तेज़ रिसर्च, स्पष्ट ड्राफ्ट, या बस ज़्यादा स्मार्ट ब्रेनस्टॉर्मिंग चाहते हैं? एआई से बात करना जितना दिखता है, उससे कहीं ज़्यादा आसान है। आप कैसे पूछते हैं और कैसे फ़ॉलो-अप करते हैं, इसमें छोटे-छोटे बदलाव नतीजों को साधारण से आश्चर्यजनक रूप से बेहतरीन बना सकते हैं। इसे एक बेहद प्रतिभाशाली इंटर्न को निर्देश देने जैसा समझें जो कभी सोता नहीं, कभी-कभी अंदाज़ा लगाता है, और स्पष्टता पसंद करता है। आप धक्का देते हैं, तो यह मददगार होता है। आप मार्गदर्शन करते हैं, तो यह बेहतरीन होता है। आप संदर्भ को नज़रअंदाज़ करते हैं... यह वैसे भी अंदाज़ा लगा लेता है। आप जानते हैं कि यह कैसा होता है।
एआई से बात करने के तरीके पर एक पूरी पुस्तिका दी गई है , जिसमें त्वरित सफलताएँ, गहन तकनीकें और एक तुलना तालिका शामिल है ताकि आप अपने काम के लिए सही उपकरण चुन सकें। अगर आप सरसरी तौर पर पढ़ रहे हैं, तो क्विक स्टार्ट और टेम्प्लेट से शुरुआत करें। अगर आप ज़्यादा जानकारी चाहते हैं, तो गहराई से पढ़ना आपके लिए सही रहेगा।
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 AI प्रॉम्प्टिंग क्या है?
एआई आउटपुट को निर्देशित करने और सुधारने के लिए प्रभावी संकेत तैयार करने के बारे में बताया गया है।
🔗 एआई डेटा लेबलिंग क्या है?
यह बताता है कि लेबल किए गए डेटासेट सटीक मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करते हैं।
🔗 एआई नैतिकता क्या है?
इसमें जिम्मेदार और निष्पक्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोग के लिए मार्गदर्शन देने वाले सिद्धांतों को शामिल किया गया है।
🔗 AI में MCP क्या है?
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल और एआई संचार में इसकी भूमिका का परिचय दिया गया।
AI से कैसे बात करें ✅
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स्पष्ट लक्ष्य - मॉडल को ठीक-ठीक बताएँ कि "अच्छा" क्या होता है। न कि भावनाओं का, न ही उम्मीदों के मापदंड का।
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संदर्भ + बाधाएँ - मॉडल उदाहरणों, संरचना और सीमाओं के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं। प्रदाता दस्तावेज़ स्पष्ट रूप से उदाहरण देने और आउटपुट आकार निर्दिष्ट करने की अनुशंसा करते हैं [2]।
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पुनरावृत्तीय परिशोधन - आपका पहला प्रॉम्प्ट एक ड्राफ्ट है। आउटपुट के आधार पर इसे बेहतर बनाएँ; प्रमुख प्रदाता दस्तावेज़ इसकी स्पष्ट रूप से अनुशंसा करते हैं [3]।
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सत्यापन और सुरक्षा - मॉडल से उद्धरण देने, तर्क करने और स्वयं की जाँच करने के लिए कहें—और आप फिर भी दोबारा जाँच करेंगे। मानक किसी कारण से अस्तित्व में हैं [1]।
