DeepSeek v3.1 Terminus থেকে ভালো ফলাফল পেতে কোন Prompt Style গুলো কাজে লাগে?
একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়: বেশিরভাগ Prompt এর সামান্য পরিবর্তন তেমন গুরুত্বপূর্ণ নয়— যতক্ষণ না পর্যন্ত সেগুলো কাজে লাগে। DeepSeek v3.1 Terminus এর ক্ষেত্রে, Prompt Style এর কয়েকটি সুনির্দিষ্ট পরিবর্তন আউটপুটের মান দ্বিগুণ করতে পারে এবং inference cycle কমাতে পারে।
এই গাইডটিতে সেই Prompt Style গুলো আলোচনা করা হয়েছে, যেগুলো DeepSeek v3.1 Terminus থেকে ধারাবাহিকভাবে ভালো ফলাফল দেয়। আমরা “নির্দিষ্টভাবে বলুন” এর মতো সাধারণ পরামর্শের বাইরে গিয়ে এমন কিছু স্ট্রাকচার্ড টেমপ্লেট, উদাহরণ এবং পরীক্ষিত কৌশল নিয়ে আলোচনা করব, যা যুক্তির গভীরতা, নির্ভুলতা এবং গতি বাড়াতে সাহায্য করে। আপনি agent তৈরি করুন, জটিল query লিখুন বা production-ready content তৈরি করুন, সঠিক Prompt Style একটি লুকানো switch এর মতো কাজ করতে পারে।
আমরা একটি বাস্তব ও সমাধান-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করব, যেখানে আপনি কপি, অ্যাডাপ্ট এবং A/B টেস্ট করতে পারেন এমন উদাহরণ থাকবে। এখানে চেকলিস্ট, সংক্ষিপ্ত কাঠামো এবং কখন কোন style ব্যবহার করতে হবে তার স্পষ্ট ইঙ্গিত দেওয়া থাকবে।
DeepSeek v3.1 Terminus-এ Prompt Style কেন গুরুত্বপূর্ণ
- Style আচরণকে প্রভাবিত করে: Terminus কাঠামোর প্রতি বিশেষভাবে সংবেদনশীল। একটি Prompt যা সীমাবদ্ধতা, ভূমিকা এবং মূল্যায়নের মানদণ্ড তৈরি করে, তা মডেলের যুক্তির ধারাকে সঠিক পথে চালিত করে।
- Latency বনাম গভীরতার মধ্যে আপস: আপনি যেভাবে জিজ্ঞাসা করেন, তা সংক্ষিপ্ত আউটপুট বা বহু-ধাপের চেইন তৈরি করতে উৎসাহিত করতে পারে। নিয়ন্ত্রিত verbosity token অপচয় কমায়।
- পুনরুৎপাদনযোগ্যতা: সামঞ্জস্যপূর্ণ টেমপ্লেটগুলি determinism উন্নত করে এবং ডিবাগিংকে সহজ করে তোলে।
Prompt Style প্লেবুক (প্রশ্ন-ভিত্তিক)
আমরা এটিকে এমন প্রশ্ন হিসেবে গঠন করব যা আপনি সম্ভবত জিজ্ঞাসা করছেন—এবং কোন pattern গুলো সবচেয়ে ভালো কাজ করে।
১) জটিল কাজগুলিতে যুক্তির নির্ভুলতা আমি কীভাবে উন্নত করব?
