AI ಸೂಚನೆ ರೂಪಿಸುವ ತಂತ್ರ ಎಂದರೇನು?
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತರವು ನೈಜ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಉಪಯೋಗವಾಗುವಂತೆ ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಒಳಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಪಣೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಒಳಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು ಎಂದು OpenAI Academy ಕೂಡ ಬಹುತೇಕ ಇದೇ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಳಮಾಹಿತಿಯು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯ, ಅಂಟಿಸಿದ ದಸ್ತಾವೇಜು, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಕಡತ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರವಾಗಿರಬಹುದು.
ಈ ಪದಪ್ರಯೋಗವು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ವ್ಯವಸ್ಥಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಂಗ್ರಹಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಅವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತಾರೆ; OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರ ದಾಖಲೆಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅವರಿಗಾಗಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಉಳಿದವರೆಲ್ಲ ತಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೆಲಸದ ಭಾಗವಾಗಿ ChatGPT, Claude, Gemini ಅಥವಾ Copilotನಲ್ಲಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಎರಡನೇ ಗುಂಪಿನವರಿಗಾಗಿ: ಹೊಸ ವೃತ್ತಿಯನ್ನಲ್ಲ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಬಯಸುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು, ನೇಮಕಾತಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ.
ಆ ಎರಡನೇ ಗುಂಪಿಗೆ, ಸೂಚನಾ ವಿನ್ಯಾಸವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸಮರ್ಥ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯವಿವರಣೆ ಬರೆಯುವುದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆ ತಿಳಿಯದ, ಚುರುಕಾದ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು Anthropic ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ: ಕಾರ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹಿನ್ನೆಲೆ ತಿಳಿಯದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗೆ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂದು ಕೇಳಿ. ಅವರಿಗೆ ಗೊಂದಲವಾದರೆ, ಮಾದರಿಗೂ ಗೊಂದಲವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನಿರಬೇಕು?
ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದು ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಇದಕ್ಕೆ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೂ, ಅವರ ಸಲಹೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
Copilot ಗಾಗಿ Microsoft ನಾಲ್ಕು ಭಾಗಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಗುರಿ, ಸಂದರ್ಭ, ಮೂಲ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಗುರಿ ಮಾತ್ರ ಕಡ್ಡಾಯ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. OpenAI Academy ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಿಳಿಸಿ, ನೆರವಾಗುವ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪಾತ್ರ, ಓದುಗರು ಅಥವಾ ಸ್ವರೂಪ ಸೇರಿದಂತೆ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಸಹಜ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳಲು, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು Google ತನ್ನ Gemini ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. Anthropic ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ನೇರವಾದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನೂ ಅವುಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣವನ್ನೂ ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ನಿಯಮ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವೆಂದು ತಿಳಿದರೆ ಅದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯ
ಒಂದು ಕ್ರಿಯಾಪದ ಮತ್ತು ಒಂದು ನೀಡಬೇಕಾದ ಫಲಿತಾಂಶ. ಕರಡು ರಚಿಸಿ, ಸಾರಾಂಶ ನೀಡಿ, ಹೋಲಿಸಿ, ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಮರುಬರೆಯಿರಿ ಅಥವಾ ವಿಮರ್ಶಿಸಿ; ಫಲಿತಾಂಶ ಏನಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನೂ ಹೇಳಿ: 150 ಪದಗಳ ಇಮೇಲ್, ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕ, ಮೂರು ಆಯ್ಕೆಗಳು.
ಸಂದರ್ಭ
ಓದುಗರು ಯಾರು, ಫಲಿತಾಂಶವು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ಏನು ನಡೆದಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಟ್ಟುಹೋಗುವ ಭಾಗ ಇದು.
ಮೂಲ
ಉತ್ತರವು ಆಧರಿಸಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿ: ಅಂಟಿಸಿದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಲಗತ್ತಿಸಿದ ಕಡತ ಅಥವಾ ಹೆಸರಿಸಿದ ದಾಖಲೆ. ಸಾಧನವು ಅದರಾಚೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿ.