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टूल को कार्य से मिलाएँ - कुछ मॉडल कोडिंग में बेहतरीन होते हैं; कुछ लंबे संदर्भ या योजना बनाने में सफल होते हैं। विक्रेता की सर्वोत्तम प्रथाएँ इसे सीधे तौर पर बताती हैं [2][4]।
ईमानदारी से कहें तो: बहुत सारे "शीघ्र हैक" केवल मैत्रीपूर्ण विराम चिह्नों के साथ संरचित सोच हैं।
त्वरित मिश्रित लघु-मामला:
एक पीएम ने पूछा: "उत्पाद विनिर्देश लिखें?" परिणाम: सामान्य।
अपग्रेड: "आप एक कर्मचारी-स्तरीय पीएम हैं। लक्ष्य: एन्क्रिप्टेड शेयरिंग के लिए विनिर्देश। दर्शक: मोबाइल इंजीनियरिंग। प्रारूप: दायरा/मान्यताएँ/जोखिम सहित एक-पृष्ठ। बाधाएँ: कोई नया प्राधिकरण प्रवाह नहीं; ट्रेडऑफ़ का हवाला दें।"
परिणाम: स्पष्ट जोखिमों और स्पष्ट ट्रेडऑफ़ के साथ एक उपयोगी विनिर्देश - क्योंकि लक्ष्य, दर्शक, प्रारूप और बाधाएँ पहले ही बता दी गई थीं।
AI से कैसे बात करें: 5 चरणों में त्वरित शुरुआत ⚡
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अपनी भूमिका, लक्ष्य और श्रोता बताएँ।
उदाहरण: आप एक कानूनी लेखन प्रशिक्षक हैं। लक्ष्य: इस ज्ञापन को और सटीक बनाएँ। श्रोता: गैर-वकील। शब्दजाल कम से कम रखें; सटीकता बनाए रखें। -
बाधाओं के साथ एक ठोस कार्य दें।
इसे 300-350 शब्दों में फिर से लिखें; 3-बुलेट सारांश जोड़ें; सभी तिथियां रखें; हेजिंग भाषा हटा दें। -
संदर्भ और उदाहरण प्रदान करें।
अपनी पसंद के स्निपेट, शैलियाँ, या एक छोटा नमूना चिपकाएँ। मॉडल आपके द्वारा दिखाए गए पैटर्न का अनुसरण करते हैं; आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार इससे विश्वसनीयता बढ़ती है [2]। -
तर्क या जाँच के लिए पूछें।
अपने कदम संक्षेप में बताएँ; धारणाएँ सूचीबद्ध करें; किसी भी छूटी हुई जानकारी को चिह्नित करें। -
पुनरावृत्ति करें - पहले मसौदे को स्वीकार न करें।
अच्छा। अब 20% तक संक्षिप्त करें, प्रभावशाली क्रियाओं को रखें, और स्रोतों का उल्लेख इनलाइन करें। पुनरावृत्ति एक मुख्य सर्वोत्तम अभ्यास है, न कि केवल ज्ञान [3]।
परिभाषाएँ (उपयोगी संक्षिप्त रूप)
सफलता का मानदंड: "अच्छा" के लिए मापनीय बार - जैसे, लंबाई, दर्शकों की उपयुक्तता, आवश्यक अनुभाग।
बाधाएँ: गैर-परक्राम्य - उदाहरण के लिए, "कोई नया दावा नहीं," "एपीए उद्धरण," "≤ 200 शब्द।"
संदर्भ: अनुमान लगाने से बचने के लिए न्यूनतम पृष्ठभूमि - जैसे, उत्पाद सारांश, उपयोगकर्ता व्यक्तित्व, समय सीमा।
तुलना तालिका: AI से बात करने के लिए उपकरण (जानबूझकर विचित्र) 🧰
कीमतें बदलती रहती हैं। कई में मुफ़्त टियर + वैकल्पिक अपग्रेड होते हैं। श्रेणियाँ थोड़ी अलग हैं, इसलिए यह उपयोगी बनी रहती है, तुरंत पुरानी नहीं होती।
| औजार | के लिए सर्वश्रेष्ठ | मूल्य (अनुमानित) | यह इस उपयोग के मामले में क्यों काम करता है |
|---|---|---|---|
