Prompt engineering

Prompt Engineering का सरल मतलब AI से सही questions पूछना है। एक prompt वह इनपुट है जिसमें आपका प्रश्न या अनुरोध होता है।

Prompt engineering में हम AI-modelों को सही उत्तर देने में मदद करने के लिए लक्षित प्रश्न और निर्देश बनाते हैं। बेहतर prompts से आपको बेहतर परिणाम मिलते हैं।

चुने हुए मॉडल की स्पेसिफिकेशन के साथ यह उत्तर की गुणवत्ता के लिए निर्णायक होता है।

Prompt के तत्व (प्रश्न)

बेहतर परिणाम पाने के लिए आपको निम्न बिंदुओं पर विचार करना चाहिए:

• उद्देश्य: आप भाषा मॉडल से आखिर क्या चाहते हैं?
• भूमिका: भाषा मॉडल की कौन सी भूमिका है? (उदा. 'मार्केटिंग एनालिस्ट', 'कानूनी सलाहकार', 'प्रोजेक्ट मैनेजर')
• संदर्भ: अनुरोध के पीछे की पृष्ठभूमि जानकारी (उदा. कंपनी के लक्ष्य, परियोजना विवरण, बाजार जानकारी)
• शैली: आप किस शैली का पालन चाहते हैं? (उदा. औपचारिक, प्रेरक, संक्षिप्त)
• आउटपुट: आप किस फॉर्मेट का चाहते हैं? (उदा. एक रिपोर्ट, ईमेल, प्रस्तुति-आउटलाइन, कोड स्निपेट)

उद्देश्य

अपने प्रश्न के उद्देश्य को सटीक रूप से परिभाषित करना आवश्यक है और इसे छोड़ना नहीं चाहिए।

आप क्या जानना चाहेंगे?

• तथ्यात्मक प्रश्न हो सकता है, लेकिन सीमाओं से सावधान रहें (उदा. मौजूदा जानकारी में कमी)
• Google की तरह आप उतना ही सटीक उत्तर नहीं पाएंगे जितनी बार आप वही प्रश्न पूछेंगे
• चैट फ़ंक्शन का लाभ यह है कि आप पूछताछ जारी रख सकते हैं

एक स्पष्ट उद्देश्य के साथ Prompt का उदाहरण:

Prompt with only goal

एक मध्य-आकार के व्यवसाय में एक नया AI-प्लेटफ़ॉर्म लागू करने के लिए प्रमुख चुनौतियों का वर्णन करें।

नए AI-platfॉर्म को एक मध्य-आकार के व्यवसाय में लागू करने कई चुनौतियाँ लाती हैं। कुछ प्रमुख चुनौतियाँ:

1. परिवर्तन के प्रति विरोध: कर्मचारी मौजूदा प्रक्रियाओं और प्रणालियों के आदी होते हैं। एक नया AI-platfॉर्म अनुकूलन की मांग कर सकता है और अगर वर्कफ्लो पर प्रभाव स्पष्ट नहीं है तो वे रोक भी सकते हैं।
2. डेटा क्वॉलिटी और उपलब्धता: AI-platफॉर्म डेटा पर काफी निर्भर होते हैं। डेटा एकत्र करना, साफ करना और नए प्लेटफॉर्म के लिए संरचित करना जटिल और समय-सापेक्ष हो सकता है।
3. मौजूद प्रणालियों के साथ एकीकरण: AI-platfॉर्म को अक्सर ERP, डेटाबेस, BI-टूल्स आदि के साथ एकीकृत करना होता है। यह तकनीकी चुनौतियाँ पैदा कर सकता है।
4. खर्च: प्लेटफॉर्म के लाइसेंस के अलावा इम्पमेंटेशन, प्रशिक्षण, डेटा-इन्फ्रास्ट्रक्चर और संभवतः विशिष्ट कर्मचारियों की लागत भी होती है।
5. प्रशिक्षण और अपनेशन: कर्मचारियों को नए प्लेटफॉर्म के उपयोग और आउटपुट की व्याख्या में प्रशिक्षित करना आवश्यक है। अच्छी ट्रेनिंग और सतत सहायता के बिना अपनाने की दर कम हो सकती है।
6. सही प्लेटफॉर्म और उपयोग-केस का चयन: कई AI- प्लेटफॉर्म और Technologien उपलब्ध हैं। कंपनी की विशिष्ट जरूरतों और रणनीतिक लक्ष्यों के अनुरूप प्लेटफॉर्म और उपयोग-केस को चुनना महत्वपूर्ण है।
7. एथिकल विचार और अनुपालन: AI-platfॉर्म के अनुप्रयोग पर निर्भर करते हुए नैतिक प्रश्न और अनुपालन आवश्यकताएं (जैसे AVG/GDPR) हो सकती हैं जिन्हें सावधानी से संबोधित किया जाना चाहिए।
8. परियोजना-प्रबंधन: सफल कार्यान्वयन के लिए मजबूत प्रोजेक्ट-मैनेजमेंट, स्पष्ट लक्ष्य और विभिन्न विभागों के स्टेकहोल्डर की भागीदारी आवश्यक है।

