Prompt engineering

Prompt Engineering का सरल शब्दों में मतलब AI से अच्छे सवाल पूछना है। एक prompt वह इनपुट है जिसमें आपका प्रश्न या अनुरोध होता है।

Prompt engineering का मतलब यह है कि हम AI मॉडलों को सही उत्तर देने में मदद करने के लिए लक्ष्य-आधारित प्रश्नों और संकेतों की योजना बनाएं। बेहतर prompts से आपको बेहतर परिणाम मिलते हैं।

चयनित मॉडल की विशिष्टताओं के साथ, यह उत्तर की गुणवत्ता के लिए निर्धारित होता है।

Prompt के तत्व (प्रश्न)

बेहतर परिणाम पाने के लिए आपको निम्न बिंदुओं पर ध्यान देना चाहिए:

• उद्देश्य: आप मॉडल से बिल्कुल क्या चाहते हैं?
• भूमिका: भाषा मॉडल की क्या भूमिका है? (उदा. 'मार्केटिंग विश्लेषक', 'कानूनी सलाहकार', 'प्रोजेक्ट मैनेजर')
• संदर्भ: अनुरोध के बारे में पृष्ठभूमि जानकारी (उदा. कंपनी के लक्ष्य, परियोजना विवरण, बाज़ार जानकारी)
• शैली: आप कौन सी शैली अपनाना चाहते हैं? (उदा. औपचारिक, प्रेरक, संक्षिप्त)
• आउटपुट: आप किस फॉर्मैट की उम्मीद करते हैं? (उदा. एक रिपोर्ट, ईमेल, प्रस्तुति-रूपरेखा, कोड स्निपेट)

लक्ष्य

अपने प्रश्न के लक्ष्य को ठीक ठीक स्पष्ट करना आवश्यक है और इसे छोड़ना नहीं चाहिए।

आप क्या जानना चाहते हैं?

• तथ्यात्मक प्रश्न हो सकते हैं, पर सीमाओं के बारे में सावधान रहें (उदा. नवीनतम ज्ञान की कमी)
• Google की तरह एक ही प्रश्न बार-बार पूछने पर ठीक वही उत्तर नहीं मिलता
• चेट फंक्शन का लाभ है ताकि आप आगे पूछ सकें

स्पष्ट लक्ष्य के साथ एक स्पष्ट prompt उदाहरण:

Prompt with only goal

एक मध्यम आकार की कंपनी में एक नए AI-platform के कार्यान्वयन के लिए प्रमुख चुनौतियों का वर्णन करें।

नए AI-platform के मध्यम आकार की कंपनी में प्रस्तुतियाँ/चुनौतियाँ विविध होती हैं। कुछ प्रमुख चुनौतियाँ:

1. परिवर्तन के प्रतिरोधी रवैया: कर्मचारी मौजूदा प्रक्रियाओं और प्रणालियों के साथ आदी होते हैं। एक नया AI-platform बदलाव चाह सकता है और वर्कफ्लोवरी पर स्पष्ट प्रभाव अगर स्पष्ट न हो तो प्रतिरोध पैदा कर सकता है।
2. डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता: डेटा_AI-platform पर निर्भर है। नए प्लेटफॉर्म के लिए डेटा एकत्रण, साफ-सफाई और संरचना जटिल और समय-सापेक्ष हो सकता है।
3. वर्तमान प्रणालियों के साथ एकीकरण: AI-platform को अन्य व्यावसायिक एप्लिकेशनों (ERP, data sources, BI-tools) के साथ एकीकृत करना अक्सर तकनीकी चुनौतियाँ देता है।
4. लागत: प्लेटफॉर्म की लाइसेंसिंग के साथ-साथ कार्यान्वयन, प्रशिक्षण, डेटा-इन्फ्रास्ट्रक्चर आदि खर्चे होते हैं।
5. प्रशिक्षण और स्वीकृति: कर्मचारियों को नए प्लेटफॉर्म के उपयोग और आउटपुट की व्याख्या के लिए प्रशिक्षित करना आवश्यक है। उचित प्रशिक्षण और निरंतर सहायता के बिना अपनाने की दर कम हो सकती है।
6. सही प्लेटफॉर्म और_use_cases_ का चयन: कई AI-platform और टेक्नोलॉजी हैं। व्यवसाय की विशिष्ट जरूरतों और रणनीतिक उद्देश्यों के अनुसार प्लेटफॉर्म और महत्वपूर्ण use cases चुनना क्रिटिकल है।
7. एथिकल विचार और अनुपालन: AI-platform के अनुप्रयोग पर निर्भर करते हुए नैतिक मुद्दे और अनुपालन आवश्यकताएँ (जैसे AVG/GDPR) हो सकती हैं जिन्हें सावधानी से संबोधित करना चाहिए।
8. प्रोजेक्ट-मैनेजमेंट: सफल इम्प्लीमेंटेशन के लिए मजबूत प्रोजेक्ट-मैनेजमेंट, स्पष्ट लक्ष्य, और विभिन विभागों के स्टेकहोल्डर्स की भागीदारी आवश्यक है।

