ओपनएआई की प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड: उन्नत अनुप्रयोगों के लिए चैटजीपीटी में महारत हासिल करना

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को समझना

शीघ्र इंजीनियरिंग चैटजीपीटी जैसे एआई मॉडल से वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए इनपुट (संकेत) तैयार करने की कला और विज्ञान है। इन मॉडलों की प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण कौशल है।

ओपनएआई के जीपीटी-3 और जीपीटी-4 आर्किटेक्चर पर निर्मित चैटजीपीटी काफी उन्नत हुआ है, और अधिक प्रतिक्रियाशील और संदर्भ-जागरूक बन गया है। त्वरित इंजीनियरिंग में महारत हासिल करने के लिए इसके विकास को समझना महत्वपूर्ण है।

ऑर्केस्ट्रा का नेतृत्व करने वाले एक कुशल कंडक्टर की तरह, त्वरित इंजीनियरिंग हमें इन मॉडलों को विस्तृत तकनीकी दस्तावेज़ तैयार करने से लेकर रचनात्मक और आकर्षक सामग्री तैयार करने तक जटिल कार्यों को करने के लिए निर्देशित करने की अनुमति देती है। यह मार्गदर्शिका आपको उन रणनीतियों और युक्तियों के बारे में बताएगी जो एआई के साथ आपकी बातचीत को बदल देती हैं, इसे बुनियादी आदान-प्रदान से सूक्ष्म और सार्थक बातचीत तक बढ़ा देती हैं।

यह पूछने में अंतर पर विचार करें, "मैं एक्सेल में संख्याएँ कैसे जोड़ूँ?" बनाम "मैं एक्सेल में डॉलर की रकम के कॉलम को 'कुल' कॉलम में दाईं ओर प्रदर्शित योग के साथ स्वचालित रूप से कैसे जोड़ सकता हूं?" उत्तरार्द्ध, अधिक विस्तृत संकेत, एआई व्याख्या के लिए कम छोड़ता है, जिससे अधिक सटीक और सहायक प्रतिक्रिया मिलती है। इसी तरह, व्यक्तित्व, सीमांकक और चरण-दर-चरण निर्देशों के उपयोग को समझने से एआई की आउटपुट गुणवत्ता पर गहरा असर पड़ सकता है, खासकर जटिल कार्यों के लिए।

त्वरित इंजीनियरिंग में यह मार्गदर्शिका न केवल सैद्धांतिक पहलुओं को कवर करेगी बल्कि व्यावहारिक, व्यावहारिक उदाहरण भी प्रदान करेगी। आप सीखेंगे कि एआई को मनगढ़ंत बातों से दूर रखने के लिए संदर्भ पाठ प्रदान करने जैसी रणनीति का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए, या कैसे जटिल कार्यों को सरल उप-कार्यों में विभाजित करने से अधिक सटीक परिणाम मिल सकते हैं।

1. स्पष्टता और विस्तार

GPT-4 जैसे AI मॉडल के लिए प्रभावी संकेत तैयार करने के लिए सटीकता, संदर्भ और स्पष्टता के संयोजन की आवश्यकता होती है। खराब ढंग से तैयार किए गए संकेत और सुविचारित संकेत के बीच का अंतर अस्पष्ट, सामान्य प्रतिक्रिया और अत्यधिक प्रासंगिक, विशिष्ट उत्तर के बीच का अंतर हो सकता है।

