ഫലപ്രദമായ AI ഏജൻ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ ഉണ്ടാക്കാം: Datablist-ൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റ് നിയമങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പാഠങ്ങൾ
AI ഏജൻ്റുകൾക്കായി പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത്, മോഡലിനോട് എന്ത് ചെയ്യണമെന്ന് പറയുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് ഏജൻ്റിന് വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മൈക്രോ പ്രോസസ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് - വലിയ തോതിൽ, ഉറപ്പില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ. Datablist-ൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റ് നിയമങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രായോഗികമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം കൃത്യമായി അത് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വ്യക്തവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ പ്ലേബുക്കുകളിൽ ഒന്നാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങളുടെ ഏജൻ്റ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോളോ, വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുമ്പോളോ, അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോളോ. ഈ വിശദമായ പഠനത്തിൽ, ഈ പാഠങ്ങളെ നിങ്ങൾക്ക് ഉടനടി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് മാറ്റും.
ശൈലി: വിമർശനാത്മകവും അന്വേഷണാത്മകവും. പ്രോംപ്റ്റുകൾ എവിടെയാണ് തകരുന്നതെന്നും, എന്തുകൊണ്ട് തകരുന്നുവെന്നും, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങളെ നേരിടാൻ കഴിയുന്ന രീതിയിൽ അവ എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെന്നും നമ്മൾ ചോദിക്കും.
പ്രധാന ആശയം: പ്രോംപ്റ്റുകൾ ആവർത്തിക്കാവുന്നതും നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതുമായ സ്വഭാവത്തിനായുള്ള പ്രത്യേകതകളാണ്
മിക്ക പ്രോംപ്റ്റ് ഉപദേശങ്ങളും ചാറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റുകൾക്ക് വേണ്ടിയുള്ളതാണ്. AI ഏജൻ്റുകൾ വ്യത്യസ്തരാണ്. അവ റോകൾ, URL-കൾ അല്ലെങ്കിൽ റെക്കോർഡുകൾ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു; അവ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; മേൽനോട്ടമില്ലാതെ തന്നെ അവ കൃത്യമായിരിക്കണം. അതിനർത്ഥം:
- നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റ് ഒരു നിർദ്ദേശമല്ല, ഒരു പ്രത്യേകതയാണ്.
- ഓരോ അവ്യക്തതയും വ്യതിചലനം, അധിക ചിലവ്, വൃത്തിയാക്കൽ എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
- ഘടനയാണ് നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും നല്ല സുഹൃത്ത്: ഇൻപുട്ട് സ്കീമകൾ, ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റുകൾ, ഗാർഡ്റെയിലുകൾ.
വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങളും ടാബുലാർ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യാമെന്നും തരംതിരിക്കാമെന്നും, Excel/CSV റോകളിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്നും Datablist-ൻ്റെ മെറ്റീരിയലുകൾ എടുത്തു കാണിക്കുന്നു - ഇവിടെ പരാജയങ്ങൾ വേഗത്തിലും പതിവായും ഉണ്ടാവാറുണ്ട്.
11 നിയമങ്ങളുടെ ചിന്താഗതി: വിശ്വസനീയമായ പ്രോംപ്റ്റുകളെക്കുറിച്ച് Datablist പഠിപ്പിക്കുന്നത്
AI ഏജൻ്റുകൾക്ക് ബാധകമായ Datablist-ൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റ് നിയമങ്ങളുടെ ഒരു സംഗ്രഹമാണ് താഴെ നൽകുന്നത്, അതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന concrete ഉദാഹരണങ്ങളും പരീക്ഷിക്കാവുന്ന ചെക്ക്പോയിന്റുകളും ഉണ്ട്.
1) ഒരൊറ്റ, അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യം നിർവ്വചിക്കുക
- ഏജൻ്റ് എന്താണ് കൃത്യമായി ഉത്പാദിപ്പിക്കേണ്ടത്? ക്രമീകരിച്ച കമ്പനിയുടെ പേരാണോ? ഫീൽഡുകളുള്ള ഒരു JSON ഒബ്ജക്റ്റ് ആണോ? ഒരു വർഗ്ഗീകരണ ലേബൽ ആണോ?
- അത് നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്നതാക്കുക: "
name, domain, category എന്നീ കീകൾ അടങ്ങിയ JSON നൽകുക." സ്വതന്ത്രമായ രൂപത്തിലുള്ള prose പാടില്ല.
ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം:
ജോലി: ഓരോ ഇൻപുട്ട് റോയിക്കും, name (സ്ട്രിംഗ്), domain (URL), category (SaaS, Agency, Marketplace, Other എന്നിവയിലേതെങ്കിലും ഒന്ന്) എന്നീ കീകൾ അടങ്ങിയ ഒരു JSON ഒബ്ജക്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുക.
ഗുണനിലവാര പരിശോധന: രണ്ട് റിവ്യൂവർമാർക്ക് ഔട്ട്പുട്ട് ലക്ഷ്യം നിറവേറ്റുന്നുണ്ടോ എന്ന് യോജിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം വേണ്ടത്ര വ്യക്തമല്ല.
2) നിർദ്ദേശങ്ങൾ context-ന് മുമ്പ് നൽകുക - അവയെ വേർതിരിക്കുക
- ഏജൻ്റുകൾ ആദ്യത്തെ ടെക്സ്റ്റിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു. "എന്ത്", "എങ്ങനെ" എന്നിവയിൽ തുടങ്ങുക, തുടർന്ന് ഉദാഹരണങ്ങൾ ചേർക്കുക.
- വ്യക്തമായ ഡിലിമിറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദേശങ്ങളെ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് ദൃശ്യപരമായി വേർതിരിക്കുക.
Skeleton prompt:
നിർദ്ദേശങ്ങൾ:
1) താഴെക്കൊടുത്ത JSON സ്കീമ കൃത്യമായി പിന്തുടരുക.
2) നൽകിയിട്ടുള്ള ഇൻപുട്ട് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. കാണാത്ത ഫീൽഡുകൾ അനുമാനിക്കരുത്.
3) അറിയില്ലെങ്കിൽ, മൂല്യം null ആയി സജ്ജമാക്കുക.
Schema:
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
Input Row:
{{row}}
ഇത് പ്രോംപ്റ്റ് ഘടനയ്ക്കും കൺസേണുകളുടെ വേർതിരിവിനുമുള്ള വ്യാപകമായി ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്ന മികച്ച രീതികളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
3) ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റിനെ കർശനമായി പരിമിതപ്പെടുത്തുക
- JSON സ്കീമ, CSV കോളം അല്ലെങ്കിൽ കീ-വാല്യൂ ജോഡികൾ ഉപയോഗിക്കുക. അധിക ടെക്സ്റ്റ് ചേർക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
- ഏജൻ്റ് എന്താണ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യേണ്ടതെന്നും, എന്താണ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യാൻ പാടില്ലാത്തതെന്നും കൃത്യമായി പറയുക.
ഒരു കർശനമായ constraint ചേർക്കുക:
ഒരൊറ്റ JSON ഒബ്ജക്റ്റ് മാത്രം ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുക. വിശദീകരണങ്ങളോ, മാർക്ക്ഡൗണോ, കമൻ്റുകളോ പാടില്ല.
4) Edge കേസുകൾക്ക് സമാനമായ കുറഞ്ഞ എണ്ണം ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക
- ഉദാഹരണങ്ങൾ സ്വഭാവത്തെ ഉറപ്പിക്കുന്നു. സാധാരണ, edge, പരാജയ കേസുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- "അറിയില്ല" എന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് കാണിക്കുക.
ഉദാഹരണ ബ്ലോക്ക്:
ഉദാഹരണങ്ങൾ:
Input: "Acme Studio — Custom branding for startups"
Output: {"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
Output: {"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) തിരസ്കരണവും ഫാൾബാക്ക് സ്വഭാവവും നിർവ്വചിക്കുക
- ഏജൻ്റുകൾക്ക് എപ്പോൾ വിട്ടുനിൽക്കണമെന്ന് അറിയണം.
- വ്യക്തമായ ഫാൾബാക്ക് ടോക്കണുകളും മൂല്യങ്ങളും വ്യക്തമാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്,
null, `.
7) അറിവും ഉറവിടങ്ങളും പരിമിതപ്പെടുത്തുക
- "നൽകിയിട്ടുള്ള ടെക്സ്റ്റ് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക."
- വെബ് ബ്രൗസിംഗോ ടൂളുകളോ ലഭ്യമാണെങ്കിൽ, അവയെ എണ്ണുകയും എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ഉറവിട നിയമം:
Input Row-ൽ നൽകിയിട്ടുള്ള ഉള്ളടക്കം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. പുറത്തുള്ള അറിവിനെ ആശ്രയിക്കരുത്.
