इसके माध्यम से साझा किया गया

संकेतों का अवलोकन

  • आलेख

यह आलेख प्रमुख अवधारणाओं के रूप में प्रॉम्प्ट और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की व्याख्या करता है, जिससे आपको शक्तिशाली जनरेटिव AI क्षमताएं बनाने में मदद मिलेगी, जिनका लाभ उठाया जा सकता है। Power Platform

प्रॉम्प्ट एक प्राकृतिक भाषा निर्देश है जो एक बड़े चरण (LLM) को कोई कार्य करने के लिए कहता है। इस प्रक्रिया को अनुदेश ट्यूनिंग के नाम से भी जाना जाता है। मॉडल उस पाठ की संरचना और विषय-वस्तु निर्धारित करने के लिए संकेत का अनुसरण करता है जिसे उसे उत्पन्न करना होता है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, मॉडल द्वारा प्रयुक्त प्रॉम्प्ट को बनाने और परिष्कृत करने की प्रक्रिया है।

AI Builder प्रॉम्प्ट निर्माण उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है जो निर्माताओं को पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट बनाने, परीक्षण करने और सहेजने की अनुमति देता है।

महत्त्वपूर्ण

पूर्वावश्यकताएँ

  • आपको प्रॉम्प्ट लिखने की बुनियादी समझ है। अधिक जानने के लिए, AI Builder प्रॉम्पटिंग गाइड डाउनलोड करें।
  • आपका परिवेश उपलब्ध क्षेत्रों की सूची में है.
  • आपके पास Power Apps या Power Automate लाइसेंस है.
  • Microsoft Dataverse पर्यावरण पर एक डेटाबेस स्थापित किया गया है।
  • आपके पास एक AI Builder ऐड-ऑन है.

प्रॉम्प्ट क्या है और इसका उपयोग कैसे करें

प्रॉम्प्ट को एक कार्य या लक्ष्य के रूप में सोचें जो आप बड़े समूह (एलएलएम) को देते हैं। प्रॉम्प्ट बिल्डर के साथ, आप अपने कस्टम प्रॉम्प्ट बना सकते हैं, उनका परीक्षण कर सकते हैं और उन्हें सहेज सकते हैं। आप रनटाइम पर गतिशील संदर्भ डेटा प्रदान करने के लिए इनपुट वैरिएबल और Dataverse डेटा का भी उपयोग कर सकते हैं। आप इन संकेतों को दूसरों के साथ साझा कर सकते हैं और उनका उपयोग Power Automate, Power Apps, या Copilot Studio में कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप अपनी कंपनी के ईमेल से कार्रवाई आइटम चुनने के लिए एक संकेत बना सकते हैं और ईमेल प्रसंस्करण स्वचालन बनाने के लिए प्रवाह में इसका उपयोग कर सकते हैं। Power Automate

प्रॉम्प्ट बिल्डर निर्माताओं को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके उनकी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने वाले कस्टम प्रॉम्प्ट तैयार करने में सक्षम बनाता है। इन संकेतों का उपयोग कई कार्यों या व्यावसायिक परिदृश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे सामग्री का सारांश बनाना, डेटा को वर्गीकृत करना, संस्थाओं को निकालना, भाषाओं का अनुवाद करना, भावना का आकलन करना, या किसी शिकायत के लिए प्रत्युत्तर तैयार करना।

बुद्धिमानीपूर्ण स्वचालन के निर्माण के लिए संकेतों को प्रवाह में एकीकृत किया जा सकता है। निर्माता अपने अनुप्रयोगों के लिए उन्नत जनरेटिव एआई क्षमताओं का निर्माण भी प्राकृतिक भाषा संकेतों के रूप में वर्णन करके कर सकते हैं। इन संकेतों का उपयोग किसी कार्रवाई और विषयों को विस्तारित करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे आपके दैनिक व्यावसायिक संचालन को सुव्यवस्थित किया जा सकेगा और दक्षता को बढ़ाया जा सकेगा।

मानवीय निरीक्षण

GPT मॉडल से उत्पन्न सामग्री के साथ काम करते समय मानवीय निगरानी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। जीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल को भारी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। एआई-जनित सामग्री में त्रुटियाँ और पूर्वाग्रह हो सकते हैं। इससे पहले कि आप इसे ऑनलाइन पोस्ट करें, किसी ग्राहक को भेजें, या किसी व्यावसायिक निर्णय के लिए इसका उपयोग करें, किसी मानव द्वारा इसकी समीक्षा की जानी चाहिए। मानवीय निरीक्षण न केवल संभावित त्रुटियों और पूर्वाग्रहों की पहचान करने में मदद करता है, बल्कि यह सुनिश्चित करने में भी मदद करता है कि सामग्री इच्छित उपयोग के लिए प्रासंगिक है और कंपनी के मूल्यों के अनुरूप है।

मानवीय समीक्षा से GPT मॉडल में किसी भी समस्या की पहचान करने में भी मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल ऐसी सामग्री उत्पन्न कर रहा है जो इच्छित उपयोग के मामले के लिए प्रासंगिक नहीं है, तो आपको प्रॉम्प्ट को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।

जिम्मेदार AI

हम डिज़ाइन द्वारा जिम्मेदार AI बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। हमारा कार्य मूल सिद्धांतोंद्वारा निर्देशित होता है: निष्पक्षता, विश्वसनीयता और सुरक्षा, गोपनीयता और संरक्षा, समावेशिता, पारदर्शिता और जवाबदेही। हम इन सिद्धांतों को कंपनी भर में व्यवहार में ला रहे हैं ताकि समाज पर सकारात्मक प्रभाव डालने वाली एआई का विकास और उपयोग किया जा सके। हम नवीन अनुसंधान, असाधारण इंजीनियरिंग और जिम्मेदार शासन को मिलाकर एक व्यापक दृष्टिकोण अपनाते हैं। एआई संरेखण पर OpenAI के अग्रणी शोध के साथ-साथ, हम अपनी स्वयं की एआई प्रौद्योगिकियों की सुरक्षित तैनाती के लिए एक रूपरेखा को आगे बढ़ा रहे हैं जिसका उद्देश्य उद्योग को अधिक जिम्मेदार परिणामों की ओर मार्गदर्शन करने में मदद करना है।

Azure OpenAI सेवा में पारदर्शिता के बारे में अधिक जानें