సమర్థవంతమైన AI ఏజెంట్ ప్రాంప్ట్లను ఎలా సృష్టించాలి: డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క ప్రాంప్ట్ నియమాల నుండి పాఠాలు
AI ఏజెంట్ల కోసం ప్రాంప్ట్లను సృష్టించడం అంటే మోడల్కు ఏమి చేయాలో చెప్పడం మాత్రమే కాదు—ఖచ్చితంగా తెలియని పరిస్థితులలో, ఏజెంట్ విశ్వసనీయంగా అమలు చేయగల ఒక మైక్రో-ప్రాసెస్ను రూపొందించడం. ప్రాంప్ట్ నియమాలపై డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం, ప్రత్యేకించి మీ ఏజెంట్ నిర్మాణాత్మక డేటాను తాకినప్పుడు, సమాచారాన్ని సేకరించినప్పుడు లేదా బహుళ-దశల వర్క్ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేసినప్పుడు, సరిగ్గా అలా చేయడానికి స్పష్టమైన, అత్యంత క్రియాత్మకమైన ప్లేబుక్లలో ఒకటిని అందిస్తుంది. ఈ లోతైన పరిశోధనలో, మేము ఆ పాఠాలను మీరు వెంటనే ఉపయోగించగల ఒక క్షేత్ర-పరీక్షిత ఫ్రేమ్వర్క్గా మారుస్తాము.
శైలి: విమర్శనాత్మక & పరిశోధనాత్మక. ప్రాంప్ట్లు ఎక్కడ విఫలమవుతాయో, ఎందుకు విఫలమవుతాయో మరియు నిజ-ప్రపంచ చిందరవందర పరిస్థితులను తట్టుకునేలా వాటిని ఎలా రూపొందించాలో మేము అడుగుతాము.
ముఖ్యమైన ఆలోచన: ప్రాంప్ట్లు పునరావృతమయ్యే, చూడగలిగే ప్రవర్తన కోసం స్పెక్స్
చాలా ప్రాంప్ట్ సలహాలు చాట్ అసిస్టెంట్ల కోసం ఉద్దేశించబడ్డాయి. AI ఏజెంట్లు వేరుగా ఉంటాయి. అవి వరుసలు, URLలు లేదా రికార్డుల ద్వారా నడుస్తాయి; అవి విశ్లేషిస్తాయి మరియు సాధారణీకరిస్తాయి; పర్యవేక్షణ లేకుండా అవి స్పెక్లో ఉండాలి. అంటే:
- మీ ప్రాంప్ట్ ఒక సూచన కాదు, ఒక నిర్దిష్ట లక్షణం.
- ప్రతి అస్పష్టత, వ్యయం పెరగడానికి మరియు శుభ్రపరచడానికి దారితీస్తుంది.
- నిర్మాణం మీ బెస్ట్ ఫ్రెండ్: ఇన్పుట్ స్కీమాలు, అవుట్పుట్ ఫార్మాట్లు మరియు సంరక్షణ మార్గదర్శకాలు.
డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క మెటీరియల్స్, స్పష్టమైన సూచనలు మరియు టేబులర్ అవుట్పుట్లతో డేటాను ఎలా విశ్లేషించాలో మరియు వర్గీకరించాలో మరియు Excel/CSV వరుసలలో ప్రాంప్ట్లను ఎలా అమలు చేయాలో చూపుతూ దీనిని నొక్కి చెబుతాయి—ఇక్కడ వైఫల్యాలు త్వరగా మరియు తరచుగా బయటపడతాయి.
11-నియమాల ఆలోచన విధానం: విశ్వసనీయ ప్రాంప్ట్ల గురించి డేటాబ్లిస్ట్ ఏమి బోధిస్తుంది
AI ఏజెంట్లకు వర్తించే డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క ప్రాంప్ట్ నియమాల సారాంశం క్రింద ఉంది, ఇందులో మీరు ఉత్పత్తిలో ఉపయోగించగల నిర్దిష్ట ఉదాహరణలు మరియు పరీక్షించదగిన చెక్పాయింట్లు ఉన్నాయి.
1) ఒకే, కొలవగల లక్ష్యాన్ని నిర్వచించండి
- ఏజెంట్ ఖచ్చితంగా ఏమి ఉత్పత్తి చేయాలి? సాధారణీకరించిన కంపెనీ పేరు? ఫీల్డ్లతో కూడిన JSON ఆబ్జెక్ట్? వర్గీకరణ లేబుల్?