| चैटजीपीटी | सामान्य तर्क, लेखन; कोडिंग सहायता | मुफ़्त + प्रो | मजबूत निर्देश-पालन, व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र, बहुमुखी संकेत |
| क्लाउड | लंबे संदर्भ वाले दस्तावेज़, सावधानीपूर्वक तर्क | मुफ़्त + प्रो | लंबे इनपुट और चरणबद्ध सोच के साथ उत्कृष्ट; डिफ़ॉल्ट रूप से सौम्य |
| गूगल जेमिनी | वेब-संक्रमित कार्य, मल्टीमीडिया | मुफ़्त + प्रो | अच्छी पुनर्प्राप्ति; छवियों + पाठ मिश्रण पर मजबूत |
| माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट | कार्यालय वर्कफ़्लो, स्प्रेडशीट, ईमेल | कुछ योजनाओं में शामिल + प्रो | जहाँ आपका काम रहता है, वहाँ उपयोगी प्रतिबंध भी मौजूद हैं |
| विकलता | शोध + उद्धरण | मुफ़्त + प्रो | स्रोतों के साथ स्पष्ट उत्तर; त्वरित खोज |
| मध्य यात्रा | चित्र और अवधारणा कला | सदस्यता | दृश्य अन्वेषण; पाठ-प्रथम संकेतों के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है |
| पो | कई मॉडलों को आज़माने के लिए एक ही स्थान | मुफ़्त + प्रो | त्वरित स्विचिंग; प्रतिबद्धता के बिना प्रयोग |
यदि आप चुन रहे हैं: मॉडल को उस संदर्भ से मिलाएँ जिसकी आपको सबसे ज़्यादा परवाह है—लंबे दस्तावेज़, कोडिंग, स्रोतों के साथ शोध, या दृश्य। प्रदाता के सर्वोत्तम-अभ्यास पृष्ठ अक्सर इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि उनका मॉडल किसमें उत्कृष्ट है। यह कोई संयोग नहीं है [4]।
एक उच्च-प्रभाव प्रॉम्प्ट की शारीरिक रचना 🧩
जब आप लगातार बेहतर परिणाम चाहते हैं तो इस सरल संरचना का उपयोग करें:
भूमिका + लक्ष्य + दर्शक + प्रारूप + बाधाएँ + संदर्भ + उदाहरण + प्रक्रिया + आउटपुट जाँच
आप एक वरिष्ठ उत्पाद विपणक हैं। लक्ष्य: गोपनीयता-प्रथम नोट्स ऐप के लिए एक लॉन्च ब्रीफ लिखें। श्रोता: व्यस्त अधिकारी। प्रारूप: शीर्षकों सहित एक-पृष्ठ का मेमो। सीमाएँ: सरल अंग्रेजी, बिना मुहावरों के, दावों को सत्यापन योग्य रखें। संदर्भ: नीचे उत्पाद सारांश चिपकाएँ। उदाहरण: दिए गए मेमो के लहजे का अनुकरण करें। प्रक्रिया: चरण-दर-चरण सोचें; पहले तीन स्पष्टीकरण प्रश्न पूछें। आउटपुट जाँच: 5-बुलेट जोखिम सूची और एक संक्षिप्त FAQ के साथ समाप्त करें।
यह वाक्य हर बार अस्पष्ट एक-पंक्ति वाले वाक्यों को मात देता है।
गहन विश्लेषण 1: लक्ष्य, भूमिकाएँ और सफलता के मानदंड 🎯
मॉडल स्पष्ट भूमिकाओं का सम्मान करते हैं। बताएँ सहायक कौन कैसी दिखती है, और कैसे किया जाएगा। व्यवसाय-उन्मुख प्रेरणा मार्गदर्शन सफलता के मानदंडों को पहले से परिभाषित करने की सलाह देता है—इससे आउटपुट संरेखित रहते हैं और मूल्यांकन करना आसान होता है [4]।
रणनीतिक सुझाव: चेकलिस्ट माँग लें । फिर अंत में उसे उस चेकलिस्ट के आधार पर खुद को ग्रेड देने के लिए कहें।
गहन विश्लेषण 2: संदर्भ, बाधाएँ और उदाहरण 📎