“Chain-of-Checks” Style ব্যবহার করুন। শুধুমাত্র chain of thought (যা আপনার আক্ষরিকভাবে অনুরোধ করা উচিত নয়) না চেয়ে, মডেলটিকে নীরবে যুক্তি দিতে এবং তারপরে সুস্পষ্ট চেকের মাধ্যমে একটি যাচাইযোগ্য ফলাফল উপস্থাপন করতে গাইড করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: গণিত/যুক্তি, নীতি অনুসরণ, বহু-সীমাবদ্ধতা পরিকল্পনা।
- এটি কেন কাজ করে: অভ্যন্তরীণ যুক্তি প্রকাশ না করে অভ্যন্তরীণ পরিকল্পনা এবং বাহ্যিক বৈধতা উৎসাহিত করে।
উদাহরণ Prompt:
আপনি একজন সতর্ক বিশ্লেষক। সমস্যাটি সমাধান করুন এবং উপস্থাপন করুন:
1) শুধুমাত্র চূড়ান্ত উত্তর
2) সংক্ষিপ্ত যুক্তি: অনুমান এবং মূল ধাপগুলোর তালিকা
3) যাচাইকরণ: একটি দ্রুত পরীক্ষা যা একটি ভুল ধরতে পারে
সমস্যা: একটি মোবাইল প্ল্যানে ২৯ ডলার base charge এবং ১০০ মিনিটের পর প্রতি মিনিটে ০.১২ ডলার চার্জ করা হয়। ২৪৫ মিনিটের জন্য বিল কত?
সীমাবদ্ধতা: যুক্তিটি ৬০ শব্দের মধ্যে রাখুন।
আউটপুটে কী সন্ধান করতে হবে:
- স্পষ্ট অনুমান, অতিরিক্ত কিছু নয়
- যাচাইকরণ পদক্ষেপ যা আসলে ভুল প্রমাণ করতে পারে
টিপ: Hallucination কমাতে যদি অনিশ্চিত হন, তাহলে অনিশ্চয়তা এবং কী অতিরিক্ত তথ্য সাহায্য করতে পারে তা উল্লেখ করুন।
২) আমি কীভাবে প্রতিবার স্ট্রাকচার্ড আউটপুট পাব?
ইনলাইন JSON বা YAML টেমপ্লেট সহ একটি “Schema-First” Style ব্যবহার করুন। উদাহরণ স্বরূপ shape এবং নিয়মাবলী দিন।
- কখন ব্যবহার করবেন: ইন্টিগ্রেশন, অটোমেশন, ফাংশন কল, ডাউনস্ট্রিম পার্সিং।
- এটি কেন কাজ করে: Terminus সুস্পষ্ট schema সাথে দৃঢ়ভাবে সারিবদ্ধ।
Prompt প্যাটার্ন:
শুধুমাত্র JSON ফেরত দিন। কোনো মন্তব্য নয়।
Schema:
{
"title": "string",
<a5>"summary": "string",</a4>"priority": "low|medium|high",
"tags": ["string"],
"next_actions": [
{"task": "string", "owner": "string", "eta_days": number}
]
}
কাজ: মিটিংয়ের নোটগুলো সারসংক্ষেপ করুন এবং পরবর্তী পদক্ষেপগুলো প্রস্তাব করুন।
নোট: "..."
যাচাইকরণের নিয়মাবলী:
- tag এর জন্য ছোট হাতের অক্ষর ব্যবহার করুন
- কোনো nulls নয়
- সারসংক্ষেপ ≤ ৮০ শব্দ রাখুন
কঠিন করার টিপস:
- Placeholder প্রতিরোধ করতে
যদি কোনো ফিল্ড অজানা থাকে, তবে তা বাদ দিন যোগ করুন।
- একটি ইতিবাচক এবং একটি নেতিবাচক উদাহরণ দিন।
৩) আমি কীভাবে Hallucination কমাতে পারি?
“Evidence-Bound Answer” Style ব্যবহার করুন, যা প্রমাণ না থাকলে citation এবং উত্তর দিতে অস্বীকার করতে বাধ্য করে।
- কখন ব্যবহার করবেন: তথ্যভিত্তিক প্রশ্নোত্তর, সম্মতি, নিয়ন্ত্রিত বিষয়বস্তু।
- এটি কেন কাজ করে: মডেলকে জেনারেটিভ অনুমানের পরিবর্তে citation সহ সংশ্লেষণের দিকে স্থানান্তরিত করে।
Prompt টেমপ্লেট:
প্রদত্ত উৎস দ্বারা সমর্থিত হলেই উত্তর দিন। [S1], [S2] এর মতো citation দিন। যদি সমর্থিত না হয়, তাহলে বলুন "অপর্যাপ্ত প্রমাণ"।
প্রশ্ন: প্রধান আবিষ্কারগুলো কী?