- దానిని చూడగలిగేలా చేయండి: "
పేరు, డొమైన్, వర్గం కీలతో JSONని తిరిగి ఇవ్వండి." ఉచిత-రూప గద్యం వద్దు.
ఉదాహరణ ఆదేశం:
పని: ప్రతి ఇన్పుట్ వరుసకు, కీలతో JSON ఆబ్జెక్ట్ను అవుట్పుట్ చేయండి: పేరు (స్ట్రింగ్), డొమైన్ (URL), వర్గం (వీటిలో ఒకటి: SaaS, ఏజెన్సీ, మార్కెట్ప్లేస్, ఇతరమైనవి).
నాణ్యత తనిఖీ: ఇద్దరు సమీక్షకులు అవుట్పుట్ లక్ష్యాన్ని చేరుకుందో లేదో అంగీకరించలేకపోతే, మీ లక్ష్యం తగినంత నిర్దిష్టంగా లేదు.
2) సందర్భం ముందు సూచనలను ఉంచండి—మరియు వాటిని వేరు చేయండి
- ఏజెంట్లు ముందున్న టెక్స్ట్కు ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి. "ఏమిటి" మరియు "ఎలా" అనే వాటితో ప్రారంభించండి, ఆపై ఉదాహరణలను జోడించండి.
- స్పష్టమైన డీలిమిటర్లను ఉపయోగించి సూచనలను ఇన్పుట్ నుండి దృశ్యమానంగా వేరు చేయండి.
రూపాయి ప్రాంప్ట్:
సూచనలు:
1) దిగువ JSON స్కీమాను ఖచ్చితంగా అనుసరించండి.
2) అందించిన ఇన్పుట్ను మాత్రమే ఉపయోగించండి. తప్పిపోయిన ఫీల్డ్లను ఊహించవద్దు.
3) తెలియకపోతే, విలువను nullగా సెట్ చేయండి.
స్కీమా:
{ "పేరు": "స్ట్రింగ్", "డొమైన్": "స్ట్రింగ్|null", "వర్గం": "SaaS|ఏజెన్సీ|మార్కెట్ప్లేస్|ఇతరమైనవి" }
---
ఇన్పుట్ వరుస:
{{row}}
ఇది ప్రాంప్ట్ నిర్మాణం మరియు ఆందోళనల విభజన కోసం విస్తృతంగా సిఫార్సు చేయబడిన ఉత్తమ పద్ధతులను ప్రతిబింబిస్తుంది.
3) అవుట్పుట్ ఫార్మాట్ను నిర్దయగా పరిమితం చేయండి
- JSON స్కీమా, CSV నిలువు వరుసలు లేదా కీ-విలువ జతలను ఉపయోగించండి. అదనపు టెక్స్ట్ను నిషేధించండి.
- ఏజెంట్ ఏమి అవుట్పుట్ చేయాలో—మరియు ఏమి అవుట్పుట్ చేయకూడదో ఖచ్చితంగా చెప్పండి.
ఒక కఠినమైన పరిమితిని జోడించండి:
ఒకే JSON ఆబ్జెక్ట్ను మాత్రమే అవుట్పుట్ చేయండి. వివరణలు, మార్క్డౌన్, వ్యాఖ్యలు వద్దు.
4) అంచు కేసులను ప్రతిబింబించే కొన్ని-షాట్ ఉదాహరణలను ఉపయోగించండి
- ఉదాహరణలు ప్రవర్తనను స్థిరపరుస్తాయి. సాధారణ, అంచు మరియు వైఫల్య కేసులను చేర్చండి.
- "తెలియనిది" ఎలా ఉంటుందో చూపండి.
ఉదాహరణ బ్లాక్:
ఉదాహరణలు:
ఇన్పుట్: "Acme స్టూడియో — స్టార్టప్ల కోసం కస్టమ్ బ్రాండింగ్"
అవుట్పుట్: {"పేరు":"Acme స్టూడియో", "డొమైన్": null, "వర్గం":"ఏజెన్సీ"}
ఇన్పుట్: "Nimbus (nimbusapp.com) — వర్క్ఫ్లో ఆటోమేషన్"
అవుట్పుట్: {"పేరు":"Nimbus", "డొమైన్":" ", "వర్గం":"SaaS"}
5) తిరస్కరణ మరియు ఫాల్బ్యాక్ ప్రవర్తనను నిర్వచించండి
- ఏజెంట్లకు ఎప్పుడు దూరంగా ఉండాలో తెలియాలి.