एआई मानसिक नहीं है; यह पैटर्न का भूखा है। इसे सही पैटर्न दें। सबसे महत्वपूर्ण सामग्री को सबसे ऊपर रखें, और आउटपुट के आकार के बारे में स्पष्ट रहें। लंबे इनपुट के लिए, विक्रेता दस्तावेज़ बताते हैं कि क्रम और संरचना लंबे संदर्भों में परिणामों को भौतिक रूप से प्रभावित करते हैं [4]।
इस माइक्रो-टेम्पलेट को आज़माएँ:
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संदर्भ: स्थिति का सारांश देने वाली अधिकतम 3 गोलियां
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स्रोत सामग्री: चिपकाई गई या संलग्न
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करें: 3 गोलियां
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न करें: 3 गोलियां
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प्रारूप: विशिष्ट लंबाई, अनुभाग, या स्कीमा
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गुणवत्ता मानक: A+ उत्तर में क्या शामिल होना चाहिए
गहन विश्लेषण 3: मांग पर तर्क 🧠
यदि आप सावधानीपूर्वक विचार करना चाहते हैं, तो संक्षेप में इसके लिए पूछें। एक संक्षिप्त योजना या तर्क का अनुरोध करें; कुछ आधिकारिक मार्गदर्शिकाएँ निर्देशों के पालन में सुधार के लिए जटिल कार्यों के लिए योजना बनाने का सुझाव देती हैं [2][4]।
त्वरित संकेत:
अपने दृष्टिकोण की योजना क्रमांकित चरणों में बनाएँ। अपनी धारणाएँ बताएँ। फिर केवल अंतिम उत्तर दें, जिसके अंत में पाँच पंक्तियों का तर्क हो।
छोटी सी बात: ज़्यादा तर्कपूर्ण पाठ हमेशा बेहतर नहीं होता। स्पष्टता और संक्षिप्तता का संतुलन बनाए रखें ताकि आप अपनी ही बनाई हुई बातों में न फँस जाएँ।
डीप डाइव 4: महाशक्ति के रूप में पुनरावृत्ति 🔁
अलग-अलग लहजे वाले दो अलग-अलग ड्राफ्ट मांगें सिर्फ़ रूपरेखा का । फिर उसे परिष्कृत करें। OpenAI और अन्य स्पष्ट रूप से पुनरावृत्तीय परिष्करण की सलाह देते हैं - क्योंकि यह कारगर है [3]।
उदाहरण लूप:
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मुझे अलग-अलग कोणों के साथ तीन रूपरेखा विकल्प दीजिए।
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सबसे मजबूत भाग को चुनें, सर्वोत्तम भागों को मिलाएं और एक मसौदा लिखें।
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15% तक कटौती करें, क्रियाओं को उन्नत करें, तथा उद्धरणों के साथ एक संशयवादी पैराग्राफ जोड़ें।
गहन विश्लेषण 5: रेलिंग, सत्यापन और जोखिम 🛡️
एआई उपयोगी हो सकता है और फिर भी गलत हो सकता है। जोखिम कम करने के लिए, स्थापित जोखिम ढाँचों से प्रेरणा लें: दांवों को परिभाषित करें, पारदर्शिता की आवश्यकता करें, और निष्पक्षता, गोपनीयता और विश्वसनीयता के लिए जाँचें जोड़ें। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचा विश्वसनीयता विशेषताओं और व्यावहारिक कार्यों की रूपरेखा प्रस्तुत करता है जिन्हें आप दैनिक कार्यप्रवाह में अपना सकते हैं। मॉडल से अनिश्चितता प्रकट करने, स्रोतों का हवाला देने और संवेदनशील सामग्री को चिह्नित करने के लिए कहें—फिर आप सत्यापन करें [1]।
