एक प्रॉम्प्ट बनाएँ
कस्टम प्रॉम्प्ट निर्माताओं को GPT मॉडल को एक निश्चित तरीके से व्यवहार करने या एक विशिष्ट कार्य करने के लिए निर्देश देने की स्वतंत्रता देते हैं। किसी प्रॉम्प्ट को सावधानीपूर्वक तैयार करके, आप अपनी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप प्रतिक्रियाएँ तैयार कर सकते हैं। यह GPT मॉडल को विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए एक लचीले उपकरण में बदल देता है।
महत्त्वपूर्ण
- AI Builder Azure OpenAI सेवा द्वारा संचालित GPT 3.5 और GPT 4 मॉडल पर संकेत चलते हैं।
- यह क्षमता कुछ क्षेत्रों तक सीमित है।
- यह क्षमता उपयोग सीमा या क्षमता थ्रॉटलिंग के अधीन हो सकती है।
समर्थित भाषाएँ
AI Builder में AI प्रॉम्प्ट के लिए समर्थित भाषाओं की निम्नलिखित सूची अद्यतन किए जाने के अधीन है:
चीनी (सरलीकृत), चेक (चेक गणराज्य), डेनिश (डेनमार्क), डच (नीदरलैंड), अंग्रेज़ी (संयुक्त राज्य अमेरिका), फ़िनिश (फ़िनलैंड), फ़्रेंच (फ़्रांस), जर्मन (जर्मनी), ग्रीक (ग्रीस), इतालवी (इटली), जापानी (जापान), कोरियाई (कोरिया), पोलिश (पोलैंड), पुर्तगाली (ब्राज़ील), रूसी (रूस), स्पेनिश (स्पेन), स्वीडिश (स्वीडन), थाई (थाईलैंड), तुर्की (तुर्किये)
अधिक प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं के लिए विशिष्ट पाठ का उपयोग करें
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का लक्ष्य एक ऐसा निर्देश तैयार करना है जो GPT मॉडल से अधिक प्रासंगिक प्रत्युत्तर प्राप्त करने के लिए यथासंभव विशिष्ट हो। आपके संकेत विषय के लिए विशिष्ट होने चाहिए और आपके इरादे को व्यक्त करना चाहिए।
एक प्रॉम्प्ट में निम्नलिखित जानकारी शामिल हो सकती है:
- विषय को
- विषय से जुड़े कीवर्ड या वाक्यांश
- प्रत्युत्तर का स्वर
- लक्ष्य ऑडिएंस
यदि उत्पन्न पाठ बहुत लंबा है या उसमें अप्रासंगिक जानकारी है, तो संकेत समायोजित करें। एक अच्छे प्रॉम्प्ट में निम्नलिखित विशेषताएं होती हैं:
- स्पष्ट एवं संक्षिप्त: यह स्पष्ट एवं संक्षिप्त भाषा में लिखा गया है जिसे समझना आसान है।
- विशिष्ट: यह GPT मॉडल को सही दिशा में निर्देशित करने के लिए पर्याप्त विशिष्ट है।
- प्रासंगिक: यह GPT मॉडल को सार्थक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करता है।
- प्रासंगिक: यह कार्य के लिए प्रासंगिक है और GPT मॉडल को सार्थक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है।
प्रॉम्प्ट के भाग
GPT मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट के सामान्यतः दो भाग होते हैं: निर्देश और संदर्भ।
- निर्देश संकेत का पहला भाग है। इसमें स्पष्ट निर्देश दिए जाने चाहिए कि GPT मॉडल को क्या करना चाहिए, उदाहरण के लिए, "इस ईमेल को तीन बुलेट में सारांशित करें।"
- संदर्भ संकेत का दूसरा भाग है। इसमें वह जानकारी उपलब्ध होनी चाहिए जो GPT मॉडल को उपयुक्त प्रत्युत्तर उत्पन्न करने के लिए आवश्यक हो, उदाहरण के लिए, "ईमेल में पिछले सप्ताह का ग्राहक फीडबैक शामिल है।"
उदाहरण
एक कस्टम संकेत GPT मॉडल को किसी प्रश्न का उत्तर देने, पाठ पूरा करने, भाषाओं का अनुवाद करने, दस्तावेज़ को सारांशित करने और पाठ में कार्यों, टू-डू और कार्रवाई आइटम की पहचान करने के लिए मार्गदर्शन कर सकता है। कस्टम संकेत की जटिलता, कार्य के आधार पर, एक वाक्य से लेकर अधिक जटिल तक हो सकती है।
डाउनलोड करें: AI Builder प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड
गाइड यहां से डाउनलोड करें: AI Builder प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड (10 पृष्ठ, 10X13 इंच)
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड (10 पृष्ठ, 10X13 इंच आकार) को डाउनलोड करें और प्रिंट करें ताकि इसे आसानी से रखा जा सके और प्रॉम्प्ट बनाने में सहायता मिल सके। AI Builder
GPT प्रॉम्प्ट बनाएँ
प्रॉम्प्ट बिल्डर इनपुट वैरिएबल को परिभाषित करके अपना स्वयं का कस्टम संकेत बनाने की सुविधा प्रदान करता है, जो प्रॉम्प्ट के भीतर गतिशील रनटाइम सामग्री को शामिल करने में सक्षम बनाता है। यह आपको अपने प्रॉम्प्ट का परीक्षण करें के साथ प्रॉम्प्ट को मान्य करने की क्षमता देता है, जिससे आपके व्यावसायिक समाधानों में एकीकरण से पहले इष्टतम प्रॉम्प्ट प्रदर्शन और प्रत्युत्तर की शुद्धता सुनिश्चित होती है।
Power Apps, Power Automate, या Copilot Studio में लॉग इन करें.