- స్పష్టమైన ఫాల్బ్యాక్ టోకెన్లు మరియు విలువలను పేర్కొనండి (ఉదా.,
null, `.
7) పరిజ్ఞానం మరియు మూలాలను బౌండ్ చేయండి
- "అందించిన టెక్స్ట్ను మాత్రమే ఉపయోగించండి."
- వెబ్ బ్రౌజింగ్ లేదా సాధనాలు అందుబాటులో ఉంటే, వాటిని లెక్కించండి మరియు వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో వివరించండి.
మూల నియమం:
ఇన్పుట్ వరుసలో అందించిన కంటెంట్ను మాత్రమే ఉపయోగించండి. బయటి పరిజ్ఞానంపై ఆధారపడవద్దు.
ఏజెంట్ విశ్వసనీయత కోసం అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలు మరియు సందర్భ పరిధిని స్పష్టం చేయాలని బాహ్య మార్గదర్శకత్వం కూడా సిఫార్సు చేస్తుంది.
8) భాష మరియు స్వరాన్ని తటస్థంగా ఉంచండి (లేదా పేర్కొనండి)
- ఏజెంట్ల కోసం, స్వరం సాధారణంగా అసంబద్ధం—కానీ పేర్కొనకపోతే అవుట్పుట్లలోకి చొరబడవచ్చు.
- "వ్యాఖ్యలు వద్దు" అని చెప్పడం ద్వారా చిట్-చాట్ను నిరోధించండి.
9) హాలుసినేషన్లకు వ్యతిరేకంగా సంరక్షణ మార్గదర్శకాలను జోడించండి
- కల్పిత URLలు, చిరునామాలు మరియు IDలను స్పష్టంగా నిషేధించండి.
- ఊహలకు బదులుగా
null అవసరం.
హాలుసినేషన్ వ్యతిరేక నియమం:
డొమైన్ స్పష్టంగా లేకపోతే, డొమైన్ను nullగా సెట్ చేయండి. URLలను తయారు చేయవద్దు.
10) గట్టి ప్రాంప్ట్లతో ఖర్చు మరియు వేగం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయండి
- మెత్తదనాన్ని తొలగించండి. చిన్న ప్రాంప్ట్లు టోకెన్లు మరియు డ్రిఫ్ట్ను తగ్గిస్తాయి.
- చిన్న లేబుల్లు మరియు లెక్కింపులను ఉపయోగించండి.
స్పష్టమైన, సంక్షిప్త ప్రాంప్ట్లు సమయాన్ని మరియు క్రెడిట్లను ఆదా చేస్తాయని డేటాబ్లిస్ట్ హైలైట్ చేస్తుంది—ఇది పెద్ద స్థాయిలో చాలా కీలకం.
11) చిన్నగా పరీక్షించండి, ఆపై స్కేల్ చేయండి
- 20–50 వరుసలలో డ్రై-రన్ చేయండి; వైఫల్యాలను పరిశీలించండి; నియమాలను నవీకరించండి; మళ్లీ అమలు చేయండి.
- తిరోగమనాలను నిరోధించడానికి "తెలిసిన చెడు" పరీక్ష వరుసలను జోడించండి.
పైలట్ చెక్లిస్ట్:
- 10 అంచు కేసులు, 10 సాధారణ కేసులు, 10 అర్థంలేని/శబ్ద కేసులు.
- చెల్లని JSON రేటు, తెలియని రేటు మరియు బంగారు సెట్తో ఒప్పందాన్ని కొలవండి.
AI ఏజెంట్ల కోసం యుద్ధ-పరీక్షిత ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్
CSV వరుసలలో పనిచేసే డేటా సంగ్రహణ/వర్గీకరణ ఏజెంట్ల కోసం ఈ టెంప్లేట్ను ఉపయోగించండి:
సిస్టమ్ పాత్ర:
మీరు డేటా సాధారణీకరణ ఏజెంట్. మీరు స్కీమాలను ఖచ్చితంగా అనుసరిస్తారు, వాస్తవాలను ఎప్పుడూ కనుగొనరు మరియు ఒకే JSON ఆబ్జెక్ట్ను మాత్రమే తిరిగి ఇస్తారు.
సూచనలు:
- లక్ష్యం: {పేరు, డొమైన్, వర్గం} ఫీల్డ్లతో ప్రతి ఇన్పుట్ వరుసకు JSON ఆబ్జెక్ట్ను ఉత్పత్తి చేయండి.
- అవుట్పుట్: ఖచ్చితంగా ఒక JSON ఆబ్జెక్ట్ మరియు మరేమీ వద్దు.