उदाहरण 1: तकनीकी प्रश्नों के लिए चैटजीपीटी की भाषा समझ का लाभ उठाना

• अप्रभावी संकेत: "मैं अपने कोड में बग कैसे ठीक करूं?"
  • एआई आउटपुट: "अपने कोड में बग को ठीक करने के लिए, आपको पहले बग की पहचान करनी होगी, समझना होगा कि ऐसा क्यों हो रहा है, और फिर इसे ठीक करने के लिए कोड को संशोधित करना होगा।"
• प्रभावी तकनीकी प्रश्न: "मैं पायथन में कोडिंग कर रहा हूं और शब्दकोश तक पहुंचने का प्रयास करते समय 'कीएरर' प्राप्त कर रहा हूं। कोड स्निपेट है: . इस त्रुटि का कारण क्या है और मैं इसे कैसे ठीक कर सकता हूँ?"
  • एआई आउटपुट: "आपके पायथन कोड में 'कीएरर' संभवतः शब्दकोश में एक कुंजी तक पहुंचने के प्रयास के कारण है जो मौजूद नहीं है। यहां बताया गया है कि आप इस त्रुटि को संभालने के लिए अपने कोड को कैसे संशोधित कर सकते हैं: [स्पष्टीकरण के साथ संशोधित कोड स्निपेट]।"

उदाहरण 2: शैली अनुकरण के साथ रचनात्मक लेखन

• अप्रभावी संकेत: "एक छोटी कहानी लिखें।"
  • एआई आउटपुट: "एक समय की बात है, एक दूर देश में, एक राज्य था जिसे बड़े संकट का सामना करना पड़ा..."
• प्रभावी शैली अनुकरण संकेत: "अर्नेस्ट हेमिंग्वे की शैली में एक छोटी कहानी लिखें, जो अप्रत्याशित रूप से मिलने वाले दो पुराने दोस्तों के बीच बातचीत पर केंद्रित हो।"
  • एआई आउटपुट: "धूल भरी सड़क पर सूरज ढल रहा था, जहां जैक और टॉम, दो पुराने दोस्त, संयोग से मिले। 'वर्षों हो गए,' जैक ने कहा, उसकी आवाज़ हवा की तरह शुष्क थी। 'युद्ध के वर्षों हो गए,' टॉम ने उत्तर दिया। [कहानी हेमिंग्वे की संक्षिप्त, संवाद-चालित शैली में जारी है]।"

उदाहरण 3: यात्रा सलाह

• अप्रभावी संकेत: "मुझे पेरिस में क्या करना चाहिए?"
  • एआई आउटपुट: "पेरिस में, आप एफिल टॉवर, लौवर संग्रहालय और नोट्रे-डेम कैथेड्रल जैसे स्थलों की यात्रा कर सकते हैं।"
• प्रभावी संकेत: "मैं कला और इतिहास पर ध्यान केंद्रित करने के लिए इस गर्मी में तीन दिनों के लिए पेरिस का दौरा कर रहा हूं। क्या आप एक विस्तृत यात्रा कार्यक्रम सुझा सकते हैं?"
  • एआई आउटपुट: "दिन 1: सुबह लौवर संग्रहालय जाएँ, उसके बाद नोट्रे-डेम कैथेड्रल की सैर करें। [अधिक विस्तृत यात्रा कार्यक्रम इस प्रकार है]।"

बेहतर संकेत तैयार करने के लिए अंतर्दृष्टि

1. विशेषता: जितना संभव हो विषय से जुड़े रहें। आपका संकेत जितना अधिक विस्तृत होगा, प्रतिक्रिया उतनी ही अधिक अनुरूप होगी।
2. संदर्भित जानकारी: सभी प्रासंगिक संदर्भ शामिल करें। इससे AI को आपके अनुरोध की सटीक प्रकृति को समझने में मदद मिलती है।
3. स्पष्ट उद्देश्य: स्पष्ट रूप से बताएं कि आप आउटपुट के रूप में क्या उम्मीद करते हैं। चाहे वह कोई नुस्खा हो, कोई यात्रा योजना हो, या कोई तकनीकी समाधान हो, अपना उद्देश्य स्पष्ट रखें।
4. अस्पष्टता से बचें: अस्पष्ट संकेत सामान्य प्रतिक्रियाओं की ओर ले जाते हैं। सटीक उत्तर पाने के लिए अपना अनुरोध स्पष्ट करें।
5. ज्ञात प्रारूपों का उपयोग करें: यदि लागू हो, तो किसी विशिष्ट प्रारूप में जानकारी मांगें, जैसे सूची, चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका, या आरेख।