ഏജൻ്റ് വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി ലഭ്യമായ ടൂളുകളും കോൺടെക്സ്റ്റ് സ്കോപ്പും വ്യക്തമാക്കാൻ ബാഹ്യ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
8) ഭാഷയും ടോണും ന്യൂട്രൽ ആക്കി നിലനിർത്തുക (അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തമാക്കുക)
- ഏജൻ്റുകൾക്ക്, ടോൺ സാധാരണയായി അപ്രസക്തമാണ് - പക്ഷേ വ്യക്തമാക്കിയില്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ കടന്നുവരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
- "സംസാരിക്കേണ്ടതില്ല" എന്ന് പറഞ്ഞുകൊണ്ട് ചിറ്റ്-ചാറ്റ് ചെയ്യുന്നത് തടയുക.
9) മിഥ്യാബോധത്തിനെതിരെ ഗാർഡ്റെയിലുകൾ ചേർക്കുക
- കെട്ടിച്ചമച്ച URL-കളും വിലാസങ്ങളും ID-കളും ഉണ്ടാക്കുന്നത് വ്യക്തമായി നിരോധിക്കുക.
- ഊഹങ്ങൾക്ക് പകരം
null ആവശ്യപ്പെടുക.
മിഥ്യാബോധത്തിനെതിരെയുള്ള നിയമം:
domain വ്യക്തമായി നൽകിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, domain നെ null ആയി സജ്ജമാക്കുക. URL-കൾ ഉണ്ടാക്കരുത്.
10) കുറഞ്ഞ ചിലവിലും വേഗത്തിലും ചെയ്യാൻ സാധിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക
- fluff നീക്കം ചെയ്യുക. ചെറിയ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ടോക്കണുകളും വ്യതിചലനവും കുറയ്ക്കുന്നു.
- ചെറിയ ലേബലുകളും എണ്ണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക.
വ്യക്തവും സംക്ഷിപ്തവുമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ സമയവും ക്രെഡിറ്റുകളും ലാഭിക്കുമെന്ന് Datablist എടുത്തു കാണിക്കുന്നു - ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള ഉപയോഗത്തിന് നിർണായകമാണ്.
11) ചെറുതായി പരീക്ഷിക്കുക, എന്നിട്ട് വികസിപ്പിക്കുക
- 20–50 റോകളിൽ ഡ്രൈ-റൺ ചെയ്യുക; പരാജയങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക; നിയമങ്ങൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക; വീണ്ടും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
- പുതിയ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാവാതിരിക്കാൻ "മോശമാണെന്ന് അറിയുന്ന" ടെസ്റ്റ് റോകൾ ചേർക്കുക.
പൈലറ്റ് ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്:
- 10 edge കേസുകൾ, 10 സാധാരണ കേസുകൾ, 10 അർത്ഥമില്ലാത്ത/ശല്യപ്പെടുത്തുന്ന കേസുകൾ.
- സാധുതയില്ലാത്ത JSON നിരക്ക്, അറിയാത്ത നിരക്ക്, ഒരു ഗോൾഡ് സെറ്റുമായുള്ള യോജിപ്പ് എന്നിവ അളക്കുക.
AI ഏജൻ്റുകൾക്കായുള്ള യുദ്ധക്കളത്തിൽ പരീക്ഷിച്ച ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ്
CSV റോകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ/വർഗ്ഗീകരണ ഏജൻ്റുകൾക്കായി ഈ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുക:
സിസ്റ്റം റോൾ:
നിങ്ങളൊരു ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷൻ ഏജൻ്റാണ്. നിങ്ങൾ സ്കീമകളെ കർശനമായി പിന്തുടരുകയും, വസ്തുതകൾ കണ്ടുപിടിക്കാതിരിക്കുകയും ഒരു JSON ഒബ്ജക്റ്റ് മാത്രം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
നിർദ്ദേശങ്ങൾ:
- ലക്ഷ്യം: {name, domain, category} ഫീൽഡുകളുള്ള ഓരോ ഇൻപുട്ട് റോയിക്കും ഒരു JSON ഒബ്ജക്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക.
- ഔട്ട്പുട്ട്: ഒരെണ്ണം മാത്രം JSON ഒബ്ജക്റ്റ് മാത്രം, മറ്റൊന്നും വേണ്ട.
- Categories: SaaS, Agency, Marketplace, Other.