- వర్గాలు: SaaS, ఏజెన్సీ, మార్కెట్ప్లేస్, ఇతరమైనవి.
- సాధారణీకరణ:
- స్కీమ్ లేకుండా డొమైన్ ఉంటే, https://ను ముందు చేర్చండి
- డొమైన్ లేకపోతే, డొమైన్ను nullగా సెట్ చేయండి
- పేర్ల కోసం టైటిల్ కేసు
- వర్గం తప్పనిసరిగా అనుమతించబడిన విలువల్లో ఒకదానితో సరిపోలాలి
- ఫాల్బ్యాక్: తెలియని ఫీల్డ్ల కోసం nullను ఉపయోగించండి. ఊహించవద్దు.
- పరిధి: దిగువ ఇన్పుట్ కంటెంట్ను మాత్రమే ఉపయోగించండి. బాహ్య పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించవద్దు.
స్కీమా:
{"పేరు":"స్ట్రింగ్","డొమైన్":"స్ట్రింగ్|null","వర్గం":"SaaS|ఏజెన్సీ|మార్కెట్ప్లేస్|ఇతరమైనవి"}
ఉదాహరణలు:
ఇన్పుట్: "Nimbus (nimbusapp.com) — వర్క్ఫ్లో ఆటోమేషన్"
అవుట్పుట్: {"పేరు":"Nimbus","డొమైన్":"
ఇన్పుట్ వరుస:
{{row_text}}
మీ వినియోగ సందర్భం కోసం స్కీమాను స్వీకరించండి (ఉదా., స్థానం, పరిశ్రమ, ధర, స్థితి).
ప్రాంప్ట్లు ఎప్పుడు విఫలమవుతాయి: సాధారణ వైఫల్య రీతులు మరియు పరిష్కారాలు
- వైఫల్యం: అవుట్పుట్లలో "అందమైన" గద్యం
- కారణం: అవుట్పుట్ పరిమితి లేదు; మోడల్ చాటీ మోడ్కు మారుతుంది.
- పరిష్కారం: "JSONను మాత్రమే అవుట్పుట్ చేయండి. వ్యాఖ్యలు వద్దు." ఉదాహరణలను జోడించండి.
- వైఫల్యం: కల్పిత URLలు లేదా వర్గాలు
- కారణం: రివార్డ్-సీకింగ్ పూర్తి చేయడం; అస్పష్టమైన విరమణ విధానం.
- పరిష్కారం: "తెలియకపోతే, nullగా సెట్ చేయండి. ఎప్పుడూ తయారు చేయవద్దు." ప్రతికూల ఉదాహరణలను జోడించండి.
- వైఫల్యం: స్థిరత్వం లేని పెద్ద అక్షరాలు లేదా ఫార్మాట్లు
- కారణం: సాధారణీకరణ నియమాలు లేవు.
- పరిష్కారం: స్పష్టమైన సాధారణీకరణ ఆదేశాలు మరియు ఉదాహరణలను జోడించండి.
- వైఫల్యం: CSVలలో పెద్ద ఎత్తున విచ్ఛిన్నం
- కారణం: అంచు కేసులు లేవు; స్కీమా చాలా వదులుగా ఉంది.
- పరిష్కారం: మూల్యాంకన సెట్ను రూపొందించండి; స్కీమాను కఠినతరం చేయండి; పునరావృతం చేయండి.
- వైఫల్యం: సాధనం దుర్వినియోగం లేదా పరిధి విస్తరణ
- కారణం: అస్పష్టమైన పరిధి మరియు సాధనాల జాబితా.
- పరిష్కారం: సాధనాలను మరియు వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో లెక్కించండి; లేకపోతే, "అందించిన ఇన్పుట్ను మాత్రమే ఉపయోగించండి."
CSVల వెలుపల నియమాలను వర్తింపజేయడం: వెబ్ పనులు, సారాంశాలు మరియు పైప్లైన్లు
- వెబ్ స్క్రాపింగ్ ఏజెంట్లు: అనుమతించబడిన సెలెక్టర్లు, రేట్ పరిమితులు మరియు అనుమతించబడిన డొమైన్లను పేర్కొనండి. నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్ మరియు సెలెక్టర్లు విఫలమైనప్పుడు nullలను అవసరం చేయండి.
- పరిశోధన/సారాంశ ఏజెంట్లు: లక్ష్య ప్రేక్షకులు, పఠన స్థాయిలు మరియు ఉల్లేఖన ఫార్మాట్లను నిర్వచించండి. బుల్లెట్-అవుట్పుట్ పరిమితులను ఉపయోగించండి.
- బహుళ-దశల పైప్లైన్లు: టాస్క్లను హ్యాండ్ఆఫ్ స్కీమాలతో అణు ఉపకార్యాలుగా విభజించండి. ప్రతి దశ ధ్రువీకరించబడిన JSONను వినియోగిస్తుంది మరియు ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
మీరు ఈ రోజు పునరావృతం చేయగల శీఘ్ర ప్రారంభ వర్క్ఫ్లో
- లక్ష్యం మరియు స్కీమాను నిర్వచించండి. దానిని చిన్నదిగా మరియు ఖచ్చితంగా ఉంచండి.
- పరిమితులు, ఉదాహరణలు మరియు ఫాల్బ్యాక్లతో ప్రాంప్ట్ను రూపొందించండి.
- 30-వరుసల పరీక్ష సెట్ను సృష్టించండి (సాధారణ, అంచు, శబ్దం). ఊహించిన అవుట్పుట్లను సేవ్ చేయండి.
- పైలట్ను అమలు చేయండి; చెల్లని-అవుట్పుట్ రేటు మరియు null-రేటును కొలవండి.
- వైఫల్య కేసులను పరిష్కరించండి; వాటిని పరీక్ష సెట్కు జోడించండి.
- పూర్తి డేటాసెట్కు స్కేల్ చేయండి; డ్రిఫ్ట్ను పర్యవేక్షించండి.
డేటాబ్లిస్ట్ స్ప్రెడ్షీట్ వరుసలలో ప్రాంప్ట్లను అమలు చేయడాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది ఈ పునరావృత లూప్ కోసం ఒక ఆదర్శవంతమైన నిరూపణ స్థలం.
గుర్తించదగిన విషయం: ప్రాంప్ట్ పునరుక్తిని వేగవంతం చేయడానికి Sider.AIని ఉపయోగించడం
ఇది ఎందుకు సహాయపడుతుంది: వేగవంతమైన పునరుక్తి ప్రతిదీ. తిరిగి ఉపయోగించగల ప్రాంప్ట్ స్నిప్పెట్లను ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా, మీ పని పక్కన ఉదాహరణలను ఉంచడం ద్వారా మరియు ఫ్లైలో JSONను ధృవీకరించడం ద్వారా, మీరు ఆలోచన నుండి విశ్వసనీయ ఏజెంట్కు సమయాన్ని తగ్గిస్తారు. మార్గం ద్వారా, మీరు బహుళ ఏజెంట్ పనులలో ప్రాంప్ట్లను నిర్వహిస్తే, వెర్షనింగ్, బ్యాచ్ రన్లు మరియు సైడ్-బై-సైడ్ పోలికలకు మద్దతు ఇచ్చే వర్క్స్పేస్ ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గించగలదు మరియు ముందస్తుగా తిరోగమనాలను పట్టుకోగలదు. Sider.AI ఇక్కడ సరిపోతుంది: ప్రాంప్ట్లు, ఉదాహరణలు మరియు మూల్యాంకన సెట్లను ఒకే చోట ఉంచండి; త్వరగా పునరావృతం చేయండి; మరియు డేటా మీ పైప్లైన్కు చేరే ముందు ధ్రువీకరణతో అవుట్పుట్ పరిమితులను అమలు చేయండి. ముఖ్యమైన అంశాలు
- సూచించవద్దు, పేర్కొనండి: ప్రాంప్ట్లను అమలు చేయగల స్పెక్స్గా పరిగణించండి.
- ఇన్పుట్ నుండి సూచనలను వేరు చేయండి: స్పష్టమైన నిర్మాణం సమ్మతిని మెరుగుపరుస్తుంది.
- అవుట్పుట్ను పరిమితం చేయండి: JSON లేదా CSV మాత్రమే—వ్యాఖ్యలు వద్దు, మార్క్డౌన్ వద్దు.
- చెప్పండి, ఆపై చూపండి: కొన్ని-షాట్ ఉదాహరణలను, ప్రత్యేకించి అంచు కేసులను చేర్చండి.
- విరమణను డిమాండ్ చేయండి: ఊహించడానికి బదులుగా
nullను ఇష్టపడండి; హాలుసినేషన్లను నిషేధించండి.
- అన్నింటినీ సాధారణీకరించండి: కేసులను, URL స్కీమ్లను, ఎన్యుమ్లను పేర్కొనండి.
