ಗ್ರೆಮ್ಲಿನ್ಗಳಂತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೀರಾ?
ನಾನು ಒಮ್ಮೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ನ “ಅಂತಿಮ” ಪದಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತೆರೆದಾಗ 14 ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡೆ - ಆನ್-ಬೋರ್ಡಿಂಗ್, ಆನ್ ಬೋರ್ಡಿಂಗ್, OnBoarding ಮತ್ತು ಯಾರೋ ವಿಚಿತ್ರ ಸಂಬಂಧಿ “ಯೂಸರ್ ಇಗ್ನಿಷನ್”. ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಅಡುಗೆಮನೆಯ ಜಂಕ್ ಡ್ರಾವರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಆ ಭಾವನೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪದಕೋಶದ ತಳಹದಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹಾಗೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ- ಉತ್ತಮ, ಸುಧಾರಿತ Sider ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗೆ ಗೊಂದಲವನ್ನು ನೀಡುವವರೆಗೆ.
ಇದು ಇನ್ನೊಂದು "AI ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಪ್ರವಚನವಲ್ಲ. ಇದು "AI, ದಯವಿಟ್ಟು ನನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾದ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಭ್ರಮೆ ಹುಟ್ಟಿಸಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಊಟದ ಮೊದಲು ಶುದ್ಧವಾದ ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ನನಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ." AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಗ್ರೆಮ್ಲಿನ್ನಂತೆ ಮಾಡೋಣ.
ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ (ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ)
ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ವಿಷಯದ ರಾಶಿಗಳಿವೆ: ಉತ್ಪನ್ನ ಡಾಕ್ಸ್, ಕಾನೂನು ಡೆಕ್ಗಳು, UX ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳು, ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಾರೋ ಒಬ್ಬರು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 1 ಗಂಟೆಗೆ ಮಾಡಿದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹೆಸರಿಸುವ ಬ್ರೈನ್ಸ್ಟಾರ್ಮ್. AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಇಡೀ ಹುಲ್ಲಿನ ರಾಶಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೂಜಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು: ಪ್ರಮುಖ ನಾಮಪದಗಳು, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳು, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಆ ಮೋಸದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ("ಏಕ ಸೈನ್-ಆನ್", "ದರ ಮಿತಿ", "ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್") ನಿಮ್ಮ ಅನುವಾದಕರು ಮತ್ತು ಬರಹಗಾರರು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ನಂತರ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.
ಟ್ರಿಕ್ ಎಂದರೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್. ಕಾವ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಲ್ಲ. ಒಂದು ರಚನಾತ್ಮಕ, ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಬೋರಿಂಗ್ ಆದ, ಸುಧಾರಿತ Sider ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಸ್ಥಿರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಪಾವಧಿಯವರಿಗೆ
- AI ಏನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಏನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳುವ ರಚನಾತ್ಮಕ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಮಗೆ ಬೇಕು.
- ಮೊದಲು ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ (JSON ಅಥವಾ TSV) ಕೇಳಿ, ಎರಡನೆಯದಾಗಿ ಮನುಷ್ಯ-ಓದಬಲ್ಲ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಗಾಗಿ.
- ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಲವಂತವಾಗಿ ಹೇರಿ: ಮಾತಿನ ಭಾಗ, ಡೊಮೇನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು, ಆವರ್ತನ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಂಡೋಗಳು.
- ಯಾವಾಗಲೂ ಡಿಡುಪ್ಲಿಕೇಟ್ ಮಾಡಿ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ಕೇಸ್, ಹೈಫನೇಶನ್) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಪ್ರತಿ ಮೂಲ ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ, ನಂತರ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ. ಹಣಕಾಸು ಪದಗಳನ್ನು ಡೆವಲಪರ್ ಡಾಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಎಸೆಯಬೇಡಿ.
ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ ಕಿಟ್: AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಪದಗಳಿಗೆ ಸ್ಪೀಡ್ ಡೇಟಿಂಗ್ನಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ (ನೀವು ಡೊಮೇನ್ ಪದವಾಗಿದ್ದೀರಾ? ನಿಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ ಜನರಿಗೆ ಕಾಳಜಿ ಇದೆಯೇ? ನೀವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತೀರಾ?), ಮತ್ತು ಗ್ಲಾಸರಿಗೆ ಮನೆಗೆ ತರಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಪದಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಗುಲಾಬಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಒಳಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಇದರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ:
- ಬಹುಪದ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು: “ಎರಡು-ಅಂಶದ ದೃಢೀಕರಣ”, “2FA”, “ಎರಡು ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆ”.
- ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: AI ನಲ್ಲಿ “ಏಜೆಂಟ್” ವಿರುದ್ಧ ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ನಲ್ಲಿ “ಏಜೆಂಟ್”.
- ಆವರ್ತನ + ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯಿಂದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.
ಅವು ಇದರಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ:
- "ಲಾಗ್ ಇನ್" (ಕ್ರಿಯಾಪದ) ವಿರುದ್ಧ "ಲಾಗಿನ್" (ನಾಮಪದ) ಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ನೀವು ಮಂಗಳವಾರದಂದು ಮಾಡಿದ ಆಂತರಿಕ ಕೋಡ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ಪ್ರತಿ ದೊಡ್ಡಕ್ಷರದ ನಾಮಪದವನ್ನು ನೈಟ್ಕ್ಲಬ್ನಲ್ಲಿ VIP ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯದಿರುವುದು.
ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಬಹಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದದ್ದು.
AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ Sider ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ಇದನ್ನು ನಕಲಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ. ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ PM ನ ಕೀಬೋರ್ಡ್ಗೆ ಅಂಟಿಸಿ. ಗುರಿ: ಸ್ಥಿರವಾದ, ಶುದ್ಧ ಪದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಸ್ಥಳೀಕರಣ, ಡಾಕ್ಸ್, UX ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ಗೆ ಗ್ಲಾಸರಿ ಅಂತರ್ಯುದ್ಧವನ್ನು ರಚಿಸದೆ ನೀಡಬಹುದು.
H2: ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಸ್ಗಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ
ಸಿಸ್ಟಮ್/ಪಾತ್ರ
“ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಪದಕೋಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಭ್ರಮೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ, ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.”
ಕಾರ್ಯ
“ಒದಗಿಸಿದ ವಿಷಯದಿಂದ ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೆಸರುಗಳು, ತಾಂತ್ರಿಕ ನಾಮಪದಗಳು, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಬಹುಪದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಿ.”
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
- ಎರಡು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ:
- ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ terms ಎಂಬ ಹೆಸರಿನ JSON ಶ್ರೇಣಿ:
- ಪದ (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, ಅಂಗೀಕೃತ ರೂಪ, ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ನಾಮಪದ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಸಣ್ಣಕ್ಷರ)
- ರೂಪಾಂತರಗಳು (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳ ಶ್ರೇಣಿ)
- pos (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್: ನಾಮಪದ, ಕ್ರಿಯಾಪದ, ವಿಶೇಷಣ)
- ಡೊಮೇನ್ (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್: ಉದಾ., ಭದ್ರತೆ, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)
- ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (<= 25 ಪದಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತುಂಬಿರಬಾರದು)
- usage_example (10–20 ಪದಗಳು, ಸರಳ ವಾಕ್ಯ)
- context_snippets (ಮೂಲದಿಂದ 1–3 ಸಣ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಶ್ರೇಣಿ)
- ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ನೀವು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳ ಸಣ್ಣ ಬುಲೆಟ್ ಪಟ್ಟಿ (ಹೈಫನೇಶನ್, ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪದ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು)
- ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೊಡ್ಡಕ್ಷರದ ನಾಮಪದಗಳಾಗಿರುವ ಪದಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಿ.
- ಬಹುಪದ ಪದಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಿ (ಉದಾ., “ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ”).
- ಹೈಫನೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ: ಏಕವಚನ/ಬಹುವಚನ, ಹೈಫನೇಶನ್, ಕ್ಯಾಮೆಲ್ಕೇಸ್, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪದ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು.
ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು
- ಹೊರಗಿಡಿ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಶೇಷಣಗಳು, ಸಮಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಕಂಪನಿಯ ಬಾಯ್ಲರ್ ಪ್ಲೇಟ್, ಘೋಷಣೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ-ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಜನರ ಹೆಸರುಗಳು, ಡೊಮೇನ್ ಸನ್ನಿವೇಶವಿಲ್ಲದ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಏಕ ಪದಗಳು.
- ದಾಖಲೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಡಿಡುಪ್ಲಿಕೇಟ್ ಮಾಡಿ.
ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್
- ಪದಗಳ ಬ್ಲಾಕ್ಗಾಗಿ ಮಾನ್ಯ JSON ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ. JSON ಮೊದಲು ಅಥವಾ ನಂತರ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ.
- ಸರಳ-ಪಠ್ಯ ‘ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು’ ವಿಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಿಸಿ.
ಸ್ಕೋರಿಂಗ್
- ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿ: ಆವರ್ತನ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಸಾಮೀಪ್ಯ, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಗ್ಲಾಸರಿ ತರಹದ ಬಳಕೆ.
ಇನ್ಪುಟ್
- ನೀವು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ, ಪದಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ.
ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ
- ಸನ್ನಿವೇಶದಿಂದ ಪದವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ವಿಶ್ವಾಸ < 0.5 ನೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.”
ಉದಾಹರಣೆ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ)
terms: [
{
"term": "ಎರಡು-ಅಂಶದ ದೃಢೀಕರಣ",
"variants": ["2fa", "ಎರಡು-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆ"],
"pos": "ನಾಮಪದ",
"domain": "ಭದ್ರತೆ",
"definition": "ಗುರುತನ್ನು ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲಾಗಿನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.",
"usage_example": "ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಾಹಕ ಖಾತೆಗಳಿಗಾಗಿ ಎರಡು-ಅಂಶದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.",
"context_snippets": ["ಭದ್ರತಾ ಟ್ಯಾಬ್ನಲ್ಲಿ 2FA ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ", "ಎರಡು-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಮೇಲ್ಗಳು"],
"confidence": 0.92
}
]
ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು:
- ‘ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ’ ಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಹೈಫನೇಶನ್.
- ಅಂಗೀಕೃತ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪದ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು.
- ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ನಾಮಪದಗಳು: “PostgreSQL,” “OAuth 2.0.”
ಅಲ್ಲಿ. ಅದು ನಿಮ್ಮ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಂಜಿನ್. ಅದನ್ನು ಬೇಸರಗೊಳಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಿ. ಸ್ಥಳೀಕರಣದ ಗಡುವಿನ ದಿನದಂದು ರಾತ್ರಿ 11:59 ಕ್ಕೆ ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಆತ್ಮವು ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುವಂತೆ ಮಾಡಿ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ: ನಿಮ್ಮ ಸೂಪ್ ಅನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಟೊಮೆಟೊ ಸೂಪ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಐಸ್ಡ್ ಕಾಫಿಯೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸುವುದಿಲ್ಲ. (ನೀವು ಮಾಡಿದರೆ, ನಾವು ಮಾತನಾಡಬೇಕು.) ಇಲ್ಲಿಯೂ ಅದೇ: ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿ, ನಂತರ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ.
- ಸುತ್ತು 1: ಉತ್ಪನ್ನ ಡಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ. JSON ಅನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ.
- ಸುತ್ತು 2: ಡೆವಲಪರ್ ಡಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಿ. JSON ಅನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ.
- ಸುತ್ತು 3: ಕಾನೂನು/ನೀತಿಯ ಮೇಲೆ ಚಲಾಯಿಸಿ. JSON ಅನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ, ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ, ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್-ಎಸ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ.
- ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ: JSON ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ. ಅಂಗೀಕೃತ ರೂಪದಿಂದ ಡಿಡುಪ್ಲಿಕೇಟ್ ಮಾಡಿ. ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿ. “ಟೋಕನ್” ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ನಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಎರಡನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಕೋಪ್ ಮಾಡಿ ಇರಿಸಿ.