- Normalization:
- സ്കീം ഇല്ലാതെ ഡൊമെയ്ൻ ഉണ്ടെങ്കിൽ, https:// ചേർക്കുക
- ഡൊമെയ്ൻ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഡൊമെയ്ൻ നെ null ആയി സജ്ജമാക്കുക
- പേരുകൾക്ക് Title Case ഉപയോഗിക്കുക
- Category അനുവദനീയമായ മൂല്യങ്ങളിൽ ഒന്നുമായി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടണം
- Fallback: അറിയാത്ത ഫീൽഡുകൾക്ക് null ഉപയോഗിക്കുക. ഊഹിക്കരുത്.
- സ്കോപ്പ്: താഴെ നൽകിയിട്ടുള്ള ഇൻപുട്ട് ഉള്ളടക്കം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. ബാഹ്യമായ അറിവുകൾ ഉപയോഗിക്കരുത്.
Schema:
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
ഉദാഹരണങ്ങൾ:
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
Output: {"name":"Nimbus","domain":"
Input Row:
{{row_text}}
നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിനനുസരിച്ച് സ്കീമ മാറ്റുക (ഉദാഹരണത്തിന്, location, industry, price, status).
പ്രോംപ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ: സാധാരണ പരാജയ രീതികളും പരിഹാരങ്ങളും
- പരാജയം: ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ "മനോഹരമായ" prose
- കാരണം: ഔട്ട്പുട്ട് constraint ഇല്ല; മോഡൽ സ്ഥിരമായി സംഭാഷണ മോഡിലേക്ക് മാറുന്നു.
- പരിഹാരം: "JSON മാത്രം ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുക. കമൻ്റുകളൊന്നും വേണ്ട." ഉദാഹരണങ്ങൾ ചേർക്കുക.
- പരാജയം: കണ്ടുപിടിച്ച URL-കളോ categories-ഓ
- കാരണം: പൂർത്തിയാക്കാൻ പ്രതിഫലം തേടുന്നു; വ്യക്തമല്ലാത്ത നിഷേധ നയം.
- പരിഹാരം: "അറിയില്ലെങ്കിൽ, null ആയി സജ്ജമാക്കുക. ഒരിക്കലും ഉണ്ടാക്കരുത്." നെഗറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങൾ ചേർക്കുക.
- പരാജയം: സ്ഥിരതയില്ലാത്ത വലിയക്ഷരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫോർമാറ്റുകൾ
- കാരണം: Normalization നിയമങ്ങളില്ല.
- പരിഹാരം: വ്യക്തമായ Normalization നിർദ്ദേശങ്ങളും ഉദാഹരണങ്ങളും ചേർക്കുക.
- പരാജയം: CSV-കളിൽ വലിയ തോതിലുള്ള ഉപയോഗത്തിൽ തകരാറുകൾ സംഭവിക്കുന്നു
- കാരണം: Edge കേസുകൾ കാണാനില്ല; സ്കീമ വളരെ അയഞ്ഞതാണ്.
- പരിഹാരം: ഒരു evaluation സെറ്റ് ഉണ്ടാക്കുക; സ്കീമ ശക്തമാക്കുക; ആവർത്തിക്കുക.
- പരാജയം: ടൂൾ ദുരുപയോഗം അല്ലെങ്കിൽ സ്കോപ്പ് creep
- കാരണം: അവ്യക്തമായ സ്കോപ്പും ടൂൾ ലിസ്റ്റും.
- പരിഹാരം: ടൂളുകളും എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണമെന്നും എണ്ണുക; അല്ലെങ്കിൽ, "നൽകിയിട്ടുള്ള ഇൻപുട്ട് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക."
CSV-കൾക്ക് പുറത്തുള്ള നിയമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക: വെബ് ടാസ്ക്കുകൾ, സംഗ്രഹങ്ങൾ, പൈപ്പ്ലൈനുകൾ
- വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഏജൻ്റുകൾ: അനുവദനീയമായ സെലക്ടറുകൾ, റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ, അനുവദനീയമായ ഡൊമെയ്നുകൾ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുക. സെലക്ടറുകൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടും null-കളും ആവശ്യപ്പെടുക.
