जनरेटिव AI इंजीनियरिंग
जानें कि भूमिकाएँ, निर्देश, संदर्भ, उदाहरण, आउटपुट स्कीमा, बहु-चरणीय वर्कफ़्लो, और उन्नत तर्क पैटर्न कैसे विश्वसनीय AI प्रतिक्रियाओं को आकार देते हैं।
18 शब्द
संरचना
Role
मॉडल को किस दृष्टिकोण या नौकरी को अपनाना चाहिए, इसका विवरण।
इसका उपयोग प्रासंगिक विशेषज्ञता, दर्शकों और टोन स्थापित करने के लिए करें।
शुरुआती डेवलपर्स के लिए एक कोरियाई तकनीकी संपादक के रूप में कार्य करें।संरचना
Instruction
मॉडल द्वारा किए जाने वाले कार्य का एक सीधा कथन।
अस्पष्टता को कम करने के लिए एक स्पष्ट क्रिया और एक स्पष्ट डिलिवरेबल का उपयोग करें।
रिपोर्ट को पांच निर्णय-तैयार बुलेट पॉइंट में संक्षेप में प्रस्तुत करें।संरचना
Context
पृष्ठभूमि जानकारी जो मॉडल को कार्य को सही ढंग से समझने के लिए आवश्यक है।
दर्शकों, लक्ष्यों, बाधाओं, स्रोत सामग्री और परिभाषाओं प्रदान करें जो उत्तर को प्रभावित करते हैं।
संदर्भ: पाठक पहली बार उपयोगकर्ता हैं और यह सुविधा अगले सप्ताह लॉन्च होने वाली है।संरचना
Constraint
सामग्री, लंबाई, शैली, उपकरणों या अनुमत कार्यों पर एक सीमा।
इसका उपयोग स्वीकृति मानदंडों को दृश्यमान और परीक्षण योग्य बनाने के लिए करें।
केवल आपूर्ति की गई नीति का उपयोग करें, 150 शब्दों से कम रखें, और छूटी हुई तिथियों का अनुमान न लगाएं।संरचना
Delimiter
एक मार्कर जो निर्देशों, उदाहरणों और स्रोत डेटा को अलग करता है।
जब प्रॉम्प्ट में कई अनुभाग हों तो XML-जैसे टैग, हेडिंग या बाउंडेड ब्लॉक का उपयोग करें।
Summarize only the text inside <source>...</source>.उदाहरण
Zero-shot prompting
किसी कार्य का अनुरोध करना बिना किसी उदाहरण के।
सामान्य कार्यों के लिए यहां से शुरू करें जिन्हें मॉडल पहले से ही अच्छी तरह से समझता है।
प्रत्येक समीक्षा को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करें।उदाहरण
Few-shot prompting
वास्तविक कार्य से पहले इनपुट-आउटपुट उदाहरणों का एक छोटा सेट प्रदान करना।
इसका उपयोग एक विशिष्ट लेबल नीति, टोन, एज केस, या आउटपुट पैटर्न सिखाने के लिए करें।
इनपुट: डिलीवरी तेज़ थी। आउटपुट: लॉजिस्टिक्स-पॉजिटिव। अब वर्गीकृत करें: बॉक्स क्षतिग्रस्त हालत में आया।पुन: उपयोग करें
Prompt template
एक पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट जिसमें रनटाइम पर वेरिएबल्स द्वारा भरे गए प्लेसहोल्डर होते हैं।
इसका उपयोग बार-बार होने वाली वर्कफ़्लो के लिए करें जिनके लिए सुसंगत निर्देशों की आवश्यकता होती है।
Summarize {{document}} for {{audience}} using {{format}}.आउटपुट
Structured output
एक प्रतिक्रिया जो एक अनुमानित मशीन-पठनीय आकार तक सीमित है।
इसका उपयोग तब करें जब कोई अन्य प्रोग्राम परिणाम को पार्स या सत्यापित करेगा।
एक ऑब्जेक्ट लौटाएं जिसमें title, summary, risk_levelऔर source_ids.आउटपुट
JSON Schema
अनुमत JSON फ़ील्ड, प्रकार और आवश्यक मानों का एक औपचारिक विवरण।
स्वचालित वर्कफ़्लो में पार्सिंग विफलताओं को कम करने के लिए समर्थित स्कीमा बाधाओं का उपयोग करें।
status को एक एनम [enum] के रूप में और due_date को एक नल करने योग्य [nullable] ISO तिथि के रूप में आवश्यक है।वर्कफ़्लो
Task decomposition
एक जटिल अनुरोध को छोटे, सत्यापन योग्य उप-कार्यों में तोड़ना।
इसका उपयोग तब करें जब अनुसंधान, परिवर्तन, जांच और अंतिम संश्लेषण के लिए विभिन्न चरणों की आवश्यकता होती है।
