Exercise on prompting

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: मुख्य अवधारणाएँ (Key Concepts in Prompt Engineering)

• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का लक्ष्य: मौजूदा प्रॉम्प्ट को सुधारना ताकि मॉडल वांछित और सटीक आउटपुट दे सके।
• कार्य का उद्देश्य (Task Goal): एक अकादमिक लेख के अंश (Passage of text) से सभी मुख्य विषयों (Topics) को निकालकर उन्हें स्ट्रिंग्स की एक JSON ऐरे (JSON array of strings) के रूप में प्राप्त करना।
• प्रारंभिक समस्या (Initial Problem): शुरुआती प्रॉम्प्ट अक्सर मॉडल को सही फॉर्मेट (जैसे JSON) में आउटपुट देने के लिए प्रेरित नहीं करता, जिसके कारण मूल्यांकन स्कोर कम होता है।
• सुधार की तकनीकें (Techniques for Improvement):

• सरलता और स्पष्टता (Simplicity and Directness):
• प्रॉम्प्ट को बहुत सीधा और स्पष्ट रखें।
• मॉडल को ठीक से बताएं कि आपको क्या चाहिए (उदाहरण: "Extract key topics... into a JSON array of strings")।
• यह तकनीक आउटपुट की सटीकता में तुरंत सुधार करती है।

• XML टैग्स का उपयोग (Using XML Tags):
• इनपुट डेटा (जैसे टेक्स्ट) को प्रॉम्प्ट के भीतर XML टैग्स (जैसे <text>) के अंदर रखें।
• यह मॉडल और इनपुट के बीच एक स्पष्ट संबंध स्थापित करता है, जिससे समझ बेहतर होती है।

• चरण-दर-चरण निर्देश (Step-by-Step Instructions):
• मॉडल को एक क्रम में कार्य करने के लिए कहें (जैसे: 1. टेक्स्ट को ध्यान से पढ़ें, 2. प्रत्येक विषय की पहचान करें, 3. JSON ऐरे में जोड़ें, 4. केवल JSON ऐरे के साथ प्रतिक्रिया दें)।
• यह जटिल कार्यों के लिए मॉडल की सटीकता बढ़ाता है।

• मूल्यांकन (Evaluation):
• प्रगति की जाँच के लिए output. html रिपोर्ट का उपयोग करें।
• यह रिपोर्ट बताती है कि मॉडल का आउटपुट ग्रेडिंग मानदंडों पर क्यों विफल हुआ।
• अतिरिक्त उन्नत तकनीकें (Advanced Techniques):
• वन-शॉट (One-shot) या मल्टी-शॉट (Multi-shot) प्रॉम्प्टिंग का उपयोग उदाहरण देने के लिए किया जा सकता है।

Takeaways

• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का मुख्य लक्ष्य मौजूदा प्रॉम्प्ट को सुधारकर मॉडल से वांछित और सटीक आउटपुट प्राप्त करना है।
• आउटपुट की सटीकता बढ़ाने के लिए प्रॉम्प्ट को सीधा, स्पष्ट और सरल रखें।
• इनपुट डेटा को निर्देशों से अलग करने के लिए XML टैग्स (जैसे <text>) का उपयोग करें।
• जटिल कार्यों के लिए मॉडल को एक क्रम में कार्य करने हेतु चरण-दर-चरण निर्देश दें।
• उन्नत परिणामों के लिए वन-शॉट या मल्टी-शॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग उदाहरण प्रदान करने हेतु करें।