सत्यापन संकेत:
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शीर्ष 3 मान्यताओं को सूचीबद्ध करें। प्रत्येक के लिए, विश्वास का मूल्यांकन करें और स्रोत दिखाएँ।
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कम से कम दो प्रतिष्ठित स्रोतों का हवाला दें; यदि कोई मौजूद नहीं है, तो स्पष्ट रूप से बताएं।
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अपने उत्तर के लिए एक संक्षिप्त प्रतिवाद प्रस्तुत करें, फिर सामंजस्य स्थापित करें।
डीप डाइव 6: जब मॉडल्स हद से ज़्यादा कर देती हैं - और उन्हें कैसे काबू में रखें 🧯
कभी-कभी एआई ज़रूरत से ज़्यादा उत्सुक हो जाते हैं, और ऐसी जटिलताएँ जोड़ देते हैं जिनकी आपने अपेक्षा नहीं की थी। एंथ्रोपिक का मार्गदर्शन अति-इंजीनियरिंग की प्रवृत्ति को दर्शाता है; इसका समाधान स्पष्ट प्रतिबंध हैं जो स्पष्ट रूप से कहते हैं कि "कोई अतिरिक्त नहीं" [4]।
नियंत्रण संकेत:
केवल वही परिवर्तन करें जिनका मैं स्पष्ट रूप से अनुरोध करता/करती हूँ। अमूर्त या अतिरिक्त फ़ाइलें जोड़ने से बचें। समाधान को न्यूनतम और केंद्रित रखें।
अनुसंधान बनाम कार्यान्वयन के लिए AI से कैसे बात करें 🔍⚙️
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शोध विधि: प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोण, आत्मविश्वास के स्तर और उद्धरणों के बारे में पूछें। एक संक्षिप्त ग्रंथसूची की आवश्यकता होती है। क्षमताएँ तेज़ी से विकसित होती हैं, इसलिए किसी भी महत्वपूर्ण जानकारी की पुष्टि करें [5]।
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निष्पादन विधि: प्रारूप की विशिष्टताएँ, लंबाई, लहज़ा और गैर-परक्राम्य बातें स्पष्ट करें। एक चेकलिस्ट और अंतिम स्व-ऑडिट के लिए कहें। इसे संक्षिप्त और परीक्षण योग्य रखें।
मल्टीमॉडल टिप्स: टेक्स्ट, चित्र और डेटा 🎨📊
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चित्रों के लिए: शैली, कैमरा कोण, मनोदशा और रचना का वर्णन करें। यदि संभव हो तो 2-3 संदर्भ चित्र प्रदान करें।
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डेटा कार्यों के लिए: नमूना पंक्तियाँ और वांछित स्कीमा चिपकाएँ। मॉडल को बताएँ कि कौन से कॉलम रखने हैं और कौन से अनदेखा करने हैं।
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मिश्रित मीडिया के लिए: बताएँ कि प्रत्येक भाग कहाँ जाएगा। "एक पैराग्राफ़ में परिचय, फिर एक चार्ट, फिर सोशल मीडिया के लिए एक-लाइनर वाला कैप्शन।"
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लंबे दस्तावेज़ों के लिए: आवश्यक चीज़ों को पहले रखें; बहुत बड़े संदर्भों के साथ क्रम अधिक मायने रखता है [4].
