मुख्य बातें

  • AI से बात करना एक बातचीत नहीं है — यह एक प्रतिभाशाली सहकर्मी के लिए ब्रीफ लिखने जैसा है जो आपके प्रोजेक्ट के बारे में कुछ नहीं जानता
  • AI आपके इनपुट के आधार पर सबसे संभावित टेक्स्ट का पूर्वानुमान करता है, इसलिए अस्पष्ट इनपुट अस्पष्ट आउटपुट और विशिष्ट इनपुट विशिष्ट आउटपुट देता है
  • हर प्रभावी प्रॉम्प्ट में चार घटक होते हैं: निर्देश, संदर्भ, फॉर्मेट और टोन — सभी चार शामिल करें और आउटपुट गुणवत्ता तुरंत बढ़ती है
  • पहली कोशिश में सही होना ज़रूरी नहीं — पहला प्रॉम्प्ट एक शुरुआती बिंदु है, और फॉलो-अप संदेश परिणाम को परिष्कृत करते हैं
  • शुरुआती लोगों की सबसे बड़ी गलती बहुत कम लिखना है, बहुत अधिक नहीं — अधिक विवरण लगभग हमेशा बेहतर परिणाम देता है

AI से बात करना: पहले इतना अजीब क्यों लगता है?

सावधान: यह एक चैट विंडो जैसा दिखता है, इसलिए आपकी प्रवृत्ति है कि आप अनौपचारिक रूप से टाइप करें, जैसे आप किसी दोस्त को टेक्स्ट करते हैं। समस्या यह है कि AI एक ऐसा दोस्त नहीं है जो आपकी नौकरी, आपके प्रोजेक्ट, आपके बॉस, या आपकी प्राथमिकताओं को जानता हो। यह एक पूर्वानुमान प्रणाली है जो हर बार जब आप एक नई बातचीत खोलते हैं, शून्य से शुरू होती है।

इंटरफ़ेस एक बेमेल बनाता है। यह छोटे, अनौपचारिक संदेशों का सुझाव देता है। लेकिन AI विस्तृत संदेशों पर सबसे अच्छी प्रतिक्रिया देता है। AI से बात करना सीखना एक प्रौद्योगिकी समस्या नहीं है। यह "चैटिंग" से "ब्रीफिंग" की ओर जाने के बारे में है।

एक मानव सहकर्मी के लिए एक अच्छी ब्रीफ में शामिल होता है कि क्या करना है, यह क्यों मायने रखता है, किसके लिए है, और फॉर्मेट, लंबाई, या टोन पर कोई भी बाधाएं। AI के लिए एक अच्छे प्रॉम्प्ट में वही चीजें शामिल होती हैं। यह समानांतर लगभग सटीक है।

यह अवधारणा तब जल्दी समझ में आती है जब आप शुरुआती लोगों के लिए AI अभ्यास करते हैं जो दिखाते हैं कि अलग विस्तार स्तरों के साथ एक ही अनुरोध पूरी तरह अलग आउटपुट देता है।

एक प्रभावी प्रॉम्प्ट के चार घटक क्या हैं?

हर प्रॉम्प्ट जो लगातार उपयोगी आउटपुट देता है उसके चार घटक होते हैं। आपको उन्हें लेबल करने या किसी टेम्पलेट का पालन करने की आवश्यकता नहीं है। लेकिन जब चारों मौजूद हों, तो आउटपुट गुणवत्ता ध्यान देने योग्य रूप से बेहतर होती है।

निर्देश वह है जो आप AI से करवाना चाहते हैं। "इस रिपोर्ट का सारांश दें।" "एक ईमेल का मसौदा तैयार करें।" "एक चेकलिस्ट बनाएं।" स्पष्ट निर्देश केंद्रित आउटपुट देते हैं।

संदर्भ

संदर्भ वह पृष्ठभूमि जानकारी है जिसकी AI को प्रासंगिक आउटपुट देने के लिए आवश्यकता है। आप कौन हैं? आउटपुट किसके लिए है? स्थिति क्या है? "एक प्रदर्शन समीक्षा लिखें" कुछ सामान्य देता है। "एक मध्य-स्तरीय सॉफ्टवेयर इंजीनियर के लिए जिसने डिलीवरी गति पर लक्ष्य पार किए लेकिन दस्तावेज़ीकरण और क्रॉस-टीम संचार में सुधार की आवश्यकता है" जोड़ें और आपको कुछ इतना विशिष्ट मिलता है जिसे आप उपयोग कर सकते हैं।

स्वरूप

फॉर्मेट वह है जो आप चाहते हैं कि आउटपुट कैसे संरचित हो। बुलेट पॉइंट या गद्य? टेबल या कथा? एक विशिष्ट शब्द गणना? यदि आप फॉर्मेट निर्दिष्ट नहीं करते, तो AI जो भी अपने पूर्वानुमान मॉडल को सबसे संभावित लगता है वह चुनता है।

