SYSTEM ROLE: आप एक हैं।
उदाहरण:

5) टूल और फंक्शन कॉलिंग
- उपलब्ध होने पर, फंक्शन/टूल्स को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें। तर्क, प्रतिबंध और अपेक्षित आउटपुट प्रदान करें।
- सामान्य उपयोग: वेब खोज, गणना, डेटाबेस लुकअप, निष्कर्षण, या बाहरी सिस्टम को ट्रिगर करना।
फंक्शन-स्पेसिफिक प्रॉम्प्ट स्निपेट:

6) रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)
- प्रासंगिक संदर्भ दें: दस्तावेज़, स्निपेट, तालिकाएं, या खोज परिणाम।
- सख्त ग्राउंडिंग नियम जोड़ें: “केवल दिए गए संदर्भ का उपयोग करके जवाब दें; अगर अपर्याप्त हो तो और मांगे या कहें अज्ञात।”
RAG गार्डरिल्स:

7) मूल्यांकन, आलोचना और मरम्मत
- एक सत्यापन पास जोड़ें: “मानदंड A/B/C के खिलाफ सत्यापित करें; समस्याएँ सूचीबद्ध करें; उन्हें ठीक करें।”
- एक दो-एजेंट पैटर्न (लेखक + समीक्षक) एक ही प्रॉम्प्ट में उपयोग करें, या चरणवद्ध प्रॉम्प्ट: ड्राफ्ट → समीक्षा → सुधार → अंतिम।
समीक्षक प्रॉम्प्ट:

## उच्च प्रभाव वाले प्रॉम्प्ट पैटर्न (टेम्प्लेट्स के साथ)
नीचे एडवांस्ड पैटर्न दिए गए हैं जिन्हें आप कॉपी और अनुकूलित कर सकते हैं।
1) कार्रवाई से पहले स्पष्ट करने वाले प्रश्न
- पुनःकार्य को कम करता है और संरेखण सुनिश्चित करता है।

2) निर्देश → संदर्भ → आउटपुट अनुबंध
- एक अच्छा सामान्य उद्देश्य वाला ढांचा।

SYSTEM: रणनीति विश्लेषक; व्यापकता से ज्यादा स्पष्टता पसंद करें।
TASK: के लिए रणनीतिक परिदृश्य का सारांश प्रस्तुत करें।
- सोच और आत्म-संगतता पर शोध दिखाता है कि आंतरिक तर्क को प्रोत्साहित करने से (इसके प्रदर्शन को उजागर किए बिना) जटिल कार्यों में सटीकता बढ़ सकती है।
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मुख्य निष्कर्ष:
- प्रॉम्प्ट्स को स्पेसिफिकेशन की तरह मानें: रोल, प्रतिबंध, सफलता के मानदंड, और संरचना परिभाषित करें।
- विश्वसनीयता के लिए चरणबद्ध वर्कफ़्लोज़, RAG ग्राउंडिंग, और समीक्षक लूप्स का उपयोग करें।
- संक्षिप्त तर्क लौटाते हुए सावधानीपूर्वक आंतरिक तर्क को प्रोत्साहित करें।
- स्वचालन के पैमाने के लिए फॉर्मेट्स को स्कीमा के साथ लॉक करें।
- एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी बनाएं और नियमित रूप से मूल्यांकन करें।
### सामान्य प्रश्न
Q1: ChatGPT के लिए एडवांस्ड प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्या है?
एडवांस्ड प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्रॉम्प्ट्स को संरचित विनिर्देशों में बदल देता है, जिसमें भूमिका, प्रतिबंध, संदर्भ, और आउटपुट स्कीमा होते हैं। इसका लक्ष्य जटिल कार्यों में लगातार, सटीक और पुन: उपयोग योग्य परिणाम प्राप्त करना है।
Q2: मैं ChatGPT को अधिक सटीक कैसे बना सकता हूँ?
संदर्भ दें (RAG), सख्त सफलता मानदंड सेट करें, और समीक्षक पास के साथ संरचित आउटपुट की मांग करें। आंतरिक तर्क को प्रोत्साहित करें और भ्रम कम करने के लिए संख्याओं और स्रोतों के लिए स्वयं-जांच जोड़ें।
Q3: क्या मुझे ChatGPT के साथ चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करना चाहिए?
तर्क को प्रोत्साहित करें लेकिन उत्पादन में विस्तृत सोच की श्रृंखला उजागर करने से बचें। संक्षिप्त तर्क मांगें और तर्क प्रदर्शन सुधारने के लिए दिखाए गए आत्म-संगतता तकनीकों पर विचार करें।
Q4: मैं स्वचालन के लिए आउटपुट कैसे संरचित करूं?
JSON स्कीमा या स्पष्ट रूप से परिभाषित शीर्षक और फील्ड लागू करें। स्कीमा फॉर्मेटिंग को स्थिर करते हैं, गुणवत्ता जांच को सरल बनाते हैं, और परिणामों को निचली प्रणालियों में आसान पाइपिंग के लिए योग्य बनाते हैं।
Q5: ब्राउज़र में प्रॉम्प्ट वर्कफ़्लोज के लिए कौन से टूल मदद करते हैं?
एआई साइडबार और रिसर्च एजेंट संदर्भ कैप्चर कर सकते हैं, पेज सारांशित कर सकते हैं, और प्रॉम्प्ट्स को पुनः उपयोग कर सकते हैं। Sider.AI एक एक्सटेंशन और गाइड प्रदान करता है जो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और गहरे अनुसंधान वर्कफ़्लोज़ को सुगम बनाता है।