- ഗവേഷണം/സംഗ്രഹ ഏജൻ്റുകൾ: ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകർ, വായനാ നിലവാരം, citation ഫോർമാറ്റുകൾ എന്നിവ നിർവ്വചിക്കുക. ബുള്ളറ്റ്-ഔട്ട്പുട്ട് constraint-കൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- Multi-step pipelines: ടാസ്ക്കുകളെ atomic സബ്ടാസ്ക്കുകളായി വിഭജിക്കുക, ഓരോന്നിനും ഹാൻഡ്ഓഫ് സ്കീമകളുണ്ടാക്കുക. ഓരോ സ്റ്റെപ്പും സാധുതയുള്ള JSON ഉപയോഗിക്കുകയും ഉത്പാദിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പകർത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു Quick Start വർക്ക്ഫ്ലോ
- ലക്ഷ്യവും സ്കീമയും നിർവ്വചിക്കുക. ചെറുതും കർശനവുമായി സൂക്ഷിക്കുക.
- Constraint-കൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ, ഫാൾബാക്കുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംപ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക.
- 30 റോകളുള്ള ഒരു ടെസ്റ്റ് സെറ്റ് ഉണ്ടാക്കുക (സാധാരണ, edge, noise). പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സേവ് ചെയ്യുക.
- ഒരു പൈലറ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; സാധുതയില്ലാത്ത ഔട്ട്പുട്ട് നിരക്കും null-നിരക്കും അളക്കുക.
- പരാജയ കേസുകൾ പരിഹരിക്കുക; അവയെ ടെസ്റ്റ് സെറ്റിലേക്ക് ചേർക്കുക.
- മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്കും വ്യാപിപ്പിക്കുക; drift നിരീക്ഷിക്കുക.
സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് റോകളിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് Datablist കാണിക്കുന്നു, ഇത് ഈ ആവർത്തന ലൂപ്പിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു വേദിയാണ്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു കാര്യം: പ്രോംപ്റ്റ് ആവർത്തനം വേഗത്തിലാക്കാൻ Sider.AI ഉപയോഗിക്കുന്നു
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് സഹായിക്കുന്നു: വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനമാണ് പ്രധാനം. വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് സ്നിപ്പറ്റുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും, നിങ്ങളുടെ ടാസ്ക്കിന് അടുത്തായി ഉദാഹരണങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെയും, JSON-ൻ്റെ സാധുത തത്സമയം ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും, ആശയം ഉണ്ടാകുന്ന സമയം മുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഏജൻ്റാകുന്ന സമയം വരെ കുറയ്ക്കാൻ സാധിക്കും. കൂടാതെ, നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം ഏജൻ്റ് ടാസ്ക്കുകളിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം, ബാച്ച് റൺ, അടുത്തടുത്തുള്ള താരതമ്യങ്ങൾ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു വർക്ക്സ്പെയ്സിന് ചിലവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും ആദ്യമേ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഇവിടെയാണ് Sider.AI ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത്: പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ, evaluation സെറ്റുകൾ എന്നിവ ഒരിടത്ത് സൂക്ഷിക്കുക; വേഗത്തിൽ ആവർത്തിക്കുക; കൂടാതെ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ ഔട്ട്പുട്ട് constraint-കൾ സാധൂകരിക്കുക. പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ
- വ്യക്തമാക്കുക, നിർദ്ദേശിക്കുകയല്ല: പ്രോംപ്റ്റുകളെ എക്സിക്യൂട്ടബിൾ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകളായി പരിഗണിക്കുക.
- നിർദ്ദേശങ്ങളെ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക: വ്യക്തമായ ഘടന പാലിക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
- ഔട്ട്പുട്ട് പരിമിതപ്പെടുത്തുക: JSON അല്ലെങ്കിൽ CSV മാത്രം - കമൻ്റുകളോ മാർക്ക്ഡൗണോ പാടില്ല.
- ആദ്യം കാണിക്കുക, പിന്നെ പറയുക: കുറഞ്ഞ എണ്ണം ഉദാഹരണങ്ങൾ ചേർക്കുക, പ്രത്യേകിച്ചും edge കേസുകൾ.
- വിട്ടുനിൽക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുക: ഊഹിക്കുന്നതിന് പകരം
null തിരഞ്ഞെടുക്കുക; മിഥ്യാബോധം നിരോധിക്കുക.
- എല്ലാം ക്രമീകരിക്കുക: കേസിംഗ്, URL സ്കീമുകൾ, enums എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുക.
- ശാസ്ത്രീയമായി ആവർത്തിക്കുക: ചെറിയ പൈലറ്റുകൾ, പരാജയ വിശകലനം, ലോക്ക് ചെയ്ത ടെസ്റ്റുകൾ.
അടുത്തത് എന്ത്
- ഒരു ടാസ്ക്കിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പനി തരങ്ങളെ വർഗ്ഗീകരിക്കുക) കൂടാതെ ഒരു v1 പ്രോംപ്റ്റ് ഷിപ്പ് ചെയ്യുക.
- നിങ്ങളുടെ "മോശമാണെന്ന് അറിയുന്ന" ടെസ്റ്റ് റോകൾ നിർമ്മിക്കുക, അതുവഴി പരാജയങ്ങൾ പിന്നീട് ഒരിക്കലും ഉണ്ടാകാതിരിക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കുക.
- അടുത്തുള്ള ടാസ്ക്കുകൾക്കായി (എൻ്റിറ്റി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ ഒഴിവാക്കൽ, സമ്പുഷ്ടീകരണം) അതേ സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംപ്റ്റുകൾ ചേർക്കുക.
- നിങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ ലളിതമായ evaluation-കളും auto-validation-കളും ചേർക്കുക.
FAQ
Q1:ഫലപ്രദമായ AI ഏജൻ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകൾക്കുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട നിയമങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഒറ്റ അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യം നിർവ്വചിക്കുക, ഔട്ട്പുട്ടുകളെ കർശനമായ സ്കീമകളിലേക്ക് (JSON പോലെ) പരിമിതപ്പെടുത്തുക, നിർദ്ദേശങ്ങളെ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക, edge-case ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക, കൂടാതെ ഊഹങ്ങൾക്ക് പകരം null-കൾ ആവശ്യപ്പെടുക. ഇവ ഏജൻ്റുകൾക്കായുള്ള Datablist-ൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റ് നിയമങ്ങളുമായി യോജിക്കുകയും വലിയ തോതിലുള്ള ഉപയോഗത്തിൽ പിശകുകൾ തടയുകയും ചെയ്യുന്നു.
Q2:URL-കൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ AI ഏജൻ്റുകൾ മിഥ്യാബോധം കാണിക്കുന്നത് എങ്ങനെ തടയാം?
കൃത്രിമമായി ഉണ്ടാക്കുന്നത് വ്യക്തമായി നിരോധിക്കുകയും ഒരു ഫാൾബാക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുക: ഡാറ്റ കാണാനില്ലെങ്കിൽ null ഉപയോഗിക്കുക. അറിയാത്തവ കാണിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ശക്തിപ്പെടുത്തുക, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ സ്കീമയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നിരസിക്കാൻ ഒരു validation സ്റ്റെപ്പ് ചേർക്കുക.
Q3:CSV അല്ലെങ്കിൽ Excel റോകളിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനാകും?
ഒരു സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ചെറിയ ടെസ്റ്റ് സെറ്റിൽ ബാച്ച്-റൺ ചെയ്യുക. Datablist-ൻ്റെ സമീപനത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട് ഉണ്ടാക്കിയ ടൂളുകൾ, റോകളിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും edge കേസുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
Q4:എൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ ഞാൻ ഏത് തരത്തിലുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളാണ് ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടത്?
സാധാരണ ഇൻപുട്ടുകൾ, edge കേസുകൾ, പരാജയ കേസുകൾ എന്നിവക്ക് സമാനമായ കുറഞ്ഞ എണ്ണം ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക. Null-കളുടെ ശരിയായ ഉപയോഗം, കൃത്യമായ category enums, Normalization (domain-കളിൽ https:// ചേർക്കുന്നത് പോലെ) എന്നിവ കാണിക്കുക.
Q5:എൻ്റെ AI ഏജൻ്റ് പ്രോംപ്റ്റ് production-ന് തയ്യാറാണോ എന്ന് ഞാൻ എങ്ങനെ വിലയിരുത്തും?
20–50 റോകളിൽ പൈലറ്റ് ചെയ്യുക, സാധുതയില്ലാത്ത ഔട്ട്പുട്ട്, null നിരക്കുകൾ അളക്കുക, ഒരു ഗോൾഡ് സെറ്റുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. പരാജയങ്ങൾ കുറയുന്നത് വരെ ആവർത്തിക്കുക, തുടർന്ന് ഭാവിയിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ മാറ്റുമ്പോൾ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാവാതിരിക്കാൻ ഒരു ടെസ്റ്റ് സെറ്റ് ലോക്ക് ചെയ്യുക.