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
ಉದ್ದ, ಧಾಟಿ, ಬದಲಾಗದೆ ಉಳಿಯಬೇಕಾದ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನೀಡದಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಸರುಗಳಂತಹ, ಉತ್ತರವು ಊಹಿಸಬಾರದ ವಿಷಯಗಳು.
ಫಲಿತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪ
ಸ್ವರೂಪ, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಹೆಸರಿರುವ ಅಂಕಣಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಚಿಕ್ಕ ಪಟ್ಟಿ.
ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಉತ್ತರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅದನ್ನು ಬರೆದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
| ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ | ಅವರ ಷರತ್ತುಗಳು | ಇದು ಏನನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | ಗುರಿ, ಸಂದರ್ಭ, ಮೂಲ, ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು | ಬಳಸಬೇಕಾದ ಕಡತ, ಇಮೇಲ್ ಅಥವಾ ಪುಟವನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ; ಮುಂದುವರಿದ ಸಂವಾದಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧರಿರಿ |
| OpenAI ChatGPT | ಕಾರ್ಯ, ಹಿನ್ನೆಲೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶ | ಸೂಚನೆ ನೀಡಲು ಒಂದೇ ಪರಿಪೂರ್ಣ ವಿಧಾನವಿಲ್ಲ; ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲೇ ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ |
| Google Gemini | ಸಹಜ ಭಾಷೆ, ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ಸಂದರ್ಭ, ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳು | ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ |
| Anthropic Claude | ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ ಭಾಷೆ, ಸಂದರ್ಭ, ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ರಚನೆ | ನಿಯಮ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿ; ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ |
AI ಗೆ ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ?
ಪರಿಶೀಲಿಸುವವರು ಓದುವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಮೊದಲು ಕೆಲಸ, ನಂತರ ಸಂಗತಿಗಳು, ಆಮೇಲೆ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪ. ಸರಕು ಸಾಗಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಳಂಬವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಬೇಕಾದ ಖಾತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿರುವ, 40 ಜನರ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸರಕು ಸಾಗಣೆ ಸಂಸ್ಥೆ ಹಾರ್ಬರ್ ಲೇನ್ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಈ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ.
1. ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕಾದುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ವಿಳಂಬದ ಕಾರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಮುಂದಿನ ಮಾಹಿತಿ ಯಾವಾಗ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುವ, ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ 150 ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಇಮೇಲ್.
2. ಮೊದಲು ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ
ಒದಗಿಸಿದ ಸಂಗತಿಗಳು: ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ದಾಖಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ಬಂದರಿನಲ್ಲಿ ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ; ಹೊಸ ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಕಾರ ವಿತರಣೆ ಗುರುವಾರ ಆಗಲಿದೆ; ಮುಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾಳೆ 4pm ವೇಳೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಏನೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ.
3. ಓದುಗರು ಯಾರು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿ
ತಮ್ಮದೇ ಗೋದಾಮಿನ ತಂಡಕ್ಕೆ ತಿಳಿಸಬೇಕಾದ ಖರೀದಿ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು. ಅವರಿಗೆ ದಿನಾಂಕಗಳು ಬೇಕು, ಭರವಸೆಗಳಲ್ಲ.
4. ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ
ಪರಿಶೀಲನೆ ಏಕೆ ನಡೆಯಿತು ಎಂದು ಊಹಿಸಬೇಡಿ, ಗುರುವಾರ ಖಚಿತ ಎಂದು ಭರವಸೆ ನೀಡಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಕ್ಷಮೆ ಕೇಳಬೇಡಿ.
5. ಬೇಕಾದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
ವಿಷಯದ ಸಾಲು, ಮೂರು ಚಿಕ್ಕ ಪ್ಯಾರಾಗಳು, ನಂತರ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ದೃಢಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವ ಒಂದೇ ಸಾಲು.
6. ಓದಿ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ
ಕರಡನ್ನು ವಾಕ್ಯದಿಂದ ವಾಕ್ಯಕ್ಕೆ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ; ನಂತರ ಮತ್ತೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಬದಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿ.
ದುರ್ಬಲ ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿಟ್ಟು ನೋಡಿದಾಗ ಅವು ಹೇಗಿರುತ್ತವೆ?