উৎস:
[S1] ...
[S2] ...
আউটপুট বিন্যাস:
- মূল পয়েন্ট (বুলেট আকারে)
- ১-বাক্যের উপসংহার
গার্ডরেল যুক্ত করুন:
বাহ্যিক জ্ঞান ব্যবহার করবেন না।
যদি উৎসের মধ্যে দ্বন্দ্ব হয়, তবে তা স্পষ্টভাবে উল্লেখ করুন।
৪) আমি কীভাবে গুণমান না হারিয়ে দ্রুত, সংক্ষিপ্ত উত্তর পেতে পারি?
একটি “Constraint-Compressed” Style ব্যবহার করুন যা token limit করে এবং তথ্যের hierarchy তৈরি করার জন্য নির্দেশ দেয়।
- কখন ব্যবহার করবেন: চ্যাট UI, মোবাইল, টুলটিপস, সারসংক্ষেপ।
- এটি কেন কাজ করে: অগ্রাধিকারকে উৎসাহিত করে।
Prompt প্যাটার্ন:
শুধুমাত্র ২০% সবচেয়ে দরকারী তথ্য দিন। সর্বোচ্চ ১২০ শব্দ।
গঠন:
- ১ লাইনের উত্তর
- ৩টি বুলেট: প্রমাণ, ঝুঁকি, পরবর্তী পদক্ষেপ
যোগ করুন: বিশেষণের চেয়ে সংখ্যা, তারিখ এবং নামযুক্ত সত্তাগুলোকে পছন্দ করুন।
৫) বিষয়বস্তু এবং ধারণার জন্য আমি কীভাবে সৃজনশীলতা উন্নত করব?
mode এবং filter সহ একটি “Diverge → Converge” Style ব্যবহার করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: ব্রেইনস্টর্মিং, মার্কেটিং কপি, পণ্যের ধারণা।
- এটি কেন কাজ করে: অকাল একত্রীকরণ হ্রাস করে ধারণা তৈরিকে নির্বাচন থেকে আলাদা করে।
Prompt রেসিপি:
পর্যায় ১ — Diverge (কোনো বিচার নয়):
- ৪টি ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে ১২টি ধারণা তৈরি করুন
- ১টি বিরুদ্ধ ধারণা এবং ১টি মজার ধারণা তৈরি করুন
পর্যায় ২ — Converge:
- নতুনত্ব (১–৫) এবং সম্ভাব্যতা (১–৫) এর ওপর ভিত্তি করে প্রতিটি ধারণার স্কোর করুন
- পণ্য-বাজার ফিটের ওপর ভিত্তি করে শীর্ষ ৩টি নির্বাচন করুন
- বিজয়ীর জন্য: একটি ৫০-শব্দের পিচ এবং একটি শিরোনাম তৈরি করুন
tone সারিবদ্ধ করতে একটি brand/style গাইডের স্নিপেট যুক্ত করুন।
৬) আমি কীভাবে টুল বা API এর সাথে বহু-পদক্ষেপের কাজগুলো সমন্বিত করব?
ভূমিকা পৃথকীকরণ এবং সুস্পষ্ট টুল ব্যবহারের নীতি সহ একটি “Planner-Executor” Style ব্যবহার করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: এজেন্ট, অটোমেশন, পুনরুদ্ধার + জেনারেশন।
- এটি কেন কাজ করে: টুলের অতিরিক্ত ব্যবহার এবং লুপ প্রতিরোধ করে; থামার শর্তগুলো স্পষ্ট করে।
Prompt ফ্রেম:
ভূমিকা: পরিকল্পনাকারী
লক্ষ্য: NYC থেকে SEA পর্যন্ত ৪৫০ ডলারের নিচে ১২-১৫ নভেম্বরের মধ্যে একটি ফ্লাইট বুক করা।
নীতি:
- শুধুমাত্র মূল্য উদ্ধারের জন্য অনুসন্ধান টুল ব্যবহার করুন
<a5>- যখন ২টি বিকল্প সীমাবদ্ধতা পূরণ করে তখন থামুন</a4>- যদি কোনো বিকল্প না থাকে, তবে ২টি বিকল্প তারিখ প্রস্তাব করুন
আউটপুট: ধাপ সহ একটি পরিকল্পনা
ভূমিকা: Executor (পরিকল্পনাটি সঠিকভাবে অনুসরণ করে)
- ধাপ ১ সম্পাদন করুন, তারপর থামুন এবং ফলাফল সংক্ষিপ্ত করুন।
যোগ করুন: যদি কোনো ধাপ ব্যর্থ হয়, তবে একটি সমাধান প্রস্তাব করুন এবং পুনরায় চেষ্টা করার আগে অনুমতি চান।
৭) আমি কীভাবে tone, style এবং brand voice প্রয়োগ করব?