2. संदर्भ के साथ एआई प्रतिक्रियाओं को बढ़ाना

त्वरित इंजीनियरिंग में संदर्भ ग्रंथों का रणनीतिक उपयोग GPT-4 जैसे AI मॉडल से प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता और सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। अपनी क्वेरी के साथ-साथ प्रासंगिक, विश्वसनीय जानकारी प्रदान करके, आप एआई को दी गई सामग्री के आधार पर उत्तर लिखने के लिए मार्गदर्शन कर सकते हैं, जिससे प्रतिक्रियाएं अधिक विश्वसनीय और प्रासंगिक रूप से सटीक हो जाएंगी।

उदाहरण 1: वैज्ञानिक व्याख्या

• पारंपरिक संकेत: "ब्लैक होल कैसे बनता है?"
  • एआई आउटपुट: "एक ब्लैक होल एक बड़े तारे के अवशेषों से बनता है जो सुपरनोवा विस्फोट में मर जाता है। यदि कोर का द्रव्यमान पर्याप्त है, तो यह अपने गुरुत्वाकर्षण के तहत एक ब्लैक होल में ढह जाता है।"
• संदर्भ पाठ के साथ उन्नत संकेत:
  • संदर्भ पाठ प्रदान किया गया: "[तारकीय विकास और ब्लैक होल पर वैज्ञानिक पेपर]"
  • शीघ्र: "प्रदान किए गए वैज्ञानिक पेपर से जानकारी का उपयोग करके, ब्लैक होल के निर्माण की प्रक्रिया को समझाएं।"
  • एआई आउटपुट: "प्रदान किए गए वैज्ञानिक पेपर के आधार पर, एक ब्लैक होल तब बनता है जब एक विशाल तारा अपने परमाणु ईंधन को समाप्त कर देता है और उसका कोर ढह जाता है। पेपर का विवरण: ['पेपर से प्रासंगिक अंश']।"

उदाहरण 2: कानूनी व्याख्या

• पारंपरिक संकेत: "बौद्धिक संपदा की चोरी के कानूनी निहितार्थ क्या हैं?"
  • एआई आउटपुट: "बौद्धिक संपदा की चोरी के कानूनी परिणाम हो सकते हैं जैसे मुकदमा, जुर्माना और गंभीर मामलों में कारावास भी हो सकता है।"
• संदर्भ पाठ के साथ उन्नत संकेत:
  • संदर्भ पाठ प्रदान किया गया: "[बौद्धिक संपदा कानून पर कानूनी जर्नल लेख]"
  • शीघ्र: "प्रदान किए गए कानूनी जर्नल लेख का संदर्भ लेते हुए, बौद्धिक संपदा चोरी के विशिष्ट कानूनी निहितार्थों की व्याख्या करें।"
  • एआई आउटपुट: "कानूनी जर्नल लेख में कहा गया है कि बौद्धिक संपदा की चोरी के परिणामस्वरूप नागरिक मुकदमेबाजी, वैधानिक क्षति और संभावित आपराधिक आरोप हो सकते हैं। विशेष रूप से, लेख में उल्लेख किया गया है: ['लेख से सीधे उद्धरण']।"

संकेतों में संदर्भ पाठ का उपयोग करने के लिए अंतर्दृष्टि

1. प्रासंगिक पाठ का चयन करें: ऐसे संदर्भ पाठ चुनें जो सीधे आपकी क्वेरी से प्रासंगिक हों।
2. शीघ्र विशिष्टता: एआई को अपने उत्तर लिखने के लिए दिए गए संदर्भ पाठ का उपयोग करने के लिए स्पष्ट रूप से निर्देश दें।
3. प्रशंसा पत्र: अनुरोध करें कि एआई सटीकता और सत्यापन के लिए अपनी प्रतिक्रिया में संदर्भ पाठ के विशिष्ट भागों का हवाला दे।
4. अपर्याप्त जानकारी संभालना: एआई को यह स्पष्ट रूप से बताने का निर्देश दें कि क्या दिए गए पाठ में प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक जानकारी नहीं है।