ದುರ್ಬಲ ಸೂಚನೆಯು ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆಯು ಓದುಗ, ಕೆಲಸ, ಮೂಲ ಮತ್ತು ಮಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಬರ್ ಲೇನ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲ ರೂಪ ಹೀಗಿದೆ: ಸಾಗಣೆ ವಿಳಂಬದ ಬಗ್ಗೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಿರಿ. ಇಂತಹ ವಿನಂತಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿಗುವ ಉತ್ತರವು ವಿನಯಪೂರ್ವಕವಾಗಿಯೂ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದಲೂ ಇರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ: ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಕಾರಣ, ಖಚಿತವಾದ ಹೊಸ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಯಾರೂ ಅನುಮೋದಿಸದ ಪರಿಹಾರದ ಕೊಡುಗೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆವೃತ್ತಿ: ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಕರಡು ರಚಿಸಿ. ಉದ್ದೇಶ: ಸರಕು ಸಾಗಣೆಯ ವಿಳಂಬವನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ಅವರು ತಮ್ಮ ಗೋದಾಮಿನ ತಂಡಕ್ಕೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ: ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ದಾಖಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ಬಂದರಿನಲ್ಲಿ ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ; ಅಂದಾಜು ವಿತರಣೆಯ ದಿನ ಈಗ ಗುರುವಾರ; ಮುಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ನಾಳೆ 4pm ಒಳಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಗುರುವಾರವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಎಂದೇ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಕಾರಣ ನೀಡಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರ ನೀಡುವುದಾಗಿ ಹೇಳಬೇಡಿ. 150 ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರಲಿ, ಸರಳ ಮತ್ತು ಶಾಂತ ಧಾಟಿಯಲ್ಲಿರಲಿ, ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಒಮ್ಮೆ ಕ್ಷಮೆ ಕೇಳಿ. ಇಮೇಲ್‌ನ ನಂತರ, ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
ಎರಡನೇ ಸೂಚನೆ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉದ್ದವೇ ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ. ಸೇರಿಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಕ್ಯವೂ ಪರಿಶೀಲಕರಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಏನನ್ನಾದರೂ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಬಳಸಿದ ಸಂಗತಿಗಳು, ತಪ್ಪಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ಪದಮಿತಿ ಮತ್ತು ಎತ್ತಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು. ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಕಡೆಯ ದಾಖಲೆಪತ್ರದ ತಪ್ಪೇ ಕಾರಣ ಎಂದು ಕರಡು ಇನ್ನೂ ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಮೂಲವನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಕರು ತಕ್ಷಣ ಗುರುತಿಸಿ ಆ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಕೆಲವು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವುವು?
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗುವ ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು, ರಚನೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು, ದೊಡ್ಡ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯ ಬೇಕಿಲ್ಲ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿವರದ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಪೂರೈಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮತವಿಲ್ಲ; ಆ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉಪಯುಕ್ತ. ಉದ್ದವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೂಚನೆಯ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಿಂತ ಮೊದಲು ಇರಿಸಲು Anthropic ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. Copilot ಸೂಚನೆಯ ಕೊನೆಯ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತು ಸಿಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು Microsoft ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒದಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಎಂದು OpenAI ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಕಾರರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನೇರವಾದ ತೀರ್ಮಾನವೆಂದರೆ, ಎಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಸಾಧನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ನಿಯಮ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ನಿಮಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ತೋರಿಸಿ
ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಇಷ್ಟವಾದ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಗತಿ ವರದಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸ್ವರೂಪ, ಧಾಟಿ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಲು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಎಂದು Anthropic ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಮೂರರಿಂದ ಐದು ವಿಭಿನ್ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಅದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾದ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ
ಸೂಚನೆಗಳು, ಮೂಲ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆ ಎಂಬಂತಹ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಹೆಸರಿಸಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮಗಳನ್ನು, ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಇದಕ್ಕಾಗಿ Anthropic ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಸರಳ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಸಂವಾದ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ
ಮೊದಲು ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ, ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ, ನಂತರ ಕರಡನ್ನು ಕೇಳಿ. ಸಂಬಂಧಿತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು Google ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಒಡೆಯಲು OpenAI Academy ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ
ಮೂರು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಏನನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನೂ ತಿಳಿಸಲು ಹೇಳಿ. ನಿಖರತೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆ ಅಥವಾ ವೇಗ—ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
ಯಾವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎನ್ನುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದೂ ಹೇಳಿ
Microsoft ಮತ್ತು Anthropic ಎರಡೂ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಡ ಎನ್ನುವ ಬದಲು, ಚಿಕ್ಕದಾದ ಸರಳ ಪ್ಯಾರಾಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. ಎಂದಿಗೂ ಸೇರಿಸಬಾರದ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬಾರದು ಎಂಬ ನಿಯಮವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹೀಗೆ ಸೇರಿಸಿ: ಕರಡು ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು, ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಏನಾದರೂ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನನಗೆ ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಾದರಿಯು ಊಹೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿಬಿಡಬಹುದಾದ ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ಇದು ಹೊರತರುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲ ಉತ್ತರದಿಂದಲೇ ಕೆಲಸ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದು ಅಪರೂಪವೇಕೆ?