भूमिका और संदर्भ जोड़ना

भूमिका और संदर्भ जोड़ना अधिक सही और विशिष्ट उत्तर देता है।

उसी प्रश्न का भूमिका और संदर्भ के साथ उदाहरण:

Prompt with goal, role and context

150 कर्मचारियों वाली B2B सर्विस प्रोवाइडर के लिए डेटा-एनालिटिक्स और प्रॉसेस-ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एक नया AI-platform लागू करने के लिए प्रोजेक्टमैनेजर के रूप में, प्रमुख चुनौतियाँ और संभावित mitigations के बारे में वर्णन दें।

150 कर्मचारियों वाली B2B सर्विस प्रोवाइडर के लिए डेटा-एनालिटिक्स और प्रॉसेस-ऑप्टिमाइज़ेशन के नए AI-platform के कार्यान्वयन के लिए मैं निम्न महत्वपूर्ण चुनौतियाँ और संभावित mitigations देख रहा हूँ:

1. परिवर्तन के प्रतिरोध & उपयोगकर्ता स्वीकृति:
   • चुनौती: वे कर्मचारी जिनके कार्य सीधे प्रभावित होते हैं, परिवर्तन स्वीकार नहीं कर सकते।
   • ** mitigatie**: मुख्य-उपयोगकर्ताओं को शुरुआती चरण में शामिल करें। लाभ स्पष्ट करें (कुशलता, बेहतर निर्णय-निर्माण, नई insights). व्यापक, भूमिका-आधारित ट्रेनिंग और सतत सहायता सुनिश्चित करें. विभागों के भीतर AI-champions नियुक्त करें।
2. डेटा गुणवत्ता, गवर्नेंस और माइग्रेशन:
   • चुनौती: उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर AI-platform निर्भर है; डेटा असंगत/अपूर्ण/गलत हो सकता है।
   • Mitigatie: डेटा-ऑडिट करें, डेटा-गवर्नेंस फ्रेमवर्क बनाएं और इंटीग्रेशन/माइग्रेशन से पहले data-cleaning करें। स्पष्ट डेटा-मैपिंग/स्ट्रीमिंग परिभाषित करें।
3. सिस्टम-इंटीग्रेशन:
   • चुनौती: ERP, CRM आदि के साथ सुरक्षित और सुचारू एकीकरण।
   • Mitigatie: आवश्यक इंटीग्रेशन early पहचानें। मजबूत API/कनेक्टर्स चुनें। Thorough testing करें।
4. स्कोप क्रिप & बजट ओवरफ़्लो:
   • चुनौती: नई AI एप्लिकेशन मांगें scope बढ़ा सकती हैं।
   • Mitigatie: MVP के साथ स्पष्ट स्कोप महत्त्वपूर्ण use cases तय करें। Change-management प्रोसेस लागू करें। realistic project план बनाएं और बजट में बफर रखें।
5. उचित तकनीक और पार्टनर चयन:
   • चुनौती: AI-маркेट जटिल है; गलत विकल्प परियोजना को असफल कर सकता है।
   • Mitigatie: Use cases के अनुसार उपयुक्त तकनीकों पर गहन शोध करें। ऐसे पार्टनर चुनें जिनके पास आपकी इंडस्ट्री और चयनित टेक्नोलॉजी के साथ अनुभव हो। References लें।
6. AI-ज्ञान और कौशल की कमी:
   • चुनौती: आंतरिक विशेषज्ञता不足 हो सकती है।
   • Mitigatie: प्रशिक्षण/अप-स्किलिंग में निवेश करें। विशेषज्ञ स्टाफ hire करें या knowledge transfer के लिए पार्टनर के साथ मिलकर काम करें।
7. Explainable AI और नैतिक विचार:
   • चुनौती: AI-निर्णयों को पारदर्शी और explainable रखना चाहिए; biases से बचना चाहिए।
   • Mitigatie: नैतिक guidelines बनाएं, interpretable models चुनें, bias-detection processes लागू करें, मानव-निगरानी को बनाए रखें।