স্পষ্ট do/don’t তালিকা এবং একটি সংক্ষিপ্ত উদাহরণ সহ একটি “Style Lock” ব্যবহার করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: স্কেলে বিষয়বস্তু, সমর্থন উত্তর, পণ্যের নথি।
- এটি কেন কাজ করে: কংক্রিট সীমাবদ্ধতা অস্পষ্ট বিশেষণকে পরাজিত করে।
Prompt কাঠামো:
দর্শক: মিড-মার্কেট CTO
Tone: সংক্ষিপ্ত, কংক্রিট, আত্মবিশ্বাসী
করণীয়: সংখ্যা ব্যবহার করুন, trade-off তুলনা করুন, খরচ দেখান
অকরণীয়: hype, গতানুগতিকতা, অলঙ্কারপূর্ণ প্রশ্ন
উদাহরণ (২টি বাক্য): "..."
কাজ: গাইড অনুসারে নিচের ইমেলটি পুনরায় লিখুন।
৮) আমি কীভাবে আরও ভালো code generation এবং refactoring পাব?
একটি “I/O Spec + Tests” Style ব্যবহার করুন: ইনপুট, আউটপুট, সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করুন এবং স্বীকৃতি মানদণ্ড হিসাবে পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: ফাংশন, স্ক্রিপ্ট, মাইগ্রেশন।
- এটি কেন কাজ করে: মডেলগুলো দৃশ্যমান পরীক্ষাগুলো পাস করার জন্য অপ্টিমাইজ করে।
Prompt প্যাটার্ন:
একটি পাইথন ফাংশন `normalize_name(s: str) -> str` লিখুন।
সীমাবদ্ধতা:
- হোয়াইটস্পেস ছাঁটুন, একাধিক স্পেস collapse করুন, title-case শব্দ
- হাইফেন এবং অ্যাপোস্ট্রোফ সংরক্ষণ করুন
- শুধুমাত্র ASCII; non-ASCII কে সবচেয়ে কাছেরটি দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন
পরীক্ষা:
- " marry ann o'brien " -> "Mary Ann O'Brien"
- "JOSE-LUIS" -> "Jose-Luis"
- "Zoë" -> "Zoe"
যোগ করুন: ২টি বাক্যে সময়/স্থান জটিলতা ব্যাখ্যা করুন।
৯) মডেলটিকে শুধুমাত্র প্রয়োজনের সময় স্পষ্টীকরণমূলক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে আমি কীভাবে বাধ্য করব?
সুস্পষ্ট threshold সহ “Conditional Clarification” ব্যবহার করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: বিক্রয় সহকারী, সমর্থন, ফর্ম পূরণ।
- এটি কেন কাজ করে: ভুল অনুমান প্রতিরোধ করার সময় অতিরিক্ত জিজ্ঞাসা করা এড়ায়।
Prompt স্নিপেট:
যদি confidence ≥ 0.8 হয়, তবে এগিয়ে যান। যদি < 0.8 হয়, তবে ১টি লক্ষ্যযুক্ত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন।
দেখান: অনুমিত অনুমান এবং confidence (0–1)।
কাজ: ৩০ মিনিটের একটি অনবোর্ডিং কলের জন্য একটি মিটিংয়ের আলোচ্যসূচি তৈরি করুন।
১০) আমি কীভাবে অগোছালো পাঠ্য থেকে নির্ভরযোগ্যভাবে তথ্য বের করব?