ಮೊದಲ ಉತ್ತರವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡಲು ಇರುವ ಕರಡು, ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರೂ ಅದನ್ನೇ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಮೊದಲ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಅಂತಿಮ ಅಥವಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉತ್ತರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸುತ್ತಿನ ಸಂವಾದವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಎಂದು Microsoft ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಹೊಸದಾಗಿ ಆರಂಭಿಸುವ ಬದಲು ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲೇ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು OpenAI Academy ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಮುಂದಿನ ಸೂಚನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸಿ ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟ: ಮೊದಲ ಪ್ಯಾರಾವನ್ನೇ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಎರಡನೇ ಪ್ಯಾರಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವ ಸಮಯವನ್ನು ಆರಂಭದ ವಾಕ್ಯಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿ. ಒಂದೇ ಸೂಚನೆ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಬೇರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು Microsoft ಸಹ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಒಮ್ಮೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಸೂಚನೆಯು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ. ಮರುಕಳಿಸುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೊದಲು ಹಲವು ಒಳಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಇದು ಒಂದು ಕೆಲಸದ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಬಯಸುವಿರಾ?
ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನೋಡಿ ↗ChatGPT, Claude, Copilot ಮತ್ತು Gemini ಗೆ ಬೇರೆಬೇರೆ ಸೂಚನೆಗಳು ಬೇಕೇ?
ಪ್ರತಿ ಸಹಾಯಕದಲ್ಲೂ ಮೂಲತತ್ವಗಳು ಒಂದೇ; ಪ್ರತಿ ಸಾಧನವು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡಬಲ್ಲದು ಎಂಬುದು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ, ನೈಜ ಸಂದರ್ಭ, ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿದ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪವು ಈ ನಾಲ್ಕೂ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಏಕೀಕರಣದಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಮುಂದಕ್ಕೆ ವಾಲಿದ ಗೆರೆ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ Microsoft 365 Copilot ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಡತಗಳು, ಸಭೆಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಯಾವುದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. Google Workspace ನಲ್ಲಿನ Gemini ಯಂತಹ ಕಚೇರಿ ತಂತ್ರಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿದ ಸಹಾಯಕಗಳು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕೆಲಸದ ಕಡತಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇತರ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಭಾಷಣಾ ಸಹಾಯಕಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀವು ಅಂಟಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೇ ಆಧರಿಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದರಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಎಂದು ಸೂಚನೆ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು, ಸಾಧನವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಇಲ್ಲವಾದರೆ ಅದು ಆ ವಿಷಯವನ್ನು ತಿಳಿಸದೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಧನಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ChatGPT ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು Copilot ಸೂಚನೆಗಳ ಕುರಿತ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಹಾಗೂ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತ ವಿಸ್ತೃತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನೋಡಿ.
ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಗೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಗುವ ತಪ್ಪುಗಳು ಯಾವುವು?
ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ನೀಡದೆ ಬರಹವನ್ನು ಚೆಂದಗೊಳಿಸಲು ಕೇಳುವುದು, ಮಂತ್ರದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಖಚಿತವಾಗಿ ನೀಡಿದ ಉತ್ತರವನ್ನು ನಂಬುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು. ಇವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದ ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನೂ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಸಾರವಿಲ್ಲದ ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರ
ವಿಶ್ವದರ್ಜೆಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞರಂತೆ ವರ್ತಿಸು ಎನ್ನುವುದು ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ವೇಷವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯವನ್ನಲ್ಲ. ಒಂದು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಬರವಣಿಗೆಯ ಧಾಟಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಉದ್ದೇಶಿತ ಓದುಗರು, ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ.
ಮೂಲವಿಲ್ಲ
ಯಾವುದೇ ಆಧಾರ ಸಾಮಗ್ರಿ ನೀಡದೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಾರಾಂಶ ಕೇಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಲ್ಪಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ
ಇದನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ ಎನ್ನುವುದು ಯಾವುದೇ ದಿಕ್ಕನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ವಾಕ್ಯ, ಸಮಸ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ.
ಒಂದೇ ಬೃಹತ್ ಸೂಚನೆ
ಸಂಶೋಧನೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕರಡು ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿದರೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿನಂತಿಗಳಾಗಿ ಮಾಡಿ.
ಅಂಟಿಸಬಾರದ್ದನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು
ಗ್ರಾಹಕರ ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಆ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿ ಅನುಮೋದಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು.
ನಿರರ್ಗಳತೆಯನ್ನೇ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು
ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರೆದ ಉತ್ತರದಲ್ಲೂ ಸುಳ್ಳು ಹೇಳಿಕೆ ಇರಬಹುದು. ಅದನ್ನು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಬಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು?
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಸ್ತವಾಂಶದ ವಾಕ್ಯವನ್ನೂ ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಸೂಚನೆ ರೂಪಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ಒಂದಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ: ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲನೆ ವೇಗವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಏನು ಹೇಳಲು ಅವಕಾಶವಿತ್ತು ಎಂಬುದು ನಿಮಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ.
Copilot ಉತ್ತರಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂದು Microsoft ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಹಾಯಕಕ್ಕೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಸೇರಿಸಿರುವ ಕಾರಣಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು, ಹೆಸರುಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮರುಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ. ಮಾದರಿಯು ಯಾವುದಾದರೂ ಮೂಲವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ತೆರೆದು ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗವನ್ನು ಹುಡುಕಿ. AI ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ತಂಡಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ?
ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ AI ಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಬೇಗ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ನಿಜವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪದೇಪದೇ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸೂಚನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕುರಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋರ್ಸ್ ಕಡಿಮೆ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಉಪಯುಕ್ತ ಅಭ್ಯಾಸ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ಭಾಗಗಳಿರುತ್ತವೆ: ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿರುವ ವಾಸ್ತವಿಕ ಕೆಲಸ, ಮೊದಲ ಸೂಚನೆ, ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಏನು ಬದಲಿಸಿದರು ಹಾಗೂ ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಚಿಕ್ಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಅಥವಾ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಕೇವಲ ಅಂತಿಮ ಬರಹವನ್ನಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಆ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನೂ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸೂಚನಾ ವಿನ್ಯಾಸ ತರಬೇತಿಯು ಉತ್ತಮ ವಿವೇಚನೆಯ ಬದಲು ಉದ್ದವಾದ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಮನ್ನಣೆ ನೀಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
Tosheo.ai ಅನ್ನು ಈ ಕಲಿಕಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಯೋಜಿತ ಉತ್ಪನ್ನವು ಪ್ರತಿ ಉದ್ಯೋಗಿಗೆ ಒಂದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಹುದ್ದೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ 10 ರಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳ ಪಾಠಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಪಾಠವೂ ನೈಜ AI ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಅಂಕನ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನವು ನಿರ್ಮಾಣಪೂರ್ವ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಯೋಜಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವಿವರಣೆಯೇ ಹೊರತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳದ್ದಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಕೆಲಸದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಮೊದಲು ನೋಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಚನೆ ರಚನೆಯ ಕುರಿತ ಪೂರಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿ ತೋರಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಪಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವಾಗ ಪರಿಹಾರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ?