पहले आवश्यकताओं को निकालें, फिर संघर्षों की पहचान करें, फिर उत्तर का मसौदा तैयार करें और सत्यापित करें।वर्कफ़्लो
Prompt chaining
एक मॉडल चरण का आउटपुट बाद के मॉडल चरण में डालना।
इसका उपयोग तब करें जब मध्यवर्ती परिणामों का निरीक्षण, परिवर्तन या अनुमोदन किया जाना चाहिए।
त्रुटियां कई चरणों में फैल सकती हैं, इसलिए महत्वपूर्ण मध्यवर्ती आउटपुट को मान्य करें।
Extract claims -> retrieve evidence -> verify each claim -> write the final brief.उन्नत तर्क पैटर्न
Step-back prompting
किसी विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने से पहले एक व्यापक सिद्धांत, परिभाषा या निर्णय ढांचे से शुरुआत करें।
इसका उपयोग तब करें जब विशिष्ट मामला गलत समझा जा सकता है यदि पहले शासी अवधारणाओं या बाधाओं की पहचान न की जाए।
व्यापक कदम अभी भी गलत या अप्रासंगिक हो सकता है, इसलिए इसे आधिकारिक स्रोतों के विरुद्ध सत्यापित करें।
पहले उन नीति सिद्धांतों की पहचान करें जो धनवापसी पात्रता को नियंत्रित करते हैं। फिर उन्हें इस मामले पर लागू करें और सहायक खंडों का हवाला दें।उन्नत तर्क पैटर्न
Least-to-most prompting
सरल निर्भर उप-समस्याओं को पहले हल करें और उनके सत्यापित परिणामों का उपयोग करके समग्र, कठिन कार्य को हल करें।
इसका उपयोग तब करें जब बाद के निष्कर्ष कई पूर्व-आवश्यक गणनाओं, तथ्यों या निर्णयों पर निर्भर करते हैं।
एक प्रारंभिक त्रुटि बाद के चरणों में फैल सकती है; पुन: उपयोग करने से पहले आवश्यक आउटपुट को मान्य करें।
1. अनुबंध तिथियों को निकालें। 2. प्रत्येक नोटिस अवधि की गणना करें। 3. अवधियों की तुलना समाप्ति खंड से करें। 4. सबूत के साथ निष्कर्ष की रिपोर्ट करें।उन्नत तर्क पैटर्न
Self-consistency
कई स्वतंत्र रूप से नमूना किए गए उम्मीदवार समाधान उत्पन्न करना और एक ऐसे उत्तर का चयन करना जो सहमति या एक अलग सत्यापन नियम द्वारा समर्थित हो।
इसका उपयोग चुनिंदा रूप से कठिन कार्यों के लिए करें जहां कई वैध समाधान पथों की तुलना की जा सकती है और अतिरिक्त लागत उचित है।
सहमति सही होने का प्रमाण नहीं है, सहसंबद्ध त्रुटियां सहमत हो सकती हैं, और कई नमूने विलंबता और लागत बढ़ाते हैं।
पांच स्वतंत्र उम्मीदवार कुल उत्पन्न करें, अंतिम मूल्यों की तुलना करें, और केवल तभी स्वीकार करें जब स्रोत पंक्तियाँ और नियतात्मक गणना इसकी पुष्टि करें।उन्नत तर्क पैटर्न
Critique-and-revise
एक मसौदा तैयार करना, इसे स्पष्ट मानदंडों और साक्ष्यों के विरुद्ध मूल्यांकन करना और पहचानी गई कमजोरियों को संशोधित करना।
इसका उपयोग तब करें जब आउटपुट में एक समीक्षा योग्य मानदंड हो, जैसे कि पूर्णता, स्रोत समर्थन, प्रारूप, टोन या नीति अनुपालन।
एक मॉडल अपनी गलतियों को अनदेखा कर सकता है; उच्च-प्रभाव वाले परिणामों की अभी भी स्वतंत्र जांच या मानव समीक्षा की आवश्यकता होती है।
उत्तर का मसौदा तैयार करें। आवश्यक तथ्यों, उद्धरणों, निषिद्ध दावों और लंबाई के विरुद्ध इसकी आलोचना करें। केवल विफल आइटमों को संशोधित करें, फिर अंतिम उत्तर लौटाएं।उन्नत तर्क पैटर्न
Plan-and-execute
कार्य योजना को निष्पादन से अलग करें ताकि निर्भरता, उपकरण, चेकपॉइंट और पूर्णता मानदंड कार्य शुरू होने से पहले परिभाषित किए जाएं।
इसका उपयोग बहु-चरणीय कार्य के लिए करें जहां क्रम, अनुमतियां, संसाधन सीमाएं या मध्यवर्ती सत्यापन महत्वपूर्ण हैं।
इस योजना को संशोधित करने योग्य मानें; नए सबूतों द्वारा अमान्य होने पर अंधाधुंध जारी न रखें।