3. उपकार्य प्रभाग के साथ जटिल कार्यों को सरल बनाना

GPT-4 जैसे AI मॉडल के साथ जटिल कार्यों को प्रभावी ढंग से संभालने की कुंजी उन्हें सरल उप-कार्यों में विभाजित करना है। यह दृष्टिकोण न केवल प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है बल्कि एआई की प्रतिक्रियाओं की सटीकता और प्रासंगिकता को भी बढ़ाता है। नीचे, हम विशिष्ट उदाहरणों के माध्यम से इस रणनीति को प्रदर्शित करते हैं, जिसमें जटिल प्रश्नों के लिए आशय वर्गीकरण, सारांश तकनीकों और संरचित वार्तालापों का उपयोग करने के लाभों पर प्रकाश डाला गया है।

उदाहरण 1: ग्राहक सेवा क्वेरी

• अप्रभावी दृष्टिकोण: सामान्य सहायता के लिए पूछने वाला एक एकल संकेत।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "मुझे अपने खाते में समस्या आ रही है।"
  • एआई आउटपुट: "क्या आप कृपया अपने खाते के मुद्दों की प्रकृति निर्दिष्ट कर सकते हैं?"
• प्रभावी दृष्टिकोण: क्वेरी को श्रेणियों में वर्गीकृत करना और लक्षित सहायता प्रदान करना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "मुझे अपने खाते तक पहुँचने में समस्याएँ आ रही हैं।"
  • एआई निर्देश: "क्वेरी को 'खाता प्रबंधन' में वर्गीकृत करें, फिर पहुंच समस्याओं के निवारण के लिए विशिष्ट चरण प्रदान करें।"
  • एआई आउटपुट: "ऐसा लगता है कि आपको अपने खाते तक पहुंचने में परेशानी हो रही है। आइए अपना पासवर्ड रीसेट करके शुरुआत करें। [विस्तृत चरणों का पालन करें]।"

उदाहरण 2: लंबा दस्तावेज़ सारांश

• अप्रभावी दृष्टिकोण: एक लंबे दस्तावेज़ को एक बार में सारांशित करने का प्रयास करना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "मेरे लिए इस 300 पृष्ठ की पुस्तक का सारांश प्रस्तुत करें।"
  • एआई आउटपुट: "मुझे खेद है, लेकिन मैं अपनी संदर्भ विंडो से अधिक समय तक दस्तावेज़ों को संसाधित नहीं कर सकता।"
• प्रभावी दृष्टिकोण: दस्तावेज़ को टुकड़ों में सारांशित करना और पुनरावर्ती रूप से पूर्ण सारांश बनाना।
  • एआई निर्देश: "प्रत्येक अध्याय को अलग से सारांशित करें, फिर पुनरावर्ती रूप से आगे बढ़ते हुए सारांश का सारांश बनाएं।"
  • उपयोगकर्ता संकेत: "इस पुस्तक के अध्याय 1 का सारांश प्रस्तुत करें।"
  • एआई आउटपुट: "अध्याय 1 सारांश: [अध्याय 1 का संक्षिप्त सारांश]।"
  • जारी प्रक्रिया: प्रत्येक अध्याय के लिए एक ही प्रक्रिया लागू की जाती है, जिसके बाद सभी व्यक्तिगत सारांशों को मिलाकर एक अंतिम सारांश तैयार किया जाता है।

सबटास्क डिवीजन और प्रासंगिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लाभ

1. बढ़ी हुई सटीकता: किसी जटिल कार्य के विशिष्ट पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करके, AI अधिक सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकता है।
2. बढ़ी हुई दक्षता: कार्यों को विभाजित करने से वे अधिक प्रबंधनीय हो जाते हैं और त्रुटियों या अप्रासंगिक आउटपुट की संभावना कम हो जाती है।
3. बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव: उपयोगकर्ताओं को लक्षित, चरण-दर-चरण मार्गदर्शन प्राप्त होता है, जो सामान्य प्रतिक्रियाओं की तुलना में अधिक सहायक होता है।
4. लागत प्रभावशीलता: बड़े, अधिक जटिल संकेतों की तुलना में छोटे, लक्षित संकेत अधिक लागत प्रभावी हो सकते हैं।

