ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಹೇಗೆ: Datablist ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಪಾಠಗಳು
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುವುದಲ್ಲ - ಏಜೆಂಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಲ್ಲ ಒಂದು ಮೈಕ್ರೋ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು. Datablist ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪ್ಲೇಬುಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದಾಗ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಅಥವಾ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದಾಗ. ಈ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆ ಪಾಠಗಳನ್ನು ನೀವು ತಕ್ಷಣ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ಷೇತ್ರ-ಪರೀಕ್ಷಿತ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಶೈಲಿ: ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತನಿಖಾತ್ಮಕ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಮುರಿಯುತ್ತವೆ, ಏಕೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ.
ದೊಡ್ಡ ಕಲ್ಪನೆ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ವಿಶೇಷಣಗಳಾಗಿವೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಲಹೆಗಳು ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿವೆ. AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಅವು ಸಾಲುಗಳು, URL ಗಳು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ; ಅವು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತವೆ; ಅವು ಬೇಬಿ ಸಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಆನ್-ಸ್ಪೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬೇಕು. ಇದರರ್ಥ:
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಒಂದು ವಿಶೇಷಣವಾಗಿದೆ, ಸಲಹೆಯಲ್ಲ.
- ಪ್ರತಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ವೆಚ್ಚ ಮೀರಿದ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಸ್ನೇಹಿತ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ: ಇನ್ಪುಟ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು.
ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಬ್ಲರ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು Excel/CSV ಸಾಲುಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ Datablist ನ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ - ಅಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
11-ನಿಯಮಗಳ ಮನಸ್ಥಿತಿ: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ Datablist ಏನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ Datablist ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಯಮಗಳ ಸಾರಾಂಶವು ಕೆಳಗೆ ಇದೆ, ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ.
1) ಒಂದೇ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ
- ಏಜೆಂಟ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು? ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರು? ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್? ವರ್ಗೀಕರಣ ಲೇಬಲ್?
- ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ: "ಕೀಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ:
ಹೆಸರು, ಡೊಮೇನ್, ವರ್ಗ." ಯಾವುದೇ ಉಚಿತ-ರೂಪದ ಗದ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಉದಾಹರಣೆ ನಿರ್ದೇಶನ:
ಕಾರ್ಯ: ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಲಿಗೆ, ಕೀಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ: ಹೆಸರು (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್), ಡೊಮೇನ್ (URL), ವರ್ಗ (ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು: SaaS, ಏಜೆನ್ಸಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಇತರ).
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಇಬ್ಬರು ವಿಮರ್ಶಕರು ಔಟ್ಪುಟ್ ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
2) ಸಂದರ್ಭದ ಮೊದಲು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ - ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ
- ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮೊದಲಿನ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. "ಏನು" ಮತ್ತು "ಹೇಗೆ" ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸ್ಪಷ್ಟ ಡಿಲಿಮಿಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ.
ಸ್ಕೆಲಿಟನ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಸೂಚನೆಗಳು:
1) ಕೆಳಗಿನ JSON ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಿ.
2) ಒದಗಿಸಿದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬೇಡಿ.
3) ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಲ್ ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಿ.
ಸ್ಕೀಮಾ:
{ "ಹೆಸರು": "ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್", "ಡೊಮೇನ್": "ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್|ನಲ್", "ವರ್ಗ": "SaaS|ಏಜೆನ್ಸಿ|ಮಾರುಕಟ್ಟೆ|ಇತರ" }
---
ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಲು:
{{row}}
ಇದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾಳಜಿಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
3) ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ದಯವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ
- JSON ಸ್ಕೀಮಾ, CSV ಕಾಲಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿ.
- ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಿ - ಮತ್ತು ಏನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬಾರದು ಎಂದು ಹೇಳಿ.
ಕಠಿಣ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ:
ಒಂದೇ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ. ಯಾವುದೇ ವಿವರಣೆಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್ ಇಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಿಲ್ಲ.
4) ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
- ಉದಾಹರಣೆಗಳು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಲಂಗರು ಹಾಕುತ್ತವೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ, ಎಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- "ತಿಳಿದಿಲ್ಲ" ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆ ಬ್ಲಾಕ್:
ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
ಇನ್ಪುಟ್: "Acme ಸ್ಟುಡಿಯೋ — ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ರ್ಯಾಂಡಿಂಗ್"
ಔಟ್ಪುಟ್: {"ಹೆಸರು":"Acme ಸ್ಟುಡಿಯೋ", "ಡೊಮೇನ್": ನಲ್, "ವರ್ಗ":"ಏಜೆನ್ಸಿ"}
ಇನ್ಪುಟ್: "Nimbus (nimbusapp.com) — ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಆಟೊಮೇಷನ್"
ಔಟ್ಪುಟ್: {"ಹೆಸರು":"Nimbus", "ಡೊಮೇನ್":"", "ವರ್ಗ":"SaaS"}
5) ತಿರಸ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ
- ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಯಾವಾಗ ದೂರವಿರಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
- ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ (ಉದಾ.,
ನಲ್, `.
7) ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಂಧಿಸಿ
- "ಒದಗಿಸಿದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ."
- ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸಿ.
ಮೂಲ ನಿಯಮ:
ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ಹೊರಗಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ.
ಏಜೆಂಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಬಾಹ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
8) ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಟೋನ್ ಅನ್ನು ತಟಸ್ಥವಾಗಿಡಿ (ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ)
- ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ, ಟೋನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಬರಬಹುದು.
- "ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಚಿಟ್-ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ.
9) ಭ್ರಮೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
- ಸೃಷ್ಟಿಯಾದ URL ಗಳು, ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ID ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಿ.
- ಊಹೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ
ನಲ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಭ್ರಮೆ-ವಿರೋಧಿ ನಿಯಮ:
ಡೊಮೇನ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ನಲ್ ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಿ. URL ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಬೇಡಿ.
10) ಬಿಗಿಯಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ
- ಫ್ಲಫ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಚಿಕ್ಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸ್ಪಷ್ಟ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು Datablist ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
11) ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ನಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ
- 20-50 ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಡ್ರೈ-ರನ್; ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ; ಮರು-ರನ್ ಮಾಡಿ.
- ರಿಗ್ರೆಷನ್ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು "ತಿಳಿದಿರುವ ಕೆಟ್ಟ" ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪೈಲಟ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ:
- 10 ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು, 10 ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೇಸ್ಗಳು, 10 ನಾನ್ಸೆನ್ಸ್/ಶಬ್ದ ಕೇಸ್ಗಳು.
- ಅಮಾನ್ಯ JSON ದರ, ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ದರ ಮತ್ತು ಗೋಲ್ಡ್ ಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಯುದ್ಧ-ಪರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್
CSV ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ/ವರ್ಗೀಕರಣ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ:
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪಾತ್ರ:
ನೀವು ಡೇಟಾ ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಏಜೆಂಟ್. ನೀವು ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಎಂದಿಗೂ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಒಂದೇ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಸೂಚನೆಗಳು:
- ಗುರಿ: {ಹೆಸರು, ಡೊಮೇನ್, ವರ್ಗ} ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಲಿಗೆ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ.
- ಔಟ್ಪುಟ್: ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದು JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಬೇರೇನೂ ಇಲ್ಲ.
- ವರ್ಗಗಳು: SaaS, ಏಜೆನ್ಸಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಇತರ.
- ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್:
- ಡೊಮೇನ್ ಸ್ಕೀಮ್ ಇಲ್ಲದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, https:// ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
- ಡೊಮೇನ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ನಲ್ ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಿ
- ಹೆಸರುಗಳಿಗಾಗಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಕೇಸ್
- ವರ್ಗವು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು
- ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್: ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ನಲ್ ಬಳಸಿ. ಊಹಿಸಬೇಡಿ.
- ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ಕೆಳಗಿನ ಇನ್ಪುಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.
ಸ್ಕೀಮಾ:
{"ಹೆಸರು":"ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್","ಡೊಮೇನ್":"ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್|ನಲ್","ವರ್ಗ":"SaaS|ಏಜೆನ್ಸಿ|ಮಾರುಕಟ್ಟೆ|ಇತರ"}
ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
ಇನ್ಪುಟ್: "Nimbus (nimbusapp.com) — ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಆಟೊಮೇಷನ್"
ಔಟ್ಪುಟ್: {"ಹೆಸರು":"Nimbus","ಡೊಮೇನ್":"
ಇನ್ಪುಟ್ ಸಾಲು:
{{row_text}}
ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಉದಾ., ಸ್ಥಳ, ಉದ್ಯಮ, ಬೆಲೆ, ಸ್ಥಿತಿ).
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ವಿಫಲವಾದಾಗ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು
- ವೈಫಲ್ಯ: ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ "ಸುಂದರವಾದ" ಗದ್ಯ
- ಕಾರಣ: ಯಾವುದೇ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ; ಮಾಡೆಲ್ ಚಾಟಿ ಮೋಡ್ಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.
- ಪರಿಹಾರ: "JSON ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ. ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ." ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ವೈಫಲ್ಯ: ಸೃಷ್ಟಿಯಾದ URL ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳು
- ಕಾರಣ: ಬಹುಮಾನ-ಹುಡುಕುವ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ; ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರಾಕರಣೆ ನೀತಿ.
- ಪರಿಹಾರ: "ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಲ್ ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಿ. ಎಂದಿಗೂ ತಯಾರಿಸಬೇಡಿ." ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ವೈಫಲ್ಯ: ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಕ್ಯಾಪಿಟಲೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು
- ಕಾರಣ: ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳಿಲ್ಲ.