অ্যাঙ্কর cue এবং কঠোর span সহ একটি “Span-Exact Extraction” Style ব্যবহার করুন।
- কখন ব্যবহার করবেন: চুক্তি, লগ, ইমেল, রসিদ।
- এটি কেন কাজ করে: অ্যাঙ্করগুলো বিচ্যুতি হ্রাস করে; span copying paraphrase ত্রুটি এড়ায়।
Prompt বিন্যাস:
vendor_name, invoice_total, due_date-এর জন্য সঠিক span বের করুন।
নিয়ম: আক্ষরিকভাবে কপি করুন; অনুপস্থিত থাকলে, "" ফেরত দিন।
টেক্সট:
"""
...
"""
শুধুমাত্র JSON আউটপুট দিন।
Prompt Style ম্যাট্রিক্স: কখন কী ব্যবহার করবেন
- যুক্তিযুক্ত কাজ → Chain-of-Checks
- স্ট্রাকচার্ড আউটপুট → Schema-First
- Citation সহ তথ্যভিত্তিক → Evidence-Bound
- সংক্ষিপ্ত-ফর্মের স্বচ্ছতা → Constraint-Compressed
- ধারণা → Diverge → Converge
- টুল ব্যবহার/এজেন্ট → Planner-Executor
- Code এর কাজ → I/O Spec + Tests
- স্পষ্টীকরণ → Conditional Clarification
এই pattern গুলোর একটি ছোট লাইব্রেরি রাখুন এবং A/B পরীক্ষা করুন।
ব্যবহারিক আপগ্রেড যা একত্রিত হয়
- Context windows: শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক context দিন। উপরে লক্ষ্য এবং সীমাবদ্ধতা রাখুন; নিচে রেফারেন্স।
- নির্দেশের অগ্রাধিকার: ক্রম গুরুত্বপূর্ণ। hierarchy প্রতিষ্ঠা করতে
লক্ষ্য, সীমাবদ্ধতা, আউটপুট এর মতো হেডার ব্যবহার করুন।
- থামার শর্ত:
Stop when… এবং token budget দিয়ে অসংলগ্নতা প্রতিরোধ করুন।
- Self-checks: কাজের জন্য তৈরি একটি একক যাচাইকরণ পদক্ষেপ যুক্ত করুন।
- Temperature শৃঙ্খলা: নির্ভুলতার জন্য কম (0.1–0.3), সৃজনশীলতার জন্য বেশি (0.6–0.9)। Prompt style এর সাথে মেলান।
- Determinism: যদি আপনার স্ট্যাক সমর্থন করে তবে seed ঠিক করুন বা n-best স্যাম্পলিং বাড়ান।
বাস্তব বিশ্বের ছোট পরিস্থিতি
- Analytics brief (Constraint-Compressed + Evidence-Bound):
- “নিচের ডেটা ব্যবহার করে Q3 ফানেল ড্রপ-অফগুলো সারসংক্ষেপ করুন। সর্বোচ্চ ১২০ শব্দ। টেবিল আইডি [T1], [T2] উল্লেখ করুন। যদি কোনো মেট্রিক অনুপস্থিত থাকে, তাহলে বলুন ‘অপর্যাপ্ত ডেটা।’”
- আইনি ধারা পরীক্ষা (Chain-of-Checks):
- “অস্পষ্ট শব্দগুলো চিহ্নিত করুন এবং সরল ভাষার বিকল্প প্রস্তাব করুন। চূড়ান্ত তালিকা, ৩টি মূল ঝুঁকি এবং একটি একক যাচাইকরণ পরীক্ষা দিন।”
- বিষয়বস্তু পুনরায় লেখা (Style Lock):
- “বন্ধুত্বপূর্ণ, সরাসরি tone এর জন্য এই FAQ টি পুনরায় লিখুন। করণীয়: সংকোচন, ছোট বাক্য; অকরণীয়: buzzword।”
সমস্যা সমাধান: যদি ফলাফলের উন্নতি না হয়