4. जीपीटी को सोचने का समय देना

मॉडलों को "सोचने" के लिए समय देने और जटिल कार्यों को प्रबंधनीय चरणों में तोड़ने की रणनीति जीपीटी-4 जैसे एआई मॉडल से प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता में काफी सुधार करती है।

उदाहरण 1: गणित समस्या का मूल्यांकन

• अप्रभावी दृष्टिकोण: किसी छात्र के समाधान का मूल्यांकन करने के लिए सीधे मॉडल से पूछना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "क्या छात्र का इस गणित समस्या का समाधान सही है?"
  • एआई आउटपुट: "छात्र का समाधान सही/गलत प्रतीत होता है।"
• प्रभावी दृष्टिकोण: छात्र के काम का मूल्यांकन करने से पहले मॉडल को अपना स्वयं का समाधान निकालने का निर्देश देना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "पहले, इस गणित समस्या को हल करें। फिर, अपने समाधान की तुलना छात्र के समाधान से करें और उसकी शुद्धता का मूल्यांकन करें।"
  • एआई आउटपुट: "मेरा समाधान: [विस्तृत समाधान]। छात्र के समाधान के साथ तुलना करने पर, मुझे [विशिष्ट भाग] की उनकी गणना में एक त्रुटि मिली। सही दृष्टिकोण [सही विधि] होना चाहिए।"

उदाहरण 2: दस्तावेज़ विश्लेषण

• अप्रभावी दृष्टिकोण: एक प्रश्न में एक बड़े दस्तावेज़ का विश्लेषण करने का प्रयास।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "इस संपूर्ण दस्तावेज़ से मुख्य बिंदुओं को संक्षेप में प्रस्तुत करें।"
  • एआई आउटपुट: "मैं पूरे दस्तावेज़ को उसकी लंबाई के कारण संसाधित करने में असमर्थ हूँ।"
• प्रभावी दृष्टिकोण: व्यापक विश्लेषण के लिए अंशों और अनुवर्ती प्रश्नों का अनुक्रमिक निष्कर्षण।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "[विशिष्ट विषय] से संबंधित इस दस्तावेज़ से मुख्य अंश निकालें।"
  • एआई आउटपुट: "अंश 1: [प्रासंगिक मार्ग]। अंश 2: [एक अन्य प्रासंगिक मार्ग]।"
  • अनुवर्ती उपयोगकर्ता संकेत: "क्या और भी प्रासंगिक अंश हैं? सुनिश्चित करें कि उनमें पूरा संदर्भ हो।"
  • एआई आउटपुट: "अतिरिक्त अंश: [आगे प्रासंगिक अंश]।"

लाभ और अंतर्दृष्टि

1. विश्लेषण की गहराई: पहले समाधान या विश्लेषण करके, एआई अधिक सटीक और गहन मूल्यांकन प्रदान कर सकता है।
2. गाइडेड लर्निंग: शिक्षण परिदृश्यों में, आंतरिक एकालाप और संकेतों का उपयोग छात्रों को स्वतंत्र रूप से समाधान तक पहुंचने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिससे उनके सीखने के अनुभव में वृद्धि होती है।
3. व्यापक कवरेज: दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए, अनुक्रमिक और पुनरावर्ती दृष्टिकोण महत्वपूर्ण विवरण खोए बिना संपूर्ण कवरेज सुनिश्चित करते हैं।
4. पूर्वाग्रह से बचना: पहले अपना स्वयं का समाधान तैयार करके, एआई किसी दिए गए उत्तर का सीधे मूल्यांकन करने से उत्पन्न होने वाले पूर्वाग्रह से बचता है।