इन चुनौतियों को proactively address करके हम AI-platform की सफल इम्प्लीमेंटेशन की संभावना बढ़ाते हैं जो कंपनी के उद्देश्य के अनुरूप हो।

तकनीकें

हम नीचे कुछ तकनीकें दे रहे हैं जिनका उपयोग अधिक उन्नत prompts में किया जा सकता है।

तकनीक 1 - उदाहरण देना

ताकि मॉडल वही शैली अपनाए जिसे आप चाहते हैं, एक या दो उदाहरण दें।

यह तरीका “one & few-shot prompting” कहलाता है

Techniek 1 - voorbeelden geven

Klants से सम्बंधित एक आयाम-पर्याप्त ईमेल तैयार करें जो एक geplande systeemupdate के बारे में हो। हमारे आंतरिक क्लाइंट-कम्युनिकेशन 정책 (नीचे नीति के संबंधित बिंदु जोड़ें) को इस्तेमाल करें। शैली गाइड के लिए हालिया न्यूज़लेटर का उपयोग करें, पर न्यूज़लेटर से कोई सामग्री न लें: (न्यूज़लेटter टेक्स्ट जोड़ें)

पूरा prompt इस प्रकार है:

आंतरिक क्लाइंट-कम्युनिकेशन नीति:

• हमेशा पेशेवर और विनम्र रहें।
• महत्वपूर्ण बदलावों या स्टोर-अपडेट के बारे में समय पर जानकारी दें।
• स्पष्ट और संक्षिप्त जानकारी दें।
• अगर लागू हो तो समाधान या компенсаिता दें।

शैली के लिए इस न्यूज़लेटर का उपयोग करें, पर इस न्यूज़लेटर की जानकारी का प्रयोग न करें। प्रिय ग्राहक,

हम आपको एक आगामी सिस्टम-अपडेट के बारे में सूचित करना चाहते हैं जो हमारी सेवा पर प्रभाव डाल सकता है।

अद्यतन की तिथि और समय: [तिथि और समय] उपरोध कब तक चलेगा: [समय] संलिप्त सेवाएं: [सेवाएं]

इस अवधि के दौरान हमारी सेवाएं अस्थायी रूप से बाधित हो सकती हैं। हम असुविधा को कम से कम रखने और सेवाओं को जल्द से जल्द बहाल करने के लिए हर संभव प्रयास करेंगे।

Techniek 1 - het antwoord

नीचे भाषा मॉडल के विस्तृत prompt के उत्तर हैं

प्रिय ग्राहक,

हम आपको एक आगामी सिस्टम-अपडेट के बारे में सूचित करना चाहते हैं जो हमारी सेवा पर प्रभाव डाल सकता है।

तिथि और समय of the update: [तिथि और समय] उपरोध के अपेक्षित समयावधि: [समय] संलिप्त सेवाएं: [सेवाएं]

इस अवधि के दौरान हमारी सेवाएं अस्थायी रूप से बाधित हो सकती हैं। हम असुविधा को कम से कम रखने और सेवाओं को जल्द से जल्द बहाल करने के लिए हर संभव प्रयास करेंगे।

यदि आपके पास प्रश्न हैं, तो कृपया संपर्क करें।

आपके सहयोग के लिए धन्यवाद, [आपका नाम] [आपका पद] [कंपनी नाम] [संपर्क जानकारी]

Techniek 2 - template देना

यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल एक निश्चित फॉर्मेट अपनाए, एक टेम्पलेट दें और एक उदाहरण दें। आप विभिन्न फॉर्मेट विचार कर सकते हैं जैसे:

• Excel शीट में आयात करने के लिए csv आउटपुट
• API-इंटीग्रेशन या कॉन्फ़िगरेशन फाइलों के लिए json आउटपुट
• किसी परियोजना मीटिंग के लिए कैलेंडर-आउटपुट

उदाहरण prompt: किस SaaS-उत्पाद के लिए तीन संभावित मार्केटिंग चैनलों की सूची बनाएं जो MKB-उत्पादकों के लिए हो। अपने उत्तर को इस प्रकार फॉर्मेट करें: चैनल: लक्षित-समुदाय: प्रत्याशित ROI: आवश्यक संसाधन:

उदा: चैनल: LinkedIn Advertising लक्षित-समुदाय: संभावित पद-शीर्षक, उद्योग, कंपनी आकार प्रत्याशित ROI: उच्च, सही टार्गेटिंग पर आवश्यक संसाधन: एड बजट, कंटेंट क्रिएशन, अभियान प्रबंधन