- శాస్త్రీయంగా పునరావృతం చేయండి: చిన్న పైలట్లు, వైఫల్య విశ్లేషణ, లాక్ చేసిన పరీక్షలు.
తరువాత ఏమిటి
- ఒకే పనితో ప్రారంభించండి (ఉదా., కంపెనీ రకాలను వర్గీకరించండి) మరియు v1 ప్రాంప్ట్ను పంపండి.
- వైఫల్యాలు మళ్లీ కనిపించకుండా మీ "తెలిసిన-చెడు" పరీక్ష వరుసలను రూపొందించండి.
- అదే స్కీమా క్రమశిక్షణను ఉపయోగించి ప్రక్కనే ఉన్న పనుల కోసం (ఎంటిటీ మ్యాచింగ్, డెడూపింగ్, ఎన్రిచ్మెంట్) ప్రాంప్ట్లను జోడించండి.
- మీరు స్కేల్ చేసేటప్పుడు తేలికపాటి మూల్యాంకనాలు మరియు ఆటో-ధ్రువీకరణను లేయర్ చేయండి.
FAQ
Q1:సమర్థవంతమైన AI ఏజెంట్ ప్రాంప్ట్ల కోసం అత్యంత ముఖ్యమైన నియమాలు ఏమిటి?
ఒకే కొలవగల లక్ష్యాన్ని నిర్వచించండి, అవుట్పుట్లను ఖచ్చితమైన స్కీమాలకు (JSON వంటివి) పరిమితం చేయండి, సూచనలను ఇన్పుట్ నుండి వేరు చేయండి, అంచు-కేసు ఉదాహరణలను చేర్చండి మరియు ఊహలకు బదులుగా nullలను అవసరం చేయండి. ఇవి ఏజెంట్ల కోసం డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క ప్రాంప్ట్ నియమాలతో సమలేఖనం అవుతాయి మరియు పెద్ద స్థాయిలో లోపాలను నివారిస్తాయి.
Q2:URLల వంటి డేటాను హాలుసినేట్ చేయకుండా AI ఏజెంట్లను నేను ఎలా ఆపగలను?
తయారీని స్పష్టంగా నిషేధించండి మరియు ఫాల్బ్యాక్ను అందించండి: డేటా లేనప్పుడు nullను ఉపయోగించండి. తెలియని వాటిని చూపే ఉదాహరణలతో బలోపేతం చేయండి మరియు మీ స్కీమాకు సరిపోలని అవుట్పుట్లను తిరస్కరించడానికి ధ్రువీకరణ దశను జోడించండి.
Q3:నేను CSV లేదా Excel వరుసలలో ప్రాంప్ట్లను విశ్వసనీయంగా ఎలా అమలు చేయగలను?
స్కీమాతో గట్టి ప్రాంప్ట్ను ఉపయోగించండి, ఆపై స్కేల్ చేయడానికి ముందు చిన్న పరీక్ష సెట్లో బ్యాచ్-రన్ చేయండి. డేటాబ్లిస్ట్ యొక్క విధానం నుండి ప్రేరణ పొందిన సాధనాలు వరుసలలో ప్రాంప్ట్లను అమలు చేయడం మరియు అంచు కేసులను త్వరగా వెలికి తీయడం సులభం చేస్తాయి.
Q4:నేను నా ప్రాంప్ట్లలో ఎలాంటి ఉదాహరణలను చేర్చాలి?
సాధారణ ఇన్పుట్లు, అంచు కేసులు మరియు వైఫల్య కేసులను ప్రతిబింబించే కొన్ని-షాట్ ఉదాహరణలను ఉపయోగించండి. Nullల యొక్క సరైన వినియోగాన్ని, ఖచ్చితమైన వర్గ ఎన్యుమ్లను మరియు సాధారణీకరణను (డొమైన్లకు https:// జోడించడం వంటివి) చూపండి.
Q5:నా AI ఏజెంట్ ప్రాంప్ట్ ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా ఉందో లేదో నేను ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలి?
20–50 వరుసలలో పైలట్ చేయండి, చెల్లని-అవుట్పుట్ మరియు null రేట్లను కొలవండి మరియు బంగారు సెట్తో పోల్చండి. వైఫల్యాలు స్థిరపడే వరకు పునరావృతం చేయండి, ఆపై భవిష్యత్తు ప్రాంప్ట్ మార్పుల సమయంలో తిరోగమనాలను పట్టుకోవడానికి పరీక్ష సెట్ను లాక్ చేయండి.