भूमिका और संदर्भ जोड़ना

भूमिका और संदर्भ जोड़ना बेहतर और विशिष्ट उत्तर देता है।

समान प्रश्न लेकिन भूमिका और संदर्भ के साथ का उदाहरण:

Prompt with goal, role and context

डेटा-विश्लेषण और प्रक्रिया-उत्पादन के लिए एक नया AI- प्लेटफॉर्म लागू करने के लिए जिम्मेदार एक प्रोजेक्ट-मैनेजर के रूप में 150 कर्मचारियों वाले B2B सेवा प्रदात्ता में प्रमुख चुनौतियाँ और संभावित mitigations बताएं।

150 कर्मचारियों वाले B2B सेवा प्रदात्ता के लिए डेटा-विश्लेषण और प्रक्रिया-उत्पादन के लिए नया AI- प्लेटफॉर्म लागू करते समय मुझे निम्न प्रमुख चुनौतियाँ और संभावित mitigations दिखाई देते हैं:

1. परिवर्तन के प्रति विरोध & उपयोगकर्ता अपनन:
   • चुनौती: ज्यादातर कर्मचारी, खासकर वे जिनके कार्य सीधे प्रभावित होते हैं, अपने मौजूदा तरीकों को छोड़ने में हिचकिचाते हैं और AI-चलित इनसाइट्स को अपनाने से डरते हैं।
   • मिटीगेशन: प्रमुख उपयोगकर्ताओं को पहले से शामिल करें। लाभ स्पष्ट करें (कार्यकुशलता, बेहतर निर्णय-निर्भरता, नई इनसाइट्स)। भूमिका-आधारित प्रशिक्षण और सतत सहायता सुनिश्चित करें। विभागों के अंदर "AI-champions" नियुक्त करें।
2. डेटा क्वॉलिटी, डेटा-गवर्नेंस और डेटा- миг्रेशन:
   • चुनौती: AI- प्लेटफॉर्म की प्रभावशीलता अच्छे, संरक्षित डेटा पर निर्भर है। मौजूदा प्रणालियों से डेटा अक्सर असंगत, अधूरा या गलत होता है।
   • मिटीगेशन: डेटा-ऑडिट से शुरू करें, डेटा-गवर्नेंस फ्रेमवर्क बनाएं और माइग्रेशन से पहले डेटा-साफ-सफाई करें। स्पष्ट डेटा मॉडल और प्रवाह बनाएं। डेटा की परीक्षण करें और वैधता सुनिश्चित करें।
3. मौजूद IT-इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकरण:
   • चुनौती: डेटाबेस, ERP, CRM आदि के साथ एकीकरण सुचारू और सुरक्षित होना चाहिए।
   • मिटीगेशन: आवश्यक इंटीग्रेशन पहले से पहचानें। मजबूत API-कैटलॉग या स्टैंडर्ड-कॉननेक्टर चुनें। एकीकृत परीक्षण करें।
4. स्कोप क्रिप & बजट ओवर-रन:
   • चुनौती: नए AI-उपयोग केस समय के साथ डिमांड बढ़ाने और लागत बढ़ाने का कारण बन सकते हैं।
   • मिटीगेशन: स्पष्ट, सीमांकित स्कोप MVP के साथ पहले फेज के लिए निर्धारित करें। परिवर्तन-प्रबंधन प्रक्रिया लागू करें। realistic योजना और बजट रखें, बफर के साथ।
5. उचित तकनीक और इम्प्लीमेंटेशन पार्टनर का चयन:
   • चुनौती: AI-मार्केट जटिल है। गलत तकनीक चयन या अनुभवी न होने पर प्रोजेक्ट फेल हो सकता है।
   • मिटीगेशन:USE-cases के अनुरूप उचित AI-टेक्नोलॉजी की gründliche जाँच करें। उद्योग के साथ अनुभव वाले पार्टनर चुनें और रेफरेंसेज लें।
6. संगठन के भीतर AI-ज्ञान की कमी:
   • चुनौती: AI- प्लेटफॉर्म को प्रभावी रूप से उपयोग/समर्थन/विकसित करने के लिए आंतरिक विशेषज्ञता की कमी हो सकती है।
   • मिटीगेशन: प्रशिक्षण में निवेश करें। specialized स्टाफ Hire करें या knowledge transfer के लिए implementation-partner के साथ घनिष्ठ सहयोग करें। निरंतर सीखने की संस्कृति बनाएं।
7. एथिकल विचार और Explainable AI:
   • चुनौती: AI द्वारा लिए गए निर्णय पारदर्शी और समझ में आने चाहिए, खासकर जब वे ग्राहकों या कर्मचारियों पर प्रभाव डालते हैं। डेटा में Bias से गलत परिणाम हो सकते हैं।
   • मिटीगेशन: AI के उपयोग के लिए नैतिक दिशानिर्देश बनाएं। interpretable मॉडल चुनें जहां संभव हो। Bias-डिटेक्शन और mitigate करने की प्रक्रियाएं लागू करें। जरूरी AI-निर्णयों पर मानव-निगरानी सुनिश्चित करें।