- অত্যন্ত অস্পষ্ট? সীমাবদ্ধতা কঠোর করুন এবং একটি ছোট উদাহরণ যুক্ত করুন।
- অত্যন্ত verbose? token cap এবং bullet-first গঠন যুক্ত করুন।
- Hallucination হচ্ছে? Evidence-Bound এ স্যুইচ করুন এবং প্রদত্ত উৎসের মধ্যে সীমাবদ্ধ করুন।
- অसंगতিপূর্ণ JSON? একটি schema এবং একটি ব্যর্থ উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করুন।
- টুলের অতিরিক্ত ব্যবহার? স্পষ্ট টুল-ব্যবহারের নিয়ম এবং থামার মানদণ্ড সেট করুন।
উন্নত: Leak ছাড়া Prompt Chaining
- পর্যায় ১: সমস্যা ফ্রেমিং (সীমাবদ্ধতা এবং সাফল্যের মেট্রিক সংগ্রহ করুন)
- পর্যায় ২: পরিকল্পনা প্রস্তাব (২–৩টি বিকল্প, একটি বেছে নিন)
- পর্যায় ৩: সম্পাদন (পরিকল্পনাটি সঠিকভাবে অনুসরণ করুন)
- পর্যায় ৪: পর্যালোচনা (self-check + স্বীকৃতি মানদণ্ড)
- পর্যায় ৫: প্যাকেজিং (চূড়ান্ত বিন্যাস, দৈর্ঘ্য, voice)
Prompt bloat এড়াতে পর্যায়গুলোর মধ্যে শুধুমাত্র সর্বনিম্ন প্রয়োজনীয় ডেটা প্রেরণ করুন। প্রতিটি পর্যায়ের জন্য অনন্য Delimiter ব্যবহার করুন (<<<STAGE2>>>)।
যাইহোক: পুনরাবৃত্তি করার একটি দ্রুত উপায়
লক্ষ্য করার মতো: আপনি যদি প্রচুর Prompt Style নিয়ে পরীক্ষা করেন, তবে পাশাপাশি একটি copilot থাকা যা prompt টেমপ্লেট সংরক্ষণ করতে পারে, দ্রুত A/B পরীক্ষা চালাতে পারে এবং স্ট্রাকচার্ড আউটপুট পার্স করতে পারে, তা একটি সত্যিকারের সহায়ক। Sider.AI এর মতো টুল পুনরায় ব্যবহারযোগ্য Prompt প্যাটার্ন পিন করতে পারে, JSON হিসাবে আউটপুট ক্যাপচার করতে পারে এবং আপনাকে রান তুলনা করতে সাহায্য করতে পারে যাতে আপনি একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য সেরা পারফর্মিং Style বেছে নিতে পারেন। মূল বিষয়গুলো
- কাজের সাথে মেলে এমন একটি Prompt Style বেছে নিন—একবারে খুব বেশি প্যাটার্ন মেশাবেন না।
- স্পষ্ট কাঠামো ব্যবহার করুন: লক্ষ্য, সীমাবদ্ধতা, আউটপুট এবং থামার শর্ত।
- বিশেষণের চেয়ে schema, উদাহরণ এবং যাচাইকরণকে বেশি গুরুত্ব দিন।
- A/B test style (যেমন, Chain-of-Checks বনাম Constraint-Compressed) করুন এবং ফলাফল পরিমাপ করুন।
- টেমপ্লেটের একটি লাইব্রেরি রাখুন যা আপনি context অনুসারে পরিবর্তন করতে পারেন।
Quick Reference: Copy/Paste টেমপ্লেট
ভূমিকা: সতর্ক বিশ্লেষক
কাজ: [task]
আউটপুট:
1) চূড়ান্ত উত্তর
2) সংক্ষিপ্ত যুক্তি (≤৬০ শব্দ)
3) একটি যাচাইকরণ পরীক্ষা
যদি অনিশ্চিত হন, তাহলে কী তথ্য missing তা বলুন।
শুধুমাত্র JSON ফেরত দিন।
Schema: {...}
যাচাইকরণের নিয়ম: [...]
কাজ: [...]