समस्या निवारण: जब मॉडल बग़ल में चला जाए 🧭
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बहुत अस्पष्ट? उदाहरण, प्रतिबंध, या स्वरूपण ढाँचा जोड़ें।
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बहुत ज़्यादा शब्द हैं? शब्दों का बजट तय करें और बुलेट कम्प्रेशन के लिए कहें।
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क्या बात समझ नहीं आ रही? लक्ष्यों को दोबारा बताएँ और सफलता के तीन मानदंड जोड़ें।
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मनगढ़ंत बातें बना रहे हैं? स्रोत और अनिश्चितता नोट मांगें। "कोई स्रोत नहीं" का हवाला दें या कहें।
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अति आत्मविश्वास? डिमांड हेजिंग और आत्मविश्वास स्कोर।
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शोध कार्यों में मतिभ्रम? प्रतिष्ठित ढाँचों और प्राथमिक संदर्भों का उपयोग करके क्रॉस-सत्यापन करें; मानक निकायों से जोखिम मार्गदर्शन एक कारण से मौजूद है [1]।
टेम्पलेट्स: कॉपी करें, ट्वीक करें, जाएं 🧪
1) स्रोतों के साथ शोध करें।
आप एक शोध सहायक हैं। लक्ष्य: [विषय] पर वर्तमान आम सहमति का सारांश प्रस्तुत करें। पाठक: गैर-तकनीकी। 2-3 प्रतिष्ठित स्रोतों को शामिल करें। प्रक्रिया: मान्यताओं की सूची बनाएँ; अनिश्चितता पर ध्यान दें। आउटपुट: 6 बुलेट + 1-अनुच्छेद संश्लेषण। सीमाएँ: कोई अटकलें नहीं; यदि साक्ष्य सीमित हैं, तो उन्हें बताएँ। [3]
2) सामग्री प्रारूपण:
आप एक संपादक हैं। लक्ष्य: [विषय] पर एक ब्लॉग पोस्ट का प्रारूप तैयार करें। लहजा: दोस्ताना विशेषज्ञ। प्रारूप: H2/H3 बुलेट के साथ। लंबाई: 900-1100 शब्द। एक प्रतिवाद अनुभाग शामिल करें। संक्षिप्त विवरण के साथ समाप्त करें। [2]
3) कोडिंग सहायक
आप एक वरिष्ठ इंजीनियर हैं। लक्ष्य: [फ़ीचर] को [स्टैक] में लागू करें। सीमाएँ: जब तक कहा न जाए, कोई रिफ़ैक्टर न करें; स्पष्टता पर ध्यान दें। प्रक्रिया: दृष्टिकोण की रूपरेखा बनाएँ, ट्रेडऑफ़ सूचीबद्ध करें, फिर कोड करें। आउटपुट: कोड ब्लॉक + न्यूनतम टिप्पणियाँ + 5-चरणीय परीक्षण योजना। [2][4]
4) रणनीति ज्ञापन:
आप एक उत्पाद रणनीतिकार हैं। लक्ष्य: [मीट्रिक] में सुधार के लिए 3 विकल्प प्रस्तावित करें। इसमें पक्ष/विपक्ष, प्रयास स्तर और जोखिम शामिल करें। आउटपुट: तालिका + 5-बुलेट अनुशंसाएँ। धारणाएँ जोड़ें; अंत में 2 स्पष्टीकरण प्रश्न पूछें। [3]
5) विस्तृत दस्तावेज़ समीक्षा:
आप एक तकनीकी संपादक हैं। लक्ष्य: संलग्न दस्तावेज़ को संक्षिप्त करें। स्रोत पाठ को अपनी संदर्भ विंडो के शीर्ष पर रखें। आउटपुट: कार्यकारी सारांश, प्रमुख जोखिम, खुले प्रश्न। सीमाएँ: मूल शब्दावली रखें; कोई नया दावा न करें। [4]
बचने योग्य सामान्य नुकसान 🚧
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अस्पष्ट प्रश्न है, "इसे बेहतर बनाओ।" बेहतर कैसे?