5. बाहरी उपकरणों का लाभ उठाना

एआई इंटरैक्शन में बाहरी उपकरणों और संसाधनों को शामिल करने से जीपीटी-4 जैसे मॉडलों द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की सटीकता और प्रासंगिकता में काफी सुधार हो सकता है। यह अनुभाग ज्ञान पुनर्प्राप्ति के लिए एम्बेडिंग-आधारित खोज, सटीक गणना के लिए कोड निष्पादन और एआई मॉडल की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए फ़ंक्शन कॉल के उपयोग को प्रदर्शित करता है।

उदाहरण 1: कोड निष्पादन के साथ सटीक गणना

• कोड निष्पादन के बिना: पूरी तरह से मॉडल की गणना क्षमताओं पर भरोसा करना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "529 का वर्गमूल ज्ञात कीजिए।"
  • एआई आउटपुट: "529 का वर्गमूल लगभग 23 है।"
• कोड निष्पादन के साथ: गणना में सटीकता सुनिश्चित करना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "529 का वर्गमूल ज्ञात कीजिए।"
  • एआई निर्देश: "इसकी गणना करने के लिए पायथन कोड लिखें और निष्पादित करें।"
  • एआई आउटपुट"python import math math.sqrt(529) 529 का वर्गमूल बिल्कुल 23 है।"

उदाहरण 2: डायनामिक इंटरैक्शन के लिए एपीआई कॉल का उपयोग करना

• एपीआई कॉल के बिना: स्थिर, पूर्व-क्रमादेशित प्रतिक्रियाओं तक सीमित।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "कल की हमारी मुलाकात के बारे में मेरे मित्र को अनुस्मारक भेजें।"
  • एआई आउटपुट: "अनुस्मारक: कल की बैठक के बारे में अपने मित्र को संदेश भेजना न भूलें।"
• एपीआई कॉल के साथ: वास्तविक समय की कार्रवाइयों के लिए बाहरी प्रणालियों के साथ बातचीत करना।
  • उपयोगकर्ता संकेत: "कल की हमारी मुलाकात के बारे में मेरे मित्र जॉन को अनुस्मारक भेजें।"
  • एआई निर्देश: "रिमाइंडर भेजने के लिए मैसेजिंग एपीआई का उपयोग करें।"
  • एआई आउटपुट"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  कल की बैठक के बारे में जॉन को अनुस्मारक भेजा गया।"

लाभ और अंतर्दृष्टि

1. विस्तारित ज्ञानकोष: एम्बेडिंग-आधारित खोज का उपयोग करके, एआई अप-टू-डेट जानकारी की एक विशाल श्रृंखला तक पहुंच और शामिल कर सकता है, जिससे इसकी प्रतिक्रियाओं की प्रासंगिकता और सटीकता बढ़ जाती है।
2. गणना में परिशुद्धता: कोड निष्पादन एआई को सटीक गणितीय गणना करने की अनुमति देता है, जो विशेष रूप से तकनीकी या वैज्ञानिक संदर्भों में उपयोगी है।
3. इंटरएक्टिव क्षमताएँ: एपीआई कॉल एआई को बाहरी सिस्टम के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाती है, जिससे संदेश भेजने या अनुस्मारक सेट करने जैसी वास्तविक दुनिया की गतिविधियों की सुविधा मिलती है।

6. व्यवस्थित परीक्षण

एआई सिस्टम में परिवर्तनों की प्रभावशीलता निर्धारित करने में व्यवस्थित परीक्षण, या मूल्यांकन प्रक्रियाएं (ईवल्स) महत्वपूर्ण हैं। इस दृष्टिकोण में सटीकता का आकलन करने के लिए मॉडल आउटपुट की तुलना पूर्व निर्धारित मानकों या "स्वर्ण-मानक" उत्तरों के सेट से करना शामिल है।

