دانلود کتاب Prompt Engineering in Practice (چاپ 2026)

کتاب Prompt Engineering in Practice: Design, test, and improve AI prompts (مهندسی پرامپت در عمل: طراحی، آزمایش و بهبود پرامپت‌های هوش مصنوعی) نوشته ریچارد دیویس و رافائل فیشر، راهنمایی عملی برای توسعه‌دهندگان و مهندسان هوش مصنوعی است که می‌خواهند از نتایج تصادفی و غیرقابل‌پیش‌بینی مدل‌های زبانی به سیستم‌های تولیدی قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر برسند.

جهت دانلود کتاب Prompt Engineering in Practice می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

faghatketab.ir/prompt-engineering-in-practice/

مقدمه‌ای بر کتاب Prompt Engineering in Practice:

هرکسی که تلاش کرده است نرم‌افزاری را بر روی یک مدل زبانی بزرگ (LLM) بسازد، می‌داند که پرامپت‌ها غیرقابل پیش‌بینی هستند و دقیقاً به همان نظم و رویکرد سیستماتیکی نیاز دارند که سایر بخش‌های پشته مهندسی (Engineering Stack) به آن نیازمندند. این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از الگوهای اثبات‌شده و تکنیک‌های عملی برگرفته از توسعه دنیای واقعی هوش مصنوعی، پرامپت‌ها را طراحی، بهینه‌سازی و مدیریت کنید.

این کتاب یک رویکرد سیستماتیک به مهندسی پرامپت بر اساس کاربردهای صنعت و پژوهش‌های هوش مصنوعی معرفی می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه اهداف خود را ساختاردهی کنید، از جزئیات متنی بهره ببرید، الگوهای سیستماتیک پرامپت را به کار بگیرید و حتی مدل مناسب را برای وظیفه خود انتخاب کنید. این تکنیک‌ها مستقل از مدل (Model-agnostic) هستند، نیازی به پیش‌زمینه یادگیری ماشین ندارند و از طریق مثال‌های کاربردی پرامپت و سناریوهای دنیای واقعی نشان داده شده‌اند.

شما از توضیحات نویسنده، ریچارد دیویس (Richard Davies)، درباره الگوهای طراحی پرامپت و قالب‌هایی که می‌توانید برای نیازهای خود سفارشی‌سازی کنید، قدردانی خواهید کرد. از موارد و مثال‌های دنیای واقعی برگرفته از انواعی از وظایفی که مهندسان نرم‌افزار واقعاً انجام می‌دهند، بیاموزید؛ از تولید توضیحات پول ریکوئست (Pull Request) و خلاصه‌های حوادث گرفته تا استفاده از مدل‌های زبانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها، دسته‌بندی تیکت‌های پشتیبانی فنی و ساخت ربات‌های گفتگوی سفارشی.

محتویات درون کتاب Prompt Engineering in Practice

• کاهش توهمات (Hallucinations) در خروجی مدل‌های زبانی

• تکنیک‌های پرامپت‌نویسی خودکار برای ایجنت‌های هوش مصنوعی

• پرامپت‌نویسی متنی، نمونه‌برداری پرامپت و الگوهای پیشرفته پرامپت

• امنیت پرامپت و مدیریت پرامپت‌ها در محیط پروداکشن

• به کارگیری الگوهای پرامپت قابل استفاده مجدد و قالب‌ها در وظایف دنیای واقعی

درباره مخاطب کتاب Prompt Engineering in Practice

هیچ مهارت خاصی در زمینه هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین لازم نیست. مثال‌های کد به زبان پایتون (Python) هستند.

درباره نویسندگان کتاب Prompt Engineering in Practice

ریچارد دیویس، مدیر ارشد فناوری (CTO) در Vance، یک استارتاپ هوش مصنوعی مستقر در ایالات متحده در حوزه تعهدات تجاری و انطباق است. او با بیش از ۶ سال تجربه در صنعت، در توسعه محصولات پیشرفته هوش مصنوعی از جمله سیستم‌های بخش‌بندی معنایی بلادرنگ (Real-time Semantic Segmentation)، الگوریتم‌های تشخیص فعالیت و پلتفرم‌های ترجمه ماشینی تخصص دارد.

رافائل فیشر (Rafael Fischer)، دارای مدرک دکترا، یک مهندس نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد با بیش از ۶ سال تجربه در طراحی و ارائه محصولات مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکت‌هایی در ایالات متحده، اروپا و برزیل است. او در ساخت راهکارهای تمام‌پشته (Full-stack) و محصول‌محور تخصص دارد که مدل‌های زبانی، جریان‌های کاری ایجنتیک و معماری‌های امن و بومی ابری (Cloud-native) را برای ایجاد تجربه‌های کاربری شهودی و تأثیرگذار یکپارچه‌سازی می‌کنند.