मूल सिद्धांतों को प्रेरित करना

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मूल बातें

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातें सीखें, जिसमें व्यक्तित्व, कार्य, संदर्भ और प्रारूप के साथ प्रॉम्प्ट की संरचना करना शामिल है, और एआई से सटीक, व्यवसाय-तैयार परिणाम प्राप्त करने के लिए जीरो-शॉट, फ्यू-शॉट, स्टेप-बैक और चेन ऑफ थॉट प्रॉम्प्टिंग जैसी तकनीकों में महारत हासिल करें।

संकेत देने की तकनीकें
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
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इस पाठ के लिए सहायक नोट्स

यह वीडियो त्वरित इंजीनियरिंग के मूल आधारों से परिचय कराता है - स्पष्ट, संरचित निर्देशों को डिजाइन करने का कौशल जो एआई को व्यवसाय-तैयार परिणाम देने के लिए मार्गदर्शन करता है।

चाबी छीनना:

  • AI को गूगल की तरह समझना बंद करो। अस्पष्ट प्रश्न पूछने से अस्पष्ट उत्तर मिलते हैं।
  • एक निर्देशक की तरह सोचें, सिर्फ़ एक उपयोगकर्ता की तरह नहीं। आपका काम निर्देश देना है, सिर्फ़ पूछना नहीं।

  • पीटीसीएफ फ्रेमवर्क

  • व्यक्तित्व - एआई को एक भूमिका सौंपें (उदाहरण के लिए, "आप एक वरिष्ठ विपणन प्रबंधक हैं...")।
  • कार्य - स्पष्ट क्रिया क्रियाओं का प्रयोग करें (जैसे, बनाना, सारांशित करना, पुनः लिखना, विश्लेषण करना)।
  • संदर्भ - एआई को आवश्यक पृष्ठभूमि जानकारी जोड़ें (अधिकांश संकेत यहां विफल होते हैं)।
  • प्रारूप - एआई को बताएं कि आप किस प्रकार प्रतिक्रिया चाहते हैं (उदाहरण के लिए, बुलेट पॉइंट, तालिका)।

  • शामिल संकेत तकनीकें

  • शून्य-शॉट प्रॉम्प्टिंग: किसी उदाहरण की आवश्यकता नहीं है - केवल एक स्पष्ट, संरचित प्रॉम्प्ट की आवश्यकता है।
  • कुछ-शॉट संकेत: एआई को यह दिखाने के लिए एक या अधिक उदाहरण शामिल करें कि अच्छा क्या दिखता है।
  • स्टेप-बैक प्रॉम्प्टिंग: एआई को प्रासंगिक ज्ञान इकट्ठा करने में मदद करने के लिए व्यापक रूप से शुरुआत करें, फिर संकीर्ण करें।
  • विचार श्रृंखला (सीओटी): तर्क और विवेक को बेहतर बनाने के लिए “आइए कदम दर कदम सोचें” जैसे वाक्यांश जोड़ें।

  • नौकरी के लिए सही AI का चयन

  • मानक मॉडल - तेज़, सारांश या पुनर्लेखन जैसे सरल कार्यों के लिए बढ़िया।
  • तर्क मॉडल - बहु-चरणीय समस्याओं और रणनीतिक कार्यों के लिए बेहतर।
  • गहन अनुसंधान मॉडल - उच्च-दांव, गहन विश्लेषण (गहराई के लिए व्यापार की गति) के लिए उपयोग करें।

  • सर्वोत्तम प्रथाएं

  • संकेतों को स्पष्ट और सरल रखें - यदि यह आपके लिए भ्रामक है, तो यह AI के लिए भी भ्रामक है।
  • आउटपुट (लंबाई, शैली, प्रारूप) के बारे में विशिष्ट रहें।
  • बाधाओं के स्थान पर निर्देशों का प्रयोग करें - एआई को बताएं कि क्या करना है, न कि केवल यह कि किससे बचना है।
  • विधि

    संकेत

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