শুধুমাত্র উৎস [S1..Sn] ব্যবহার করে উত্তর দিন। যদি সমর্থিত না হয়: "অপর্যাপ্ত প্রমাণ।"
[S1] এর মতো citation দিন।
সর্বোচ্চ ১২০ শব্দ।
- ১ লাইনের উত্তর
- ৩টি বুলেট: প্রমাণ, ঝুঁকি, পরবর্তী পদক্ষেপ
পর্যায় ১: ৪টি দৃষ্টিকোণ থেকে ১২টি ধারণা (১টি বিরুদ্ধ, ১টি মজার অন্তর্ভুক্ত করুন)
পর্যায় ২: স্কোর করুন, শীর্ষ ৩টি বেছে নিন, বিজয়ীকে প্রসারিত করুন
ভূমিকা: পরিকল্পনাকারী → পদক্ষেপ, সীমাবদ্ধতা পূরণ হলে থামুন
ভূমিকা: Executor → সঠিকভাবে পদক্ষেপ অনুসরণ করুন, থামুন এবং সংক্ষিপ্ত করুন
দর্শক, Tone, করণীয়/অকরণীয়, উদাহরণ, কাজ
ফাংশন স্পেক + সীমাবদ্ধতা + স্বীকৃতি পরীক্ষা
- Conditional Clarification
যদি confidence ≥ 0.8 হয় তবে এগিয়ে যান; অন্যথায় ১টি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন। Confidence দেখান।
সঠিক span বের করুন; আক্ষরিকভাবে কপি করুন; শুধুমাত্র JSON ফেরত দিন।
FAQ
Q1: জটিল যুক্তির জন্য DeepSeek v3.1 Terminus-এ কোন Prompt Style সবচেয়ে ভালো কাজ করে?
Chain-of-Checks Prompt ব্যবহার করুন: একটি চূড়ান্ত উত্তর, একটি সংক্ষিপ্ত যুক্তি এবং একটি একক যাচাইকরণ পদক্ষেপের অনুরোধ করুন। এটি অভ্যন্তরীণ যুক্তি প্রকাশ না করে নির্ভুলতা উন্নত করে এবং সূক্ষ্ম যুক্তির ত্রুটি হ্রাস করে।
Q2: আমি DeepSeek v3.1 Terminus কে কীভাবে clean JSON ফেরত দিতে বাধ্য করতে পারি?
একটি সুস্পষ্ট JSON টেমপ্লেট, যাচাইকরণের নিয়ম এবং উদাহরণ সহ একটি Schema-First Prompt গ্রহণ করুন। মডেলটিকে শুধুমাত্র JSON আউটপুট দিতে এবং Placeholders এড়াতে অজানা ক্ষেত্রগুলো বাদ দিতে নির্দেশ দিন।
Q3: আমি কীভাবে DeepSeek v3.1 Terminus এর সাথে Hallucination প্রতিরোধ করব?
একটি Evidence-Bound Answer Style ব্যবহার করুন যা মডেলটিকে প্রদত্ত উৎসের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে এবং [S1] এর মতো citation প্রয়োজনীয়। যদি প্রমাণের অভাব হয়, তাহলে মডেলটিকে বলতে নির্দেশ দিন "অপর্যাপ্ত প্রমাণ।"
Q4: সংক্ষিপ্ত, উচ্চ-মানের উত্তর পাওয়ার দ্রুততম উপায় কী?
একটি Constraint-Compressed Prompt ব্যবহার করুন: শব্দের সংখ্যা cap করুন, একটি কঠোর কাঠামো সংজ্ঞায়িত করুন এবং বিশেষণের চেয়ে ডেটাকে অগ্রাধিকার দিন। এটি প্রতিক্রিয়াগুলোকে তথ্যপূর্ণ এবং সংক্ষিপ্ত রাখে।
Q5: Code generation-এর জন্য আমার কোন Prompt Style ব্যবহার করা উচিত?
একটি I/O Spec + Tests Prompt ব্যবহার করুন। ফাংশন সিগনেচার, সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করুন এবং স্বীকৃতি পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করুন; মডেলগুলো সেই পরীক্ষাগুলো পাস করার জন্য অপ্টিমাইজ করে, যা আরও নির্ভরযোগ্য কোড তৈরি করে।