ಪ್ರೊ ಸಲಹೆ: ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ “ಮೂಲ” ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಾರಾದರೂ "API ಗೆ 'ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಾಸ್' ಅನ್ನು ಯಾರು ಸೇರಿಸಿದರು?" ಎಂದು ಕೂಗಿದಾಗ ಪದ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ: ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲವೂ ಗ್ಲಾಸರಿ ಪೌರತ್ವಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಲ್ಲ
ಪದವು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಮತ್ತು ಎಂದಿಗೂ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು VIP ಅಲ್ಲ. ಮೂರು-ಸಿಗ್ನಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ಬಳಸಿ:
- ಆವರ್ತನ: ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಚ್ಚಾ ಎಣಿಕೆ.
- ಸಾಮೀಪ್ಯ: ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು, ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಬಳಿ ಇರುವ ಪದಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಥಿರತೆ: ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಗಳು, ವಿಶ್ವಾಸ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಪದವು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿದರೆ ಆದರೆ ಪಾಲುದಾರರು ಅದನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಿದರೆ (ನಮಸ್ಕಾರ, "ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್"), ಬಳಕೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: "ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ; ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ."
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳು: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ವಾದಿಸುವ ಭಾಗ
AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಭಾರವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಶಾಂತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುತ್ತದೆ:
- ಕೇಸ್: ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ನಾಮಪದಗಳು (OAuth 2.0), ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾಡದ ಹೊರತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಣ್ಣಕ್ಷರ.
- ಹೈಫನೇಶನ್: ಒಂದು ಲೇನ್ ಆರಿಸಿ. ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ (RBAC), “ಪಾತ್ರ ಆಧಾರಿತ” ಅಲ್ಲ.
- ನಾಮಪದ ವಿರುದ್ಧ ಕ್ರಿಯಾಪದ: ಲಾಗಿನ್ (ನಾಮಪದ), ಲಾಗ್ ಇನ್ (ಕ್ರಿಯಾಪದ). ಹೌದು, ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೌದು, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು: ಮೊದಲ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಪದವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿ (ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ) ನಂತರ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪ (RBAC).
- ಬಹುವಚನಗಳು: ಪದವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಬಹುವಚನವಾಗದ ಹೊರತು ಅಂಗೀಕೃತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕವಚನವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು).
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಬೇಕ್ ಮಾಡಿ ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹುಭಾಷಾ? ಪದಗಳನ್ನು ಅನುವಾದಿಸಬೇಡಿ. ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ.
ಸ್ಥಳೀಕರಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಗ್ಲಾಸರಿ ಕಾನೂನು. ಮೊದಲು ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ನಂತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರಿ ಸ್ಥಳಗಳಿಗಾಗಿ ಪದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ:
- source_term, locale_term, part_of_speech, gender/grammar notes, do-not-translate flag, forbidden forms.
- ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. AI ನಲ್ಲಿ “ಏಜೆಂಟ್” ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲದಲ್ಲಿ “agente”—ವಿಭಿನ್ನ ವೈಬ್ಗಳು.
ಗುರಿ-ಭಾಷಾ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ “ಅನುವಾದಿಸಬೇಡಿ” ಎಂಬುದನ್ನು ಇರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ QA ತಂಡವು ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ನಾನು ನೋಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಗೊಂದಲಮಯ ತಪ್ಪುಗಳು (ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ)
- ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ಪದಗಳ ಅತಿಯಾದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಿ: “ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ನಾಮಪದಗಳು ಉತ್ಪನ್ನ/ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ (ಉದಾ., OAuth, Kubernetes).”
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು: 25 ಪದಗಳು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬಲವಂತವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ (“ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ”).
- ಯಾವುದೇ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಲ್ಲ: ಯಾವಾಗಲೂ usage_example ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಜನರು ನೋಡುವುದರಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ.
- ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು: ಪ್ರತಿ ಪದಕ್ಕೆ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ. ನೀವು ನಂತರ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ “ಕೀ” ಎಂದರೆ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಒಂದೇ ವಿಷಯ ಎಂದು ನಟಿಸಬೇಡಿ.