इन चुनौतियों को proactively संबोधित करके AI- प्लेटफॉर्म के सफल लागू करने की संभावना बढ़ाते हैं जो वास्तव में बिज़नेस उद्देश्यों में योगदान देता है।

तकनीकें

नीचे कुछ तकनीकें दी जा रही हैं जिनका उपयोग अधिक उन्नत prompts के साथ किया जा सकता है।

तकनीक 1 - उदाहरण देना

ताकि भाषा मॉडल वही शैली बनाए जो आप चाहते हैं, एक या दो उदाहरण दें।

तरीका “one & few-shot prompting” कहलाता है

Techniek 1 - voorbeelden geven

klanten को एक आगामी सिस्टम-अपडेट के बारे में एक प्रारम्भिक ईमेल लिखिए। हमारे आंतरिक ग्राहक-समाचार policy का पालन करें (नीचे policy से संबंधित बिंदु जोड़ें)। शैली गाइड के रूप में हालिया Newsletter का प्रयोग करें, पर उसकी कोई विषय-सामग्री न लें: (newsletter टेक्स्ट जोड़ें)

पूरा prompt इस प्रकार है:

Interne beleid voor klantencommunicatie:

• Wees altijd professioneel en beleefd.
• Geef tijdig updates over belangrijke wijzigingen of storingen.
• Bied duidelijke en beknopte informatie.
• Zorg voor een oplossing of compensatie indien van toepassing.

Gebruik voor de stijl deze nieuwsbrief, maar gebruik geen informatie uit deze nieuwsbrief. Beste klant,

Wij willen u graag informeren over een aanstaande systeemupdate die van invloed kan zijn op onze dienstverlening.

Datum en tijd van de update: [datum en tijd] Verwachte duur van de onderbreking: [duur] Betrokken diensten: [diensten]

Tijdens deze periode kan onze dienstverlening tijdelijk onderbroken zijn. Wij doen ons best om de overlast tot een minimum te beperken en de diensten zo snel mogelijk te herstellen.

Techniek 1 - het antwoord

Hieronder staat het antwoord van het taalmodel op de uitgebreide prompt met voorbeelden

Beste klant,

Wij willen u graag informeren over een aanstaande systeemupdate die van invloed kan zijn op onze dienstverlening.

