا تلعب هندسة السياق دورا." عندما تجمع بين هذه العناصر بشكل صحيح، تنتقل من روبوت دردشة عام إلى تجربة الذكاء الاصطناعي الشخصية. الدرس: هندسة الأوامر هي ما تخبره به ماجستير اللغة الكبير. هندسة السياق هي الطريقة التي تصمم بها مجموعة التعليمات الكاملة — بما في ذلك الذاكرة، والاسترجاع، والتخصيص — التي تجعل منتج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يبدو وكأنه يفهم كل مستخدم فعلا.