उदाहरण 1: उत्तरों में विरोधाभासों की पहचान करना

• परीक्षण परिदृश्य: विशेषज्ञ उत्तरों की तुलना में मॉडल की प्रतिक्रिया में विरोधाभासों का पता लगाना।
  • सिस्टम निर्देश: निर्धारित करें कि क्या मॉडल की प्रतिक्रिया विशेषज्ञ द्वारा प्रदान किए गए उत्तर के किसी भी हिस्से का खंडन करती है।
  • उपयोगकर्ता का निवेश: "बज़ एल्ड्रिन के बाद नील आर्मस्ट्रांग चंद्रमा पर चलने वाले दूसरे व्यक्ति बने।"
  • मूल्यांकन प्रक्रिया: सिस्टम विशेषज्ञ के उत्तर की निरंतरता की जांच करता है जिसमें कहा गया है कि नील आर्मस्ट्रांग चंद्रमा पर जाने वाले पहले व्यक्ति थे।
  • मॉडल आउटपुट: मॉडल की प्रतिक्रिया सीधे तौर पर विशेषज्ञ के उत्तर का खंडन करती है, जो एक त्रुटि का संकेत देती है।

उदाहरण 2: उत्तरों में विवरण के स्तरों की तुलना करना

• परीक्षण परिदृश्य: यह आकलन करना कि क्या मॉडल का उत्तर विवरण के संदर्भ में विशेषज्ञ उत्तर के साथ संरेखित है, उससे अधिक है या कम है।
  • सिस्टम निर्देश: मॉडल की प्रतिक्रिया और विशेषज्ञ उत्तर के बीच जानकारी की गहराई की तुलना करें।
  • उपयोगकर्ता का निवेश: "नील आर्मस्ट्रांग पहली बार 21 जुलाई, 1969 को 02:56 यूटीसी पर चंद्रमा पर चले थे।"
  • मूल्यांकन प्रक्रिया: सिस्टम यह आकलन करता है कि मॉडल की प्रतिक्रिया विशेषज्ञ उत्तर की तुलना में अधिक, बराबर या कम विवरण प्रदान करती है या नहीं।
  • मॉडल आउटपुट: मॉडल की प्रतिक्रिया अतिरिक्त विवरण (सटीक समय) प्रदान करती है, जो विशेषज्ञ उत्तर के साथ संरेखित होती है और उसका विस्तार करती है।

लाभ और अंतर्दृष्टि

1. सटीकता और विश्वसनीयता: व्यवस्थित परीक्षण यह सुनिश्चित करता है कि एआई मॉडल की प्रतिक्रियाएं सटीक और विश्वसनीय हैं, खासकर तथ्यात्मक जानकारी से निपटने के दौरान।
2. गलती पहचानना: यह मॉडल की प्रतिक्रियाओं में त्रुटियों, विरोधाभासों या विसंगतियों की पहचान करने में मदद करता है।
3. क्वालिटी एश्योरेंस: एआई-जनित सामग्री में गुणवत्ता के उच्च मानकों को बनाए रखने के लिए यह दृष्टिकोण आवश्यक है, विशेष रूप से शैक्षिक, ऐतिहासिक या अन्य तथ्य-संवेदनशील संदर्भों में।

निष्कर्ष और निष्कर्ष संदेश

चर्चा किए गए उदाहरणों और रणनीतियों के माध्यम से, हमने देखा है कि कैसे संकेतों में विशिष्टता नाटकीय रूप से आउटपुट को बदल सकती है, और कैसे जटिल कार्यों को सरल उप-कार्यों में विभाजित करना कठिन चुनौतियों को प्रबंधनीय बना सकता है। हमने एआई क्षमताओं को बढ़ाने में बाहरी उपकरणों की शक्ति और एआई प्रतिक्रियाओं की विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करने में व्यवस्थित परीक्षण के महत्व का पता लगाया है। मिलने जाना OpenAI की प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड मूलभूत ज्ञान के लिए जो एआई इंटरैक्शन को अनुकूलित करने के लिए उन्नत तकनीकों और रणनीतियों की हमारी व्यापक खोज को पूरक बनाता है।