സിസ്റ്റം റോൾ: നിങ്ങൾ ഒരു.
ഉദാഹരണം:

5) ടൂളും ഫംഗ്ഷൻ വിളിക്കലും
- ലഭ്യമാകുമ്പോൾ, ഫംഗ്ഷനുകൾ/ടൂളുകൾ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക. ആർഗ്യുമെന്റുകൾ, പരിധികൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ നൽകുക.
- സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങൾ: വെബ് തിരയൽ, കണക്കുകൂട്ടലുകൾ, ഡാറ്റാബേസ് തിരയലുകൾ, എക്സ്ട്രാക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ബാഹ്യ സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കൽ.
ഫംഗ്ഷൻ-സ്പെക് പ്രോംപ്റ്റ് സ്നിപ്പറ്റ്:

6) റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെൻ്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG)
- പ്രസക്തമായ സന്ദർഭം നൽകുക: ഡോക്യുമെന്റുകൾ, സ്നിപ്പറ്റുകൾ, പട്ടികകൾ അല്ലെങ്കിൽ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ.
- കർശനമായ അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ ചേർക്കുക: “നൽകിയിട്ടുള്ള സന്ദർഭം മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഉത്തരം നൽകുക; മതിയായ വിവരമില്ലെങ്കിൽ, കൂടുതൽ ചോദിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അറിയില്ലെന്ന് പറയുക.”
RAG ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ:

7) വിലയിരുത്തൽ, വിമർശനം, നന്നാക്കൽ
- ഒരു വെരിഫിക്കേഷൻ പാസ് ചേർക്കുക: “A/B/C മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കെതിരെ സാധൂകരിക്കുക; പ്രശ്നങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക; അവ പരിഹരിക്കുക.”
- ഒരൊറ്റ പ്രോംപ്റ്റിൽ രണ്ട് ഏജന്റ് പാറ്റേൺ (രചയിതാവ് + നിരൂപകൻ) ഉപയോഗിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ശൃംഖല ചെയ്യുക: ഡ്രാഫ്റ്റ് → അവലോകനം → നന്നാക്കുക → ഫൈനൽ.
നിരൂപക പ്രോംപ്റ്റ്:

## വലിയ സ്വാധീനമുണ്ടാക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേണുകൾ (ടെംപ്ലേറ്റുകളോടൊപ്പം)
പകർത്തി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വിപുലമായ പാറ്റേണുകൾ താഴെ കൊടുക്കുന്നു.
1) പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തമായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക
- ഇത് വീണ്ടും ചെയ്യേണ്ടിവരുന്നത് കുറയ്ക്കുകയും കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2) നിർദ്ദേശം → സന്ദർഭം → ഔട്ട്പുട്ട് കരാർ
- നല്ല പൊതുവായ ഉദ്ദേശ്യത്തിനുള്ള ഘടന.

സിസ്റ്റം: സ്ട്രാറ്റജി അനലിസ്റ്റ്; വിശാലതയേക്കാൾ വ്യക്തതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.
ജോലി: ഇതിനായുള്ള തന്ത്രപരമായ ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് സംഗ്രഹിക്കുക .
- ചിന്തയുടെ ശൃംഖലയെയും സ്വയം സ്ഥിരതയെയും കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ആന്തരിക യുക്തിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നത് (പുറത്ത് കാണിക്കാതെ) സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്നാണ്.
---
പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ:
- പ്രോംപ്റ്റുകളെ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകളായി പരിഗണിക്കുക: റോളുകൾ, പരിധികൾ, വിജയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ഘടന എന്നിവ നിർവചിക്കുക.
- വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി സ്റ്റേജ് ചെയ്ത വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, RAG ഗ്രൗണ്ടിംഗ്, റിവ്യൂവർ ലൂപ്പുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.
- സംക്ഷിപ്തമായ യുക്തി നൽകുന്നതോടൊപ്പം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ആന്തരിക യുക്തിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
- ഓട്ടോമേഷൻ വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്കീമകളുള്ള ഫോർമാറ്റുകൾ ലോക്ക് ചെയ്യുക.
- ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ലൈബ്രറി നിർമ്മിക്കുകയും പതിവായി വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുക.
### പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
Q1: ChatGPT-യ്‌ക്കായുള്ള വിപുലമായ പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നാൽ എന്താണ്?
വിപുലമായ പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, റോളുകൾ, പരിധികൾ, സന്ദർഭം, ഔട്ട്പുട്ട് സ്കീമകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംപ്റ്റുകളെ ചിട്ടയായ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകളാക്കി മാറ്റുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്‌ക്കുകളിൽ സ്ഥിരവും കൃത്യവും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനാവുന്നതുമായ ഫലങ്ങൾ നേടാൻ ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
Q2: ChatGPT കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാക്കാൻ ഞാൻ എങ്ങനെ ചെയ്യണം?
സന്ദർഭം നൽകുക (RAG), കർശനമായ വിജയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക, കൂടാതെ റിവ്യൂവർ പാസുകളുള്ള ചിട്ടയായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ആവശ്യപ്പെടുക. തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ആന്തരിക യുക്തിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും നമ്പറുകൾക്കും ഉറവിടങ്ങൾക്കുമായി സ്വയം പരിശോധനകൾ ചേർക്കുകയും ചെയ്യുക.
Q3: ChatGPT-യ്‌ക്കൊപ്പം ചെയിൻ-ഓഫ്- thought പ്രോംപ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കണോ?
യുക്തിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക, എന്നാൽ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ വിശദമായ ചിന്താ ശൃംഖല കാണിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. സംക്ഷിപ്തമായ യുക്തികൾക്കായി ചോദിക്കുകയും യുക്തിപരമായ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന സ്വയം സ്ഥിരതയുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്യുക.
Q4: ഓട്ടോമേഷനായി ഞാൻ എങ്ങനെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ക്രമീകരിക്കും?
JSON സ്കീമകളോ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട തലക്കെട്ടുകളും ഫീൽഡുകളും നടപ്പിലാക്കുക. സ്കീമകൾ ഫോർമാറ്റിംഗിനെ സ്ഥിരപ്പെടുത്തുന്നു, QA ലളിതമാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡൗൺസ്ട്രീം ടൂളുകളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ചേർക്കാൻ കഴിയുന്ന ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
Q5: ബ്രൗസറിലെ പ്രോംപ്റ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളെ സഹായിക്കുന്ന ടൂളുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
AI സൈഡ്ബാറുകൾക്കും ഗവേഷണ ഏജന്റുകൾക്കും സന്ദർഭം പിടിച്ചെടുക്കാനും പേജുകൾ സംഗ്രഹിക്കാനും പ്രോംപ്റ്റുകൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. Sider.AI ഒരു എക്സ്റ്റൻഷനും പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗും ആഴത്തിലുള്ള ഗവേഷണ വർക്ക്ഫ്ലോകളും കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന ഗൈഡുകളും നൽകുന്നു.