तकनीक 2 - output templates

Techniek 2 - template geven

यहाँ भाषा मॉडल के उत्तर का टेम्पलेट के साथ prompt का उत्तर है

चैनल: Content Marketing (Blog & SEO) लक्षित-समुदाय: जो कंपनियाँ अपनी समस्याओं के समाधान खोज रही हैं, ऑर्गेनिक ट्रैफिक प्रत्याशित ROI: लंबी अवधि में उच्च, authority बनता है आवश्यक संसाधन: कंटेंट लेखक, SEO-specialist, कीवर्ड रिसर्च और कंटेंट प्रमोशन के लिए समय

चैनल: Google Ads (Search) लक्षित-समुदाय: वे कंपनियाँ जो SaaS-उत्पाद के संबंधित विशिष्ट keywords खोज रही हैं प्रत्याशित ROI: औसत से उच्च, प्रतिस्पर्धा और CPC पर निर्भर आवश्यक संसाधन: एड बजट, कीवर्ड रिसर्च, लैंडिंग पेज ऑप्टिमाइज़ेशन, अभियान-प्रबंधन

चैनल: ईमेल मार्केटिंग (Lead Nurturing) लक्षित-समुदाय: वेबसाइट, वेबिनार या अन्य चैनलों के माध्यम से जुटाए गए लीड्स प्रत्याशित ROI: उच्च, लीड से ग्राहक में परिवर्तन के लिए प्रभावी आवश्यक संसाधन: ईमेल मार्केटिंग प्लेटफॉर्म, ईमेल-सीक्वेन्स के लिए सामग्री, सेगमेंटेशन कौशल

Techniek 3 - hint देना

ताकि मॉडल किसी विशेष तरीके से शुरू करे और लिखे, एक hint दें। यह hint prompt के अंत में शामिल करें।

उदाहरण prompt: क्या आप मेरे लिए यह मार्केट रिसर्च रिपोर्ट संक्षेप में दे सकते हैं? (रिपोर्ट के प्रासंगिक अनुभाग चिपकाएं). अपने उत्तर की शुरुआत करें: इस मार्केट रिसर्च के मुख्य निष्कर्ष हैं:

• रिपोर्ट से टेक्स्ट चिपकाएं

तकनीक 3 - hint देना

नीचे मॉडल के उत्तर का voorbeeld है

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इस मार्केट रिसर्च के मुख्य निष्कर्ष हैं:

• MKB के भीतर क्लाउड-आधारित प्रोजेक्ट-मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर की मांग पिछले दो वर्षों में 35% बढ़ी है।
• MKB कंपनियों के निर्णय-निर्माण के मुख्य कारण हैं उपयोग में आसान होना, मौजूदा टूल्स के साथ एकीकरण, और मूल्य निर्धारण।
• Competitor A का मार्केट शेयर 25% है, उसके बाद Competitor B 18% पर है। नए खिलाड़ी niches या उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव पर कब्जा कर सकते हैं।
• नए सॉफ्टवेयर के अपनाने में सबसे बड़ी चुनौतियाँ शुरुआती निवेश और कर्मचारियों के प्रशिक्षण के लिए लगने वाला समय।
• बाजार अगले पांच वर्षों में सालाना ~15% बढ़ने की उम्मीद है।

Techniek 4 - instruction से content splits करना

कभी-कभी prompt बहुत लंबा होता है और मॉडल सही तरीके से समझ नहीं पाता। तो content को prompt के बाकी भाग से तीन उद्धृत चिन्हों की शुरुआत और अंत से विभाजित करें।

उदा prompt: क्या आप इस लेख का संक्षेप करें? “”” (अपना आर्टिकल टेक्स्ट यहाँ) “”” अपने उत्तर की शुरुआत करें: इस लेख के मुख्य बिंदु हैं:

तकनीक 4 - content splits

नीचे मॉडल के उत्तर का gesplit prompt के साथ है। context को अलग करने के लिए तीन उद्धरण चिन्ह या तीन asters यूज़ करें।

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इस लेख के मुख्य बिंदु हैं:

• कोविड-19 के दौरान शिक्षकों को-distance learning को प्रभावी बनाने के लिए रणनीतियाँ और तकनीकें बनानी पड़ीं, जबकि माता-पिता ने बच्चों को सहयोग देने में बढ़ी भूमिका निभाई।
• distance educational सफलता के लिए संरचित दिनचर्या, शिक्षक-विद्यार्थी के बीच खुली बातचीत, और ऑनलाइन या पेपर के हिस्सों के चयन के निर्णय थे।
• चुनौतियाँ वृद्धिशील विद्यार्थियों का सहयोग, विशेषकर घर से काम कर रहे माता-पिता के दबाव को संभालना।
• शिक्षण संस्थानों में डिजिटलकरण में तेज़ी आई, नई डिजिटल टूल्स और तरीके जोड़े गए। लेख में Mandy de Vries का उदाहरण है जिसने अपने डिजिटल कौशल से सहयोगियों की मदद की।
• लेख में विशेष शिक्षा वाले विद्यार्थियों के लिए निरंतर संपर्क और ध्यान का महत्व है और शिक्षक/माता-पिता के लिए व्यावहारिक सुझाव देता है।
• अंत में उम्मीद है कि महामारी के बाद भी माता-पिता की भागीदारी शिक्षा में बनी रहेगी।

Techniek 5 - पहले अतिरिक्त जानकारी पूछना

आप चाहें तो प्राथमिक अनुरोध स्पष्ट करने से पहले मॉडल से अतिरिक्त प्रश्न पूछने के लिए कह सकते हैं ताकि प्रस्ताव बेहतर और विशिष्ट हो।

उदा prompt: “मैं एक नया मोबाइल ऐप विकसित करने के लिए एक आंतरिक संचार परियोजना प्रस्ताव बनाना चाहता हूँ। ऐप में न्यूज़अपडेट, प्रोफाइलबुक, और डायरेक्ट मैसेजिंग जैसी सुविधाएँ हों। प्रस्ताव लिखने से पहले आप मुझसे और सवाल पूछ सकते हैं ताकि प्रस्ताव सुधरे?”

तकनीक 5 - ask before answer prompting

Techniek 5 - vraag eerst aanvullende informatie

नीचे मॉडल के उत्तर का प्रश्न-पूर्व सूचना के साथ उत्तर है

बिल्कुल! प्रस्ताव को बेहतर बनाने के लिए मैं किन-किन सवालों को पूछ सकता हूँ:

• आंतरिक संचार ऐप का प्राथमिक उद्देश्य क्या है? (जैसे सहभागिता बढ़ाना, सूचनाओं का वितरण सुधारना, सहयोग सुविधाएँ)
• संगठन के भीतर कौन कौन लक्षित उपयोगकर्ता हैं? (सभी कर्मचारी, 특정 डिपार्टमेंट, फील्ड कर्मचारी)
• क्या ऐसी मौजूदा प्रणालियाँ हैं जिनके साथ ऐप को इंटीग्रेट करना है? (जैसे intranet, HR-system, Active Directory)
• विकास और कार्यान्वयन के लिए क्या बजट और समयरेखा है?
• सुरक्षा या अनुपालन आवश्यकताएँ (जैसे GDPR, data retention)
• KPI कौन से हैं जिन्हें ऐप के सफलता के लिए मापा जाएगा?
• क्या डिज़ाइन/ब्रांडिंग के बारे में विचार हैं? क्या यह संग ORGANIZATION-identity से जुड़ा होना चाहिए?
• विकास प्लेटफॉर्म (iOS, Android, cross-platform) पर कोई प्राथमिकता?

इन जानकारी के साथ हमारे पास स्कोप और आवश्यकताओं की बेहतर तस्वीर होगी, और मजबूत प्रस्ताव बनाया जा सकेगा।

Techniek 6 - भावनात्मक Prompt

आप टेक्स्ट के टोन को भावनाओं के अनुरूप ढालने के लिए निर्देश दे सकते हैं, या किसी विशिष्ट भावनात्मक प्रतिक्रिया को उकसा सकते हैं। यह ग्राहक सेवा, आंतरिक संचार, या मार्केटिंग के लिए उपयोगी है।

उदा prompt: “मैं एक ग्राहक को उसकी हाल की सेवा-रुकावट के बारे में ईमेल लिखना चाहता हूँ जो असंतुष्ट है। ग्राहक ने यह लिखा है: ””” ... ””” (ग्राहक के टेक्स्ट को चिपकाएं) मैं चाहتا हूँ कि ईमेल सहानुभूति-पूर्ण हो, ग्राहक की निराशा को मान्यता दे, और एक संरचनात्मक समाधान प्रदान करे।”