- ಯಾವುದೇ ಆವೃತ್ತಿಯಿಲ್ಲ: ಗ್ಲಾಸರಿಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಆವೃತ್ತಿಯ ಸ್ಟಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಹಳೆಯ ಹೆಸರುಗಳಿಗಾಗಿ “deprecated” ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ನೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡ್ರೈವ್
ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ: “ನಿರ್ವಾಹಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ಎರಡು-ಅಂಶದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ. ನಮ್ಮ ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ (RBAC) ಕಸ್ಟಮ್ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. API ಕೀಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ 90 ದಿನಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ತಿರುಗಿಸಬೇಕು.”
ಉತ್ತಮ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ಎರಡು-ಅಂಶದ ದೃಢೀಕರಣ (ರೂಪಾಂತರಗಳು: 2FA, ಎರಡು-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆ) — ಡೊಮೇನ್: ಭದ್ರತೆ
- ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ (RBAC) — ಡೊಮೇನ್: ಭದ್ರತೆ
- ನಿರ್ವಾಹಕ ಬಳಕೆದಾರ (ರೂಪಾಂತರಗಳು: ನಿರ್ವಾಹಕ) — ಡೊಮೇನ್: ಗುರುತು
- API ಕೀ — ಡೊಮೇನ್: ಭದ್ರತೆ/ಡೆವೊಪ್ಸ್
- ಕೀ ತಿರುಗುವಿಕೆ — ಡೊಮೇನ್: ಭದ್ರತೆ
ಕೆಟ್ಟ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ; ಬಳಕೆದಾರರು; ದಿನಗಳು; ಕಸ್ಟಮ್; ತಿರುಗುವಿಕೆ (ದಯವಿಟ್ಟು ಬೇಡ)
ಇದನ್ನು ಯಾರು ಹೊಂದಿರಬೇಕು? ಸುಳಿವು: “ಎಲ್ಲರೂ” ಅಲ್ಲ.
- ಡಾಕ್ಸ್/ವಿಷಯ: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ.
- ಉತ್ಪನ್ನ/UX: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡಕ್ಷರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- Eng/DevRel: ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕ ಹೆಸರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಸ್ಥಳೀಕರಣ: ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಷೇಧಿತ ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಕಾನೂನು/ಬ್ರಾಂಡ್: ಟ್ರೇಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ.
AI ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರಿಸದ ಇಂಟರ್ನ್ ಆಗಿದೆ. ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: Sider.AI ನಿಮ್ಮ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಆಟೋಪೈಲಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು
ನೀವು CSV ಗಳನ್ನು ಕುಸ್ತಿ ಆಡುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ಮಧ್ಯಾಹ್ನವನ್ನು ಕಾಫಿ ಕುಡಿಯುತ್ತಾ ಕಳೆಯಲು ಬಯಸಿದರೆ, Sider.AI ಈ ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಹು ಡಾಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, JSON ಅನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು "ಕ್ಯಾಮೆಲ್ಕೇಸ್ ಅನ್ನು ಯಾರು ಕಂಡುಹಿಡಿದರು?" ಎಂದು ಹೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ ಸ್ಕೋರ್ಗಳಿಗಾಗಿ UI ಯ ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದ ವೀಕ್ಷಣೆಯು ಒಂದು ಪುಟದಲ್ಲಿ "ಲಾಗ್-ಔಟ್" ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಪುಟದಲ್ಲಿ "ಲಾಗ್ಔಟ್" ಅನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸದಂತೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ - ಕೇವಲ ಉತ್ತಮ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು. ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆ: ನೀವು ಇನ್ನೂ ಬಾಸ್ನಂತೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಅಷ್ಟೇ.
ನಾಟಕವಿಲ್ಲದೆ ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡುವುದು
- ನಿಮ್ಮ PR/ವಿಲೀನ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ? ಹೊಸ ಪದಗಳು.
- ಬದಲಾದ ಡಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ ರಾತ್ರಿ ಚಲಾಯಿಸಿ. JSON ಅನ್ನು ಡಿಫ್ ಮಾಡಿ. ಹೊಸ/ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸದ ನಮೂದುಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
- ಗ್ಲಾಸರಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಗೇಟ್ ಮಾಡಿ. ಯಾವುದೇ ಪದಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಟಿಕೆಟ್ಗಳಿಲ್ಲ.