लहजा

टोन आवाज़ और शैली है। पेशेवर या अनौपचारिक? प्रत्यक्ष या कूटनीतिक? तकनीकी या सुलभ? टोन मायने रखता है जब भी आउटपुट अन्य लोगों द्वारा पढ़ा जाएगा।

बिना घटकों के
मीटिंग के बारे में एक ईमेल लिखें।
सभी चार के साथ
मार्केटिंग टीम को कल की कैंपेन समीक्षा मीटिंग सारांशित करते हुए 150-शब्द का ईमेल का मसौदा तैयार करें। मुख्य निर्णय: हम लॉन्च तारीख 22 अप्रैल कर रहे हैं, पेड सोशल के लिए $15K का बजट स्वीकृत है। टोन स्पष्ट और एक्शन-उन्मुख होनी चाहिए।

पहले और बाद में

दूसरा प्रॉम्प्ट लिखने में तीस सेकंड अधिक लगते हैं। यह तीस मिनट की संपादन बचाता है।

अगर मुझे वास्तव में नहीं पता कहाँ से शुरू करूं तो क्या कहूं?

कार्य से शुरू करें। आप क्या पूरा करने की कोशिश कर रहे हैं? इसे सरल भाषा में लिखें। "मुझे एक प्रोजेक्ट स्टेटस अपडेट लिखना है।" वह एक शुरुआती बिंदु है। संदर्भ जोड़ें: "यह साप्ताहिक नेतृत्व मीटिंग के लिए है। प्रोजेक्ट एक विक्रेता देरी के कारण दो सप्ताह पीछे है। हमारे पास एक समाधान योजना है।"

फॉर्मेट जोड़ें: "200 शब्दों से कम रखें। तीन मुख्य अपडेट के लिए बुलेट पॉइंट का उपयोग करें। अगले कदमों के साथ समाप्त करें।" टोन जोड़ें: "प्रत्यक्ष और तथ्यात्मक, देरी को कम मत करें, लेकिन समाधान योजना को विश्वसनीय के रूप में फ्रेम करें।"

आपने चार प्रश्नों का उत्तर देकर कुछ भी नहीं से एक मजबूत प्रॉम्प्ट बनाया: मुझे क्या चाहिए? संदर्भ क्या है? यह कैसा दिखना चाहिए? यह कैसा सुनाई देना चाहिए? यह जानना कि AI से बात करना वास्तव में यह वर्णन करना है कि आपको क्या चाहिए, अजीबपन जल्दी फीका पड़ जाता है।

AI से बात करना सीखते समय सामान्य गलतियां

इसे आज़माएं: बहुत कम लिखना। शुरुआती लोग छोटे, अस्पष्ट प्रॉम्प्ट लिखते हैं क्योंकि चैट इंटरफ़ेस यह दर्शाता है कि छोटे संदेश सामान्य हैं। लेकिन छोटे प्रॉम्प्ट AI को पूर्वानुमान करने के लिए लगभग कुछ नहीं देते, इसलिए आउटपुट सामान्य होता है। अधिक विवरण लगभग हमेशा बेहतर परिणाम देता है।

बहुत कम लिखना

पहले परिणाम को अंतिम मानना। पहला प्रॉम्प्ट एक पहला ड्राफ्ट देता है। वह ड्राफ्ट आपको बताता है कि क्या समायोजित करना है। फॉलो-अप भेजें: "टोन को अधिक प्रत्यक्ष बनाएं।" "जोखिमों पर अनुभाग विस्तारित करें।" अनुभवी उपयोगकर्ता इसी तरह काम करते हैं — वे पहली कोशिश में सिद्धता की उम्मीद नहीं करते।

पहले परिणाम को अंतिम मानना

दर्शकों को नजरअंदाज करना। एक प्रॉम्प्ट जो निर्दिष्ट करता है "यह ईमेल एक C-suite कार्यकारी के लिए है जो bottom-line प्रभाव की परवाह करता है" उसी प्रॉम्प्ट की तुलना में पूरी तरह अलग आउटपुट देता है जिसमें वह संदर्भ नहीं है।

समय के साथ AI से बात करने में बेहतर कैसे बनें?

कम जोखिम वाले कार्यों से अभ्यास करें

पहले कम-दांव वाले कार्यों के साथ अभ्यास करें। ईमेल, मीटिंग सारांश, पहले ड्राफ्ट, ब्रेनस्टॉर्मिंग सूचियां। कार्य जहाँ एक सामान्य परिणाम ठीक है और एक अच्छा परिणाम समय बचाता है।

प्रत्येक प्रॉम्प्ट के बाद, आउटपुट का मूल्यांकन करें। यदि यह निशाने से चूक गया, तो पता लगाएं कि कौन सा घटक गायब था या अस्पष्ट था। प्रत्येक मूल्यांकन आपकी निदान स्किल बनाता है।

हर प्रॉम्प्ट के बाद मