سسٹم رول: آپ ایک ہیں۔
مثال:

5) ٹول اور فنکشن کالنگ
- جب دستیاب ہو، تو فنکشنز/ٹولز کی واضح طور پر وضاحت کریں۔ دلائل، رکاوٹیں اور متوقع آؤٹ پُٹس فراہم کریں۔
- عام استعمال کے معاملات: ویب سرچ، کیلکولیشنز، ڈیٹا بیس لُک اپس، ایکسٹریکشن، یا بیرونی سسٹمز کو متحرک کرنا۔
فنکشن-اسپیک پرامپٹ اسنیپٹ:

6) ریٹریول-آگمنٹڈ جنریشن (RAG)
- متعلقہ سیاق و سباق فراہم کریں: دستاویزات، اسنیپٹس، ٹیبلز، یا تلاش کے نتائج۔
- سخت گراؤنڈنگ رولز شامل کریں: "صرف فراہم کردہ سیاق و سباق کا استعمال کرتے ہوئے جواب دیں؛ اگر ناکافی ہے، تو مزید کے لیے پوچھیں یا نامعلوم کہیں۔"
RAG گارڈ ریلز:

7) ایویلیوایشن، تنقید اور مرمت
- ایک توثیقی پاس شامل کریں: "معیار A/B/C کے خلاف توثیق کریں؛ مسائل کی فہرست بنائیں؛ انہیں ٹھیک کریں۔"
- ایک ہی پرامپٹ میں دو ایجنٹ پیٹرن (مصنف + جائزہ نگار) استعمال کریں، یا چین پرامپٹس: ڈرافٹ → جائزہ → مرمت → فائنل۔
جائزہ نگار پرامپٹ:

## ہائی-امپیکٹ پرامپٹ پیٹرنز (ٹیمپلیٹس کے ساتھ)
ذیل میں اعلی درجے کے پیٹرنز ہیں جنہیں آپ کاپی اور ڈھال سکتے ہیں۔
1) عمل سے پہلے وضاحتی سوالات
- دوبارہ کام کرنے کو کم کرتا ہے اور ہم آہنگی کو یقینی بناتا ہے۔

2) ہدایت → سیاق و سباق → آؤٹ پُٹ معاہدہ
- اچھا عام مقصد کا ڈھانچہ۔

سسٹم: اسٹریٹیجی تجزیہ کار؛ وسعت پر وضاحت کو ترجیح دیں۔
ٹاسک: کے لیے اسٹریٹیجک منظر نامے کا خلاصہ کریں۔
- چین آف تھاٹ اور سیلف کنسسٹینسی پر تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ اندرونی استدلال کی حوصلہ افزائی (اسے ظاہر کیے بغیر) پیچیدہ کاموں میں درستگی کو کیوں بڑھا سکتی ہے۔
---
اہم نکات:
- پرامپٹس کو اسپیکس کی طرح برتیں: کردار، رکاوٹیں، کامیابی کے معیار اور ساخت کی وضاحت کریں۔
- وشوسنییتا کے لیے اسٹیجڈ ورک فلوز، RAG گراؤنڈنگ اور جائزہ نگار لوپس استعمال کریں۔
- جامع استدلال واپس کرتے ہوئے محتاط اندرونی استدلال کی حوصلہ افزائی کریں۔
- اسکیما کے ساتھ فارمیٹس کو لاک کریں تاکہ آٹومیشن کو اسکیل کیا جا سکے۔
- ایک پرامپٹ لائبریری بنائیں اور باقاعدگی سے جائزہ لیں۔
### سوالات
سوال 1: ChatGPT کے لیے اعلی درجے کی پرامپٹ انجینئرنگ کیا ہے؟
اعلی درجے کی پرامپٹ انجینئرنگ پرامپٹس کو کرداروں، رکاوٹوں، سیاق و سباق اور آؤٹ پُٹ اسکیما کے ساتھ منظم تصریحات میں تبدیل کرتی ہے۔ اس کا مقصد پیچیدہ کاموں میں مسلسل، درست اور دوبارہ قابل استعمال نتائج حاصل کرنا ہے۔
سوال 2: میں ChatGPT کو مزید درست کیسے بنا سکتا ہوں؟
سیاق و سباق (RAG) فراہم کریں، کامیابی کے سخت معیار طے کریں اور جائزہ نگار پاسوں کے ساتھ منظم آؤٹ پُٹس کا تقاضا کریں۔ ہیلوسینیشنز کو کم کرنے کے لیے اندرونی استدلال کی حوصلہ افزائی کریں اور اعداد و شمار اور ذرائع کے لیے خود چیک شامل کریں۔
سوال 3: کیا مجھے ChatGPT کے ساتھ چین آف تھاٹ پرامپٹنگ استعمال کرنی چاہیے؟
استدلال کی حوصلہ افزائی کریں لیکن پیداوار میں تفصیلی چین آف تھاٹ کو ظاہر کرنے سے گریز کریں۔ جامع استدلال کے لیے پوچھیں اور استدلال کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے دکھائے جانے والے سیلف کنسسٹینسی تکنیکوں پر غور کریں۔
سوال 4: میں آٹومیشن کے لیے آؤٹ پُٹس کو کیسے منظم کروں؟
JSON اسکیما یا واضح طور پر بیان کردہ سرخیاں اور فیلڈز نافذ کریں۔ اسکیما فارمیٹنگ کو مستحکم کرتے ہیں، QA کو آسان بناتے ہیں اور نتائج کو ڈاون اسٹریم ٹولز میں پائپ کرنا آسان بناتے ہیں۔
سوال 5: براؤزر میں پرامپٹ ورک فلوز میں کون سے ٹولز مدد کرتے ہیں؟
AI سائڈ بارز اور ریسرچ ایجنٹس سیاق و سباق پر قبضہ کر سکتے ہیں، صفحات کا خلاصہ کر سکتے ہیں اور پرامپٹس کو دوبارہ استعمال کر سکتے ہیں۔ Sider.AI ایک ایکسٹینشن اور گائیڈز فراہم کرتا ہے جو پرامپٹ انجینئرنگ اور گہری تحقیق کے ورک فلوز کو ہموار کرتا ہے۔