ಉಪಕರಣದ ಬಳಿ ಇಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಬೇಕಾಗುವ ಕೆಲಸವನ್ನಾಗಲಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬರು ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನಾಗಲಿ, ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೊಂದದ ಉಪಕರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನಾಗಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಪಣೆಯಿಂದ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೂ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಿಸುವುದೇ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ ಎಂದು Anthropic ತನ್ನ ಪರಿಚಯ ಲೇಖನದಲ್ಲೇ ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬೇರೆ ಮಾದರಿ, ಬೇರೆ ಉಪಕರಣ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೇ ಪರಿಹಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪದೇಪದೇ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ತಪ್ಪಿಹೋಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ ನಿಮ್ಮ ಪದಪ್ರಯೋಗವಲ್ಲ, ಸಹಾಯಕಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಓದಲಾಗದ ಕಡತವಾಗಿರಬಹುದು. ಕರಡು ಪದೇಪದೇ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಶೈಲಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಬದಲು ನಿಜವಾದ ಶೈಲಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗಿರಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶವು ಯಾರದಾದರೂ ವೇತನ, ಹಕ್ಕುಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಾದರೆ, ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅರ್ಹ ವಿಮರ್ಶಕರ ಅಗತ್ಯ ತಪ್ಪುವುದಿಲ್ಲ.
ಇದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಎಲ್ಲರಿಗೂ Tosheo.ai ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲ. ಇದನ್ನು 5 ರಿಂದ 200 ಜನರ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿನ ತಾಂತ್ರಿಕೇತರ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಅನ್ವಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನದ ಮೂಲಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪರರ ದಾಖಲೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ. ಅವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸೂಚನೆಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. Anthropic ನ ಉಚಿತ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸೂಚನೆ-ರಚನಾ ಪಾಠವೂ ಅವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಮುಂದೆ ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಹೋಗಬೇಕು?
ಈ ವಿಭಾಗದ ಪ್ರತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯೂ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿರುವ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಿಂದ ಆರಂಭಿಸಿ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳು
ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮರುಬರಹಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು; ಜೊತೆಗೆ ತಂಡದ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿಡುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.
ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ChatGPT ಸೂಚನೆಗಳು
ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ChatGPT ಸೂಚನೆಗಳು; ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ಒದಗಿಸಬೇಕಾದ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಡೆಸಬೇಕಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಿವೆ.
Copilot ಸೂಚನೆಗಳು
Outlook, Teams, Word ಮತ್ತು Copilot Chatನಲ್ಲಿ Microsoft 365 Copilotಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು; ಸರಿಯಾದ ಕಡತವನ್ನು Copilotಗೆ ಸೂಚಿಸುವ ವಿಧಾನವೂ ಸೇರಿದೆ.
ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಪಣೆ
ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ AI ಸೂಚನೆ, ಅದರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ.
ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ AI ಬರವಣಿಗೆ
AI ರಚಿಸಿದ ಕರಡನ್ನು ನೀವು ಸಹಿ ಹಾಕಲು ಸಿದ್ಧರಿರುವ ಸಂದೇಶವನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ.
ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ
OpenAI Academy, ಸೂಚನೆ ಬರೆಯುವ ಕುರಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ, ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ದಿನಾಂಕ 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ↗
OpenAI API ದಸ್ತಾವೇಜುಗಳು, ಸೂಚನೆ ರೂಪಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ದಿನಾಂಕ 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ↗
Anthropic, Claude ದಾಖಲೆಗಳು: ಸೂಚನೆ ನೀಡುವ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳು, 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರಂದು ನೋಡಲಾಗಿದೆ ↗
Anthropic, Claude ದಾಖಲೆಗಳು: ಸೂಚನಾ ರಚನೆಯ ಅವಲೋಕನ, 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರಂದು ನೋಡಲಾಗಿದೆ ↗