Datum en tijd van de update: [datum en tijd] Verwachte duur van de onderbreking: [duur] Betrokken diensten: [diensten]

Tijdens deze periode kan onze dienstverlening tijdelijk onderbroken zijn. Wij doen ons best om de overlast tot een minimum te beperken en de diensten zo snel mogelijk te herstellen.

Mocht u vragen hebben, neem dan gerust contact met ons op.

Met vriendelijke groet, [Uw Naam] [Uw Functie] [Bedrijfsnaam] [Contactinformatie]

तकनीक 2 - template देना

ताकि मॉडल एक निश्चित फॉर्मैट उपयोग करे, एक टेम्पलेट और एक उदाहरण दें। इससे मॉडल अपने उत्तर को खास ढंग से ढालेगा।

Example prompt: तीन संभावित मार्केटिंग चैनलों की सूची बनाइए एक नया SaaS-प्रॉडक्ट के लिए जिसे SMEs के लिए लक्षित किया गया हो। अपने उत्तर को इस प्रकार फॉर्मेट करें: Kanaal: Doelgroepbereik: Potentiële ROI: Benodigde resources:

उदाहरण: Kanaal: LinkedIn Advertising Doelgroepbereik: विशिष्ट पद, उद्योग, कंपनी आकार Potentiële ROI: उच्च, अच्छी targeting पर निर्भर Benodigde resources: विज्ञापन बजट, सामग्री निर्माण, अभियान प्रबंधन

यह तरीका “output templates” कहलाता है

Techniek 2 - template geven

Hieronder staat het antwoord van het taalmodel op de prompt met een output template

Kanaal: Content Marketing (Blog & SEO) Doelgroepbereik: Bedrijven die actief zoeken naar oplossingen voor hun problemen, organisch verkeer Potentiële ROI: Hoog op lange termijn, bouwt autoriteit op Benodigde resources: Content schrijvers, SEO-specialist, tijd voor keyword research en content promotie

Kanaal: Google Ads (Search) Doelgroepbereik: Bedrijven die actief zoeken naar specifieke keywords gerelateerd aan het SaaS-product Potentiële ROI: Gemiddeld tot hoog, afhankelijk van concurrentie en CPC Benodigde resources: Advertentiebudget, keyword research, landingspagina optimalisatie, campagne management

Kanaal: E-mail Marketing (Lead Nurturing) Doelgroepbereik: Leads verzameld via website, webinars, of andere kanalen Potentiële ROI: Hoog, effectief voor conversie van leads naar klanten Benodigde resources: E-mail marketing platform, content voor e-mailsequenties, segmentatievaardigheden

तकनीक 3 - hint देना

किसी खास तरीके से शुरू करने और लिखने के लिए एक hint दें। यह prompt के अंत में हिदायत के रूप में जोड़ा जाएगा।

Example prompt: क्या आप इस मार्किट रिसर्च रिपोर्ट का सार संक्षेप दे सकते हैं? (Rport के संबंधित सेक्शन चिपकाएं). अपना उत्तर शुरू करें: "The key findings from this market research are:

• ..."

यह तकनीक “cues en hints” कहलाती है यह उदाहरण एक काल्पनिक रिपोर्ट का उपयोग करता है।

Techniek 3 - hint geven

Hieronder staat het antwoord van het taalmodel op de prompt met een hint

De belangrijkste bevindingen uit dit marktonderzoek zijn:

• De vraag naar cloudgebaseerde projectmanagementsoftware binnen het MKB is de afgelopen twee jaar met 35% gestegen.
• Belangrijkste beslissingsfactoren voor MKB-bedrijven zijn gebruiksgemak, integratiemogelijkheden met bestaande tools, en prijsstelling.
• Concurrent A heeft een marktaandeel van 25%, gevolgd door Concurrent B met 18%. Er is ruimte voor nieuwe spelers die zich richten op specifieke niches of een superieure gebruikerservaring bieden.
• De grootste uitdagingen voor MKB-bedrijven bij de adoptie van nieuwe software zijn de initiële investering en de tijd die nodig is voor training van medewerkers.
• De verwachting is dat de markt de komende vijf jaar jaarlijks met 15% zal blijven groeien.