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कोई बाधा नहीं है, इसलिए मॉडल अनुमान के साथ रिक्त स्थान भरता है।
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एक बार में ही संकेत देना । पहला ड्राफ्ट शायद ही कभी सबसे अच्छा होता है - मनुष्यों के लिए भी सही [3]।
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सत्यापन को छोड़ दें । जोखिम मानकों को उधार लें और जाँचें जोड़ें [1]।
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प्रदाता के निर्देशों को नज़रअंदाज़ करना जो आपको बताते हैं कि क्या काम करता है। दस्तावेज़ पढ़ें [2][4]।
मिनी केस स्टडी: अस्पष्ट से केंद्रित तक 🎬
फ़ज़ी प्रॉम्प्ट:
मेरे ऐप के लिए कुछ मार्केटिंग विचार लिखें।
संभावित परिणाम: बिखरे हुए विचार; कम संकेत।
हमारी संरचना का उपयोग करके उन्नत संकेत:
आप एक जीवनचक्र विपणक हैं। लक्ष्य: गोपनीयता-प्रथम नोट्स ऐप के लिए 5 सक्रियण प्रयोग तैयार करें। दर्शक: पहले सप्ताह में नए उपयोगकर्ता। सीमाएँ: कोई छूट नहीं; मापने योग्य होना चाहिए। प्रारूप: परिकल्पना, चरण, मीट्रिक, अपेक्षित प्रभाव वाली तालिका। संदर्भ: दूसरे दिन के बाद उपयोगकर्ताओं की संख्या कम हो जाती है; सबसे महत्वपूर्ण विशेषता एन्क्रिप्टेड शेयरिंग है। आउटपुट जाँच: प्रस्ताव देने से पहले 3 स्पष्टीकरण प्रश्न पूछें। फिर तालिका और 6-पंक्ति का कार्यकारी सारांश प्रस्तुत करें।
नतीजा: नतीजों से जुड़े और भी तीखे विचार, और परीक्षण के लिए तैयार योजना। जादू नहीं, बस स्पष्टता।
जब दांव ऊंचे हों तो AI से कैसे बात करें 🧩
जब विषय स्वास्थ्य, वित्त, कानून या सुरक्षा से संबंधित हो, तो आपको अतिरिक्त परिश्रम की आवश्यकता होती है। निर्णय लेने के लिए जोखिम ढाँचों का उपयोग करें, उद्धरणों की आवश्यकता हो, दूसरी राय लें, और मान्यताओं और सीमाओं का दस्तावेज़ीकरण करें। एनआईएसटी एआई आरएमएफ आपकी अपनी चेकलिस्ट बनाने के लिए एक ठोस आधार है [1]।
उच्च-दांव चेकलिस्ट:
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निर्णय, हानि परिदृश्य और न्यूनीकरण को परिभाषित करें
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उद्धरण मांगें और अनिश्चितता को उजागर करें
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एक प्रतितथ्यात्मक प्रश्न पूछें: “यह गलत कैसे हो सकता है?”
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कार्य करने से पहले मानव विशेषज्ञ की समीक्षा प्राप्त करें
अंतिम टिप्पणी: बहुत लंबा है, मैंने इसे नहीं पढ़ा 🎁
एआई से बात करना सीखना कोई गुप्त मंत्र नहीं है। यह एक संरचित सोच है जिसे स्पष्ट रूप से व्यक्त किया गया है। भूमिका और लक्ष्य निर्धारित करें, संदर्भ प्रदान करें, सीमाएँ जोड़ें, तर्क पूछें, दोहराएँ और सत्यापित करें। ऐसा करें और आपको ऐसे परिणाम मिलेंगे जो असाधारण रूप से मददगार लगेंगे—कभी-कभी तो सुखद भी। कभी-कभी मॉडल भटक सकता है, और यह ठीक है; आप उसे वापस धकेलें। बातचीत ही काम है। और हाँ, कभी-कभी आप रूपकों को रसोइये की तरह बहुत सारे मसालों के साथ मिला देंगे... फिर उसे वापस ले आएँगे और काम शुरू कर देंगे।
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सफलता को पहले से परिभाषित करें
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संदर्भ, बाधाएँ और उदाहरण दें
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तर्क और जाँच के लिए पूछें
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दो बार पुनरावृति करें
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उपकरण को कार्य से मिलाएं
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किसी भी महत्वपूर्ण चीज़ को सत्यापित करें
संदर्भ
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एनआईएसटी - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिस्क मैनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआई आरएमएफ 1.0)। पीडीएफ
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ओपनएआई प्लेटफ़ॉर्म - प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड. लिंक
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OpenAI सहायता केंद्र - ChatGPT के लिए शीघ्र इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाएँ। लिंक
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एंथ्रोपिक डॉक्स - सर्वोत्तम प्रथाओं का संकेत (क्लाउड)। लिंक
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स्टैनफोर्ड एचएआई - एआई इंडेक्स 2025: तकनीकी प्रदर्शन (अध्याय 2). पीडीएफ