निर्भरताओं और अनुमोदन बिंदुओं के साथ एक संक्षिप्त कार्य योजना लौटाएं। प्रत्येक स्वीकृत चरण को निष्पादित करें, साक्ष्य रिकॉर्ड करें और जब कोई धारणा विफल हो जाए तो पुन: योजना बनाएं।उन्नत तर्क पैटर्न
Verifier pattern
एक विशिष्ट सत्यापन चरण का उपयोग करके स्वीकृति से पहले नियमों, साक्ष्य, स्कीमा या नियतात्मक उपकरणों के विरुद्ध एक उम्मीदवार उत्तर की जांच करना।
इसका उपयोग तब करें जब महत्वपूर्ण दावे, गणनाएं, उद्धरण, संरचित आउटपुट या टूल तर्क स्वतंत्र रूप से जांचे जा सकते हैं।
एक सत्यापनकर्ता जो समान लापता साक्ष्य या दोषपूर्ण मान्यताओं को साझा करता है, वह जनरेटर की त्रुटि को दोहरा सकता है।
जनरेटर: स्रोत पंक्ति आईडी के साथ चालान सारांश उत्पन्न करें। सत्यापनकर्ता: कुल की पुनर्गणना करें, स्कीमा को मान्य करें और अस्वीकृत दावों को अस्वीकार करें।एक पैटर्न का चयन केवल तभी करें जब कार्य संरचना और मूल्यांकन साक्ष्य अतिरिक्त चरणों, टोकन, विलंबता और जटिलता को उचित ठहराते हों।
| आवश्यकता | विचार करने के लिए पैटर्न |
|---|---|
| किसी मामले पर लागू करने से पहले, बुनियादी सिद्धांतों की पहचान करें। | स्टेप-बैक प्रॉम्प्टिंग |
| निर्भरता क्रम में आवश्यक उप-समस्याओं को हल करें। | सबसे-से-सबसे प्रॉम्प्टिंग |
| कई उम्मीदवार समाधानों की तुलना करें जब अतिरिक्त नमूनाकरण उचित हो। | स्व-संगति प्लस स्वतंत्र सत्यापन |
| स्पष्ट समीक्षा मानदंडों के विरुद्ध एक मसौदे में सुधार करें। | आलोचना और संशोधन |
| निर्भरता, उपकरण और अनुमोदन चेकपॉइंटों का समन्वय करें | योजना-और-निष्पादन |
| असंगत दावों, अमान्य स्कीमा या गलत गणनाओं को अस्वीकार करें। | सत्यापन पैटर्न |
नहीं। एक संक्षिप्त उत्तर, जांच योग्य मध्यवर्ती परिणाम, उद्धृत साक्ष्य, धारणाएं, गणनाएं और सत्यापन परिणाम पसंद करें। कुछ तर्क मॉडल आंतरिक रूप से सोच करते हैं, और एक लंबा दिखाई देने वाला तर्क इस बात का प्रमाण नहीं है कि उत्तर सही है।
नहीं। उनका प्रभाव मॉडल, कार्य, प्रॉम्प्ट, नमूनाकरण और मूल्यांकन विधि के आधार पर भिन्न होता है। वे विलंबता, टोकन लागत, सहसंबद्ध त्रुटियों और विफलता प्रसार भी जोड़ सकते हैं। उन्हें प्रतिनिधि मामलों पर एक साधारण बेसलाइन के साथ तुलना करें।
आलोचना और संशोधन, समीक्षा और संपादन के माध्यम से एक मसौदे को बेहतर बनाता है। एक सत्यापनकर्ता एक स्वीकृति गेट के रूप में कार्य करता है जो एक उम्मीदवार की जांच प्रमाण, नियमों, स्कीमा या नियतात्मक उपकरणों के विरुद्ध करता है और इसे बिना पुनर्लेखन के अस्वीकार कर सकता है।
आधिकारिक मार्गदर्शन जो संरचित प्रॉम्प्टिंग, तर्क, योजना, सत्यापन, एजेंटिक वर्कफ़्लो और मॉडल-विशिष्ट सोच व्यवहार के बारे में है।
प्राथमिक अनुसंधान जो स्व-संगति को विभिन्न तर्क मार्गों का नमूना लेने और सबसे सुसंगत उत्तर का चयन करने के रूप में प्रस्तुत करता है।
एक संकेत को एक नियंत्रित संदर्भ में विस्तारित करें जिसमें प्रमाण, इतिहास, स्थिति और पुन: प्रयोज्य सामग्री शामिल हो।
ऐसे अनुरोध डिज़ाइन करें जो टेक्स्ट को छवियों, दस्तावेज़ों, ऑडियो या वीडियो के साथ जोड़ते हैं।
दोहराने योग्य मामलों, मेट्रिक्स और प्रतिगमन जांच के साथ प्रॉम्प्ट वेरिएंट की तुलना करें।
उत्पादन प्रॉम्प्ट को संस्करण, स्वीकृत, तैनात, देखें, वापस लें और सेवानिवृत्त करें।
क्वेरी रीराइटिंग, केवल साक्ष्य-आधारित उत्तर, अस्वीकृति, उद्धरण, संश्लेषण और स्रोत-संघर्ष प्रबंधन लागू करें।