नोट
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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 उपयोग सभी जगह किया जा सकता है। Power Platform
प्रॉम्प्ट एक प्राकृतिक भाषा निर्देश है जो किसी बड़े भाषा मॉडल (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।
प्रॉम्प्ट बिल्डर एक त्वरित निर्माण उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है जो निर्माताओं को पुन: प्रयोज्य संकेतों को बनाने, परीक्षण करने और सहेजने की अनुमति देता है।
महत्वपूर्ण
- प्रॉम्प्ट बिल्डर संकेत Azure OpenAI सेवा द्वारा संचालित GPT मॉडल का उपयोग करता है।
- यह क्षमता कुछ क्षेत्रों तक सीमित है।
- यह क्षमता उपयोग सीमा या क्षमता थ्रॉटलिंग के अधीन हो सकती है।
Prerequisites
- आपको प्रॉम्प्ट लिखने की बुनियादी समझ है।
- आपका परिवेश उपलब्ध क्षेत्रों की सूची में है.
- आपको Power Apps, Power Automate या Copilot Studio लाइसेंस की आवश्यकता है, और:
- यदि आप Power Apps या Power Automate में संकेतों का उपयोग करते हैं, तो पहले से खरीदे गए प्रॉम्प्ट बिल्डर क्रेडिट.
- यदि आप Copilot Studio में संकेतों का उपयोग करते हैं तो पहले से खरीदे गए संदेश, या संदेशों के लिए सक्रिय भुगतान करें।
- Microsoft Dataverse पर्यावरण पर एक डेटाबेस स्थापित किया गया है।
प्रॉम्प्ट क्या है और इसका उपयोग कैसे करें
प्रॉम्प्ट को एक कार्य या लक्ष्य के रूप में सोचें जो आप बड़े भाषा मॉडल (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 चर 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 प्रॉम्प्ट बना सकते हैं और ईमेल प्रसंस्करण स्वचालन बनाने के लिए क्लाउड फ्लो 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 तैयार करना, डेटा को वर्गीकृत करना, संस्थाओं को निकालना, भाषाओं का अनुवाद करना, भावना का आकलन करना, या किसी शिकायत का जवाब तैयार करना।
बुद्धिमानीपूर्ण स्वचालन के निर्माण के लिए प्रॉम्प्ट्स को क्लाउड प्रवाह में एकीकृत किया जा सकता है। निर्माता अपने अनुप्रयोगों के लिए उन्नत जनरेटिव AI क्षमताओं का निर्माण भी प्राकृतिक भाषा संकेतों के रूप में वर्णन करके कर सकते हैं। वे इन संकेतों का उपयोग सह-पायलट कार्रवाई और विषयों को विस्तारित करने के लिए भी कर सकते हैं, जिससे दैनिक व्यावसायिक संचालन सुव्यवस्थित हो जाएगा और दक्षता बढ़ेगी।
मानवीय निरीक्षण
जीपीटी मॉडल से उत्पन्न सामग्री के साथ काम करते समय मानवीय निगरानी एक महत्वपूर्ण कदम 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 आपको संभावित त्रुटियों और पूर्वाग्रहों की पहचान करने में मदद करता है। यह भी सुनिश्चित करता है कि सामग्री इच्छित उपयोग के लिए प्रासंगिक हो तथा कंपनी के मूल्यों के अनुरूप हो।
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।
उत्तरदायी AI
हम डिज़ाइन द्वारा जिम्मेदार AI बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। हमारा कार्य मूल सिद्धांतों द्वारा 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 अनुसंधान 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।
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