- ನಿರ್ಧಾರ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ: ಯಾವಾಗ “ಸ್ಪೇಸ್ಗಳು” “ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು” ಆದವು, ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಆತ್ಮಕ್ಕೆ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳು: AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗೆ ಮುಂದೆ ಏನಿದೆ
- ಸನ್ನಿವೇಶ-ಅರಿವಿನ ಆಡಳಿತ: ಸಂಘರ್ಷದ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು.
- ಲೈವ್ UI ಬೈಂಡಿಂಗ್: ಗ್ಲಾಸರಿ ನಮೂದುಗಳು ನಿಮ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಘಟಕ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಿಂಕ್ ಆಗುತ್ತವೆ.
- ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಮಾದರಿಯು ಪದವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನೋಡಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
- ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್: ಪದವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗದಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ಗಳು.
ಹೌದು, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬಿಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ವಿನೋದವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಬೇಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವುದು.
ಸರಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ (ಇದನ್ನು ಲ್ಯಾಮಿನೇಟ್ ಮಾಡಿ)
- ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ JSON ಔಟ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ Sider ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ.
- ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ: ಕೇಸ್, ಹೈಫನೇಶನ್, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು, ನಾಮಪದ/ಕ್ರಿಯಾಪದ.
- ≤ 25 ಪದಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ + ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ.
- ಪ್ರತಿ-ಮೂಲ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ; ಅಂಗೀಕೃತ ಫಾರ್ಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿಡುಪ್ ಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಗ್ಲಾಸರಿಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮಾಡಿ. ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
- ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ “ಅನುವಾದಿಸಬೇಡಿ” ಐಟಂಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- SME ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸದ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಸಾರಾಂಶ: ಕಡಿಮೆ ಗ್ರೆಮ್ಲಿನ್ಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟತೆ
AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸುವಾಗ "ಲಾಗ್ ಇನ್" ಬಗ್ಗೆ ವಾದಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ಸ್ಥಿರತೆಯಾಗಿದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಬೇಸರಗೊಳಿಸಿ. ಮತ್ತು ಯಾರಾದರೂ ವಿಶೇಷಣದಲ್ಲಿ "ಯೂಸರ್ ಇಗ್ನಿಷನ್" ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನಯದಿಂದ, "ದಯವಿಟ್ಟು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತದೆ.
ಈಗ ಆ ಗ್ಲಾಸರಿ ಡ್ರಾವರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ. ರಬ್ಬರ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ಉಳಿಯಬಹುದು. ಅವಧಿ ಮೀರಿದ ಸೋಯಾ ಸಾಸ್? ಪದವಲ್ಲ. ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಅವಧಿ ಮೀರಿದೆ.
FAQ
Q1:AI-ಚಾಲಿತ ಪದಕೋಶದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು, ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ?
ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಡೊಮೇನ್ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು - ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೆಸರುಗಳು, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಬಹುಪದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳಂತಹವು - ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಇದನ್ನು ಶುದ್ಧ, ಬಳಸಬಹುದಾದ ಗ್ಲಾಸರಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ.
Q2:ಉತ್ತಮ ಪದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ Sider ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಬರೆಯುವುದು?
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಬೇಸರದಿಂದಿರಿ: JSON ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿ, ಸೇರ್ಪಡೆ/ಹೊರಗಿಡುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿಯು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕೇಸಿಂಗ್, ಹೈಫನೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಂತೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
Q3:AI ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ದೊಡ್ಡಕ್ಷರದ ಪದಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸುವುದು?
ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಬಹುಪದ ಪದಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಆವರ್ತನ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಇದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ಒಂದು-ಬಾರಿ ಪದಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
Q4:ನಾನು ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕೇ?
ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ - ಉತ್ಪನ್ನ ಡಾಕ್ಸ್, ಡೆವಲಪರ್ ಡಾಕ್ಸ್, ಕಾನೂನು - ನಂತರ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಡಿಡುಪ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳಾದ್ಯಂತ “ಟೋಕನ್” ಐದು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಂತಹ ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
Q5:ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಲ್ಲಿ Sider.AI ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
Sider.AI ಬಹು ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮಗಾಗಿ ಶೈಲಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೋವುರಹಿತವಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. 