तकनीक 6 - emotionele prompt

नीचे वह उत्तर है जो मॉडल से अपेक्षित हो सकता है

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Geachte [Naam Klant],

हमारे संदेश के लिए हार्दिक धन्यवाद और हालिया सेवा-रुकावट के लिए हमारी ओर से सच्ची माफ़ी। मैं आपकी निराशा को पूरी तरह समझता हूँ और यह अनुभव आपके व्यवसाय पर जो प्रभाव डाला है उसे स्वीकार करता हूँ। हमें खेद है कि हमने आपकी उम्मीदों और हमारी सेवा-मानकों पर खरा नहीं उतरा।

रुकावट [संभावित कारण] से उत्पन्न हुई थी, और हमने तुरंत कार्रवाई की है ताकि सेवा को यथाशीघ्र恢复 किया जा सके। सेवा [समय] बजे से पूरी तरह चालू है।

हम इस घटना को बहुत गंभीरता से लेते हैं और भविष्य में पुनरावृत्ति न हो यह सुनिश्चित करने के लिए कारणों का मूल्यांकन कर रहे हैं।

अनुदान के तौर पर, हम आपको [प्रतिपूर्ति प्रस्ताव] पेश करना चाहेंगे। एक सक्रिया प्रबंधक 24 घंटों के भीतर आपसे संपर्क करेगा ताकि इस समाधान पर चर्चा की जा सके और किसी भी प्रश्न का उत्तर दिया जा सके।

एक बार फिर असुविधा के लिए क्षमा चाहते हैं। हम आपकी आस्था की सराहना करते हैं और भविष्य में आपको विश्वसनीय सेवा प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध हैं।

सध्या, [आपका नाम/कंपनी नाम]

Techniek 7 - कई संस्करण माँगना

आप एक ही उत्तर के लिए कई संस्करण माँग सकते हैं ताकि आपके पास विकल्प हों। उदाहरण के लिए नई उत्पाद के लिए कई मार्केटिंग नारे चाहिए हों। कई दृष्टिकोणों के कारण कई विकल्पों की जरूरत हो सकती है। इसे मॉडल की भूमिका और सिस्टम-प्रीप्ट के साथ भी मिलाकर उपयोगी बना सकते हैं।

इस संबंध में rollen के बारे में अधिक पढ़ें [betreffende लेख] में।

Techniek 8 - सिस्टम प्रॉम्प्ट के साथ संयोजन

सिस्टम प्रॉम्प्ट के साथ आप AI-model को निर्देश दे सकते हैं। यह एक निर्देश है जो मॉडल के व्यवहार को विशिष्ट तरीके से निर्धारित करता है। आप क्या output चाहते हैं वह भी सिस्टम-प्रीप्ट में डालते हैं। यह मॉडल को निर्देशित करने और अवांछित उत्तरों से बचने का एक तरीका है।

सरल और सामान्य सिस्टम-प्रीप्ट के कुछ उदाहरण:

• "मैं चाहूँगा कि आप एक दोस्ताना और सहायक सहायक बनें।"
• "हमेशा पेशेवर और सम्मानपूर्वक भाषा का प्रयोग करें।"
• "संक्षिप्त और स्पष्ट उत्तर दें, बिना अनावश्यक विवरण के।"

सिस्टम-प्रीप्ट वह टोन बनाती है और विशिष्ट बातचीत/कार्य के लिए अपेक्षाएं सेट करती है।

आप विशिष्ट कार्य के लिए अधिक उन्नत सिस्टम-प्रीप्ट भी बना सकते हैं, जैसे टेक्स्ट का संक्षेपण:

• "दिए गए टेक्स्ट का सावधानीपूर्वक विश्लेषण करें और मुख्य बिंदुओं की संक्षिप्त लेकिन आवश्यक सार दें।"

सिस्टम-प्रीप्ट सभी AI-model पर समान प्रभाव नहीं डालते। ChatGPT पर यह बहुत प्रभावी हो सकता है, Claude पर भी, अन्य मॉडलों पर प्रभाव कम हो सकता है। इस पर प्रयोग करना और देखें कौन सा मॉडल आपके इनपुट के लिए सबसे अच्छा काम करता है।

प्रायोरिटीज में सामान्य सिस्टम-प्रीप्ट सेट कर सकते हैं, पर सबसे बेहतर यह है कि इन्हें हर एक कार्य के अनुसार बना लो जिन्हें आप ऑटोमेट करना चाहते हैं। इसे roles (भूमिकाएं) कहते हैं।

रोल्स के बारे में अधिक पढ़ें [betreffende artikel] में।