बाएँ फलक पर, AI प्रॉम्प्ट या प्रॉम्प्ट>प्रॉम्प्ट का उपयोग करके GPT के साथ टेक्स्ट बनाएँ चुनें.
Power Apps और Power Automate के लिए, आपको पहले बाएँ फलक पर AI हब का चयन करना होगा।
निचले-दाएं कोने पर, कस्टम संकेत बनाएं चुनें.
अपने प्रॉम्प्ट को कॉन्फ़िगर और परीक्षण करें
अपने प्रॉम्प्ट को बनाने और उसका परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित स्क्रीनशॉट को मार्गदर्शक के रूप में उपयोग करें।
अपने प्रॉम्प्ट के लिए एक नाम दर्ज करें.
अपना संकेत लिखें या चिपकाएँ.
वैकल्पिक रूप से, आप अपने लिए एक प्रारंभिक बिंदु बनाने के लिए किसी मौजूदा टेम्पलेट का उपयोग कर सकते हैं।
टिप
आपके द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले प्रॉम्प्ट खोजने में सहायता के लिए, प्रॉम्प्ट निर्देशिका नमूना समाधान गैलरी पर जाएं।
एक गतिशील मान जोड़ें, और फिर Enter चुनें.
प्रॉम्प्ट बनाने की प्रक्रिया में, निर्माताओं को अक्सर संदर्भ डेटा प्रदान करने की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि GPT मॉडल उचित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करे। इसे सुविधाजनक बनाने के लिए, प्रॉम्प्ट में गतिशील मानों का उपयोग किया जाता है, जो प्लेसहोल्डर्स के रूप में कार्य करते हैं, जो रनटाइम पर वास्तविक डेटा से भर जाते हैं।
नमूना मान का उपयोग करके अपने प्रॉम्प्ट का परीक्षण करें.
संकेतों का परीक्षण एक आवश्यक क्षमता है, लेकिन इस पर अक्सर कम जोर दिया जाता है। मैनुअल परीक्षण पुनरावृत्त निर्माण अनुभवों के लिए लाभदायक है।
(वैकल्पिक) इनपुट या डेटा संदर्भ डालें ताकि यह परिभाषित किया जा सके कि प्रॉम्प्ट के संदर्भ में इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए।
अपने प्रॉम्प्ट की समीक्षा करें और उसे सेव करें
प्रॉम्प्ट बिल्डर निर्माताओं को प्रॉम्प्ट को पुनः प्रयोज्यता, संग्रहण और भविष्य में सुधार की सुविधा के लिए सहेजने की अनुमति देता है।
नमूना मान (चरण 4 में) के साथ अपने प्रॉम्प्ट का परीक्षण करने के बाद, यह देखने के लिए इसकी समीक्षा करें कि आपका प्रॉम्प्ट कितनी अच्छी तरह काम करता है।
जब आप संतुष्ट हों, तो सहेजें कस्टम संकेत चुनें.
अपने प्रॉम्प्ट का उपयोग करें Power Apps या Power Automate
आपका अगला चरण उस ऐप द्वारा निर्धारित होता है जिसे आप अपने प्रॉम्प्ट के साथ उपयोग करने की योजना बनाते हैं।
Power Apps में उपयोग करें
- निर्माताओं को अपने ऐप्स में मौजूदा प्रॉम्प्ट को शामिल करने का अधिकार देता है।
- प्रॉम्प्ट का उपयोग करें Power Apps
Power Automate में उपयोग करें
- निर्माताओं को अपने प्रवाह में मौजूदा संकेतों को शामिल करने का अधिकार देता है।
- प्रॉम्प्ट का उपयोग करें Power Automate