- ಪರಿಹಾರ: ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ವೈಫಲ್ಯ: CSV ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬ್ರೇಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ
- ಕಾರಣ: ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ; ಸ್ಕೀಮಾ ತುಂಬಾ ಸಡಿಲವಾಗಿದೆ.
- ಪರಿಹಾರ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ; ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಿ; ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
- ವೈಫಲ್ಯ: ಟೂಲ್ ದುರುಪಯೋಗ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಕ್ರೀಪ್
- ಕಾರಣ: ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಪಟ್ಟಿ.
- ಪರಿಹಾರ: ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಿ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, "ಒದಗಿಸಿದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ."
CSV ಗಳ ಆಚೆಗೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು: ವೆಬ್ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು
- ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು: ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಸೆಲೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ದರ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಸೆಲೆಕ್ಟರ್ಗಳು ವಿಫಲವಾದಾಗ ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ನಲ್ಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಸಂಶೋಧನೆ/ಸಾರಾಂಶ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು: ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಓದುವ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಬುಲೆಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಬಹು-ಹಂತದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು: ಹ್ಯಾಂಡಾಫ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಮಾಣು ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ JSON ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಇಂದು ನೀವು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ
- ಗುರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಇರಿಸಿ.
- ಮಿತಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- 30-ಸಾಲಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ (ವಿಶಿಷ್ಟ, ಎಡ್ಜ್, ಶಬ್ದ). ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿ.
- ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ; ಅಮಾನ್ಯ-ಔಟ್ಪುಟ್ ದರ ಮತ್ತು ನಲ್-ದರವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
- ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿ; ಅವುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸಿ.
- ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ; ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು Datablist ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಲೂಪ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ನೆಲ.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು Sider.AI ಬಳಸುವುದು
ಇದು ಏಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಎಲ್ಲವೂ ಆಗಿದೆ. ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸ್ನಿಪ್ಪೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯದ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹಾರಾಡುತ್ತ JSON ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅಂದಹಾಗೆ, ನೀವು ಅನೇಕ ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಆವೃತ್ತಿ, ಬ್ಯಾಚ್ ರನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಷನ್ಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಅಲ್ಲಿ Sider.AI ಸ್ಲಾಟ್ ಮಾಡಬಹುದು: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ; ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ; ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ಸೂಚಿಸಬೇಡಿ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ವಿಶೇಷಣಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ: ಸ್ಪಷ್ಟ ರಚನೆಯು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ: JSON ಅಥವಾ CSV ಮಾತ್ರ - ಯಾವುದೇ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್ ಇಲ್ಲ.
- ತೋರಿಸಿ, ನಂತರ ಹೇಳಿ: ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು.
- ನಿರಾಕರಣೆಯನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿ: ಊಹಿಸುವ ಬದಲು
ನಲ್ ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ; ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿ.
- ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ: ಸ್ಟೇಟ್ ಕೇಸಿಂಗ್, URL ಸ್ಕೀಮ್ಗಳು, ಎನಮ್ಗಳು.
- ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ: ಸಣ್ಣ ಪೈಲಟ್ಗಳು, ವೈಫಲ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.
ಮುಂದೇನು
- ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ (ಉದಾ., ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ) ಮತ್ತು v1 ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ "ತಿಳಿದಿರುವ ಕೆಟ್ಟ" ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಇದರಿಂದ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಮರುಕಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಅದೇ ಸ್ಕೀಮಾ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಕ್ಕದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ (ಘಟಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಡಿಡ್ಯೂಪಿಂಗ್, ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ನೀವು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವಾಗ ಹಗುರವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಲೇಯರ್ ಮಾಡಿ.
FAQ
Q1:ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯಮಗಳು ಯಾವುವು?
ಒಂದೇ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಿಗೆ (JSON ನಂತೆ) ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ, ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ, ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನಲ್ಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇವು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ Datablist ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ.
Q2:URL ಗಳಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸದಂತೆ ನಾನು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯುವುದು?
ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಿ: ಡೇಟಾ ಕಾಣೆಯಾದಾಗ ನಲ್ ಬಳಸಿ. ತಿಳಿದಿಲ್ಲದವರನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
Q3:CSV ಅಥವಾ Excel ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನಾನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೇಗೆ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು?
ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ನಂತರ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್-ರನ್ ಮಾಡಿ. Datablist ನ ವಿಧಾನದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
Q4:ನಾನು ನನ್ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು?
ವಿಶಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ನಲ್ಗಳ ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆ, ನಿಖರವಾದ ವರ್ಗ ಎನಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ತೋರಿಸಿ (ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಗೆ https:// ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವಂತೆ).
Q5:ನನ್ನ AI ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು?
20-50 ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ, ಅಮಾನ್ಯ-ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ನಲ್ ದರಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಗೋಲ್ಡ್ ಸೆಟ್ ವಿರುದ್ಧ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿಗೆ ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ, ನಂತರ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಿಗ್ರೆಷನ್ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.