Techniek 4 - instructies विभाजन (content splitsen)

कभी-कभी prompt बहुत लंबी हो जाती है और मॉडल सही ढंग से समझ नहीं पाता। content को तीन उद्धरण चिह्नों के साथ prompt के बाकी हिस्सों से अलग कर दें।

Example prompt: क्या आप इस लेख को मेरे लिए संक्षेप करें? “”” (अपना लेख टेक्स्ट पेस्ट करें)। “”” अपना उत्तर शुरू करें: सबसे महत्वपूर्ण बिंदु इस लेख से हैं:

यह तकनीक “content splitsen” कहलाती है

Techniek 4 - content splitsen

Hieronder staat het antwoord van het taalmodel op de prompt met gesplitste content. We gebruiken drie aanhalingstekens of drie sterrentjes om de context van de vraag af te scheiden.

De belangrijkste punten uit dit artikel zijn:

• Tijdens de coronacrisis hebben leerkrachten strategieën en technieken moeten bedenken om afstandsonderwijs zo effectief mogelijk te maken, terwijl ouders een grotere rol op zich namen om hun kinderen te ondersteunen.
• Belangrijke factoren voor succesvol afstandsonderwijs waren het organiseren van een gestructureerde dagindeling, het handhaven van een open communicatie tussen docent en leerling, en het maken van weloverwogen keuzes over welke lesonderdelen online of op papier konden worden gedaan.
• Uitdagingen hebben betrekking op het vinden van manieren om kwetsbare leerlingen te ondersteunen en de extra druk die op ouders is gelegd, vooral degenen die ook thuis werken.
• Er was een snelle toename van digitalisering in scholen, met de toevoeging van nieuwe digitale tools en methoden. Het artikel noemt het voorbeeld van leraar Mandy de Vries, die ondanks haar korte ervaring in het onderwijs, haar collega's kon helpen door haar digitale vaardigheden.
• Het artikel benadrukt ook het belang van blijvend contact en aandacht voor leerlingen, vooral die in speciaal onderwijs, en biedt praktische tips om dit te bereiken, zowel voor leraren als ouders.
• Tot slot, in het artikel wordt gehoopt dat de betrokkenheid van ouders bij het onderwijs van hun kinderen op afstand ook na de pandemie blijft voortduren.

Techniek 5 - पहले अतिरिक्त जानकारी पूछें

आप चाहें तो पूछकर पहले कुछ अतिरिक्त जानकारी लेकर फिर उत्तर दें। इससे मॉडल आपकी अनुरोध को बेहतर और विशिष्ट बना देता है।

Example prompt: “میں ایک پروجیکٹ پر پیشکش تیار کرنا چاہتا ہوں for एक नई मोबाइल ऐप for internal communication. एप में न्यूज़अपडेट, एक स्मोइलेनबुक, और डायरेक्ट मेसेजिंग features हों। پروجیکٹ پیشکش لکھने से पहले کیا आप मुझसे कुछ सवाल पूछ सकते ہیں ताकि प्रस्ताव में सुधार हो सके?”

यह तकनीक “ask before answer prompting” कहलाती है

Techniek 5 - vraag eerst aanvullende informatie

Hieronder staat het antwoord van het taalmodel op de prompt met de vraag om aanvullende informatie

بالکل! यहाँ कुछ प्रश्न हैं जो मैं प्रस्ताव को बेहतर बनाने के लिए पूछ सकता हूँ:

• इंटरनल कम्युनिकेशन एप का मुख्य उद्देश्य क्या है? (जैसे शामिल करना बढ़ाना, सूचना-वितरण बेहतर बनाना, सहयोग सक्षम करना)
• कंपनी के भीतर विशिष्ट लक्षित दर्शक कौन हैं? (जितने सभी कर्मचारी, 특정 विभाग, फील्ड स्टाफ)
• क्या कोई मौजूदा सिस्टम हैं जिन्हें एप से इंटीग्रेट करना है? (जैसे intranet, HR-system, Active Directory)
• विकास के लिए बजट और समयसीमा क्या है?
• क्या एप को GDPR आदि सुरक्षा/कंप्लायंस आवश्यकताओं की पूर्ति करनी चाहिए?
• एप के सफलता के लिए कौन से KPI मापे जाएँगे?
• डिजाइन या ब्रांडिंग के विचार हैं? क्याCorporate identity के अनुसार होना चाहिए?
• प्लेटफॉर्म-चयन (iOS, Android, cross-platform) की कोई प्राथमिकता?

इन अतिरिक्त जानकारी से हम scope और requirements बेहतर समझ पाएंगे, और मजबूत प्रस्ताव बना पाएंगे।

Techniek 6 - भावनात्मक prompt

टोन को भावनाओं के अनुरूप बनाना संभव है, या किसी विशिष्ट भावनात्मक प्रतिक्रिया को उकसाने के लिए निर्देश देना।

Example prompt: “मानव ग्राहक को एक ईमेल लिखनी है जो हालिया सेवा- बाधा से असंतुष्ट है। ग्राहक ने लिखा है: “”” ... “”” (ग्राहक का पाठ चिपकाएं) मैं चाहता हूँ कि ईमेल सहानुभूतिपूर्ण हो, ग्राहक की निराशा को स्वीकार करे, और एक रचनात्मक समाधान प्रदान करे।”

इसी तकनीक को “emotional prompting” कहते हैं

Techniek 6 - emotionele prompt

Hieronder staat het antwoord dat wij kregen van het taalmodel

Geachte [Naam Klant],

Hartelijk dank voor uw bericht en onze oprechte excuses voor de serviceonderbreking die u gistermiddag heeft ervaren. Ik begrijp volkomen uw frustratie en de impact die dit heeft gehad op uw bedrijfsvoering. Het spijt ons ten zeerste dat wij niet aan uw verwachtingen en onze servicestandaarden hebben voldaan.

De onderbreking werd veroorzaakt door [korte, duidelijke uitleg oorzaak, bijv. een onvoorziene technische storing in ons datacenter]. We hebben direct actie ondernomen en onze technici hebben hard gewerkt om de service zo snel mogelijk te herstellen. De service is sinds [tijdstip] weer volledig operationeel.

Wij nemen dit incident zeer serieus en zijn reeds bezig met het evalueren van de oorzaak om herhaling in de toekomst te voorkomen.

Om het ongemak enigszins te compenseren, bieden wij u graag [concreet voorstel, bijv. een korting op uw volgende factuur / een gratis upgrade van een maand / een service credit]. Een van onze accountmanagers zal binnen 24 uur contact met u opnemen om dit persoonlijk met u te bespreken en eventuele verdere vragen te beantwoorden.

Nogmaals onze excuses voor het ongemak. Wij waarderen uw klandizie en streven ernaar u in de toekomst de betrouwbare service te bieden die u van ons mag verwachten.

Met vriendelijke groet,

[Uw Naam/Bedrijfsnaam]

Techniek 7 - meerdere versies पूछना

आप एक ही उत्तर के लिए कई संस्करणों की मांग कर सकते हैं ताकि विकल्प मिल सकें। आप कई दृष्टिकोण से अलग-अलग slogans, etc. चाह सकते हैं। यह अक्सर एक भूमिका और एक systeemprompt के साथ बेहतर काम करता है।

Techniek 8 - सिस्टम prompt के साथ संयोजन

Systeem prompt एक निर्देश है जो मॉडल को विशिष्ट तरीके से TASK देता है। यह बताता है कि आउटपुट कैसा हो, और किस प्रकार की प्रतिक्रिया अपेक्षित है। कुछ सामान्य सिस्टम prompts उदाहरण:

• "मैं एक दोस्ताना और सहायक सहायक बनना चाहता हूँ।"
• "हमेशा पेशेवर और सम्मानजनक भाषा में रहें।"
• "तार्किक, स्पष्ट और संक्षिप्त उत्तर दें।"

Systeemprompt Convers का मूड और उम्मीदें सेट करता है। आप इसे preferences में सेट कर सकते हैं, पर सबसे अच्छा इसे हर TASK के लिए बनाएं जिसे आपAutomate करना चाहते हैं। अधिक पढ़ें उस article में जहाँ_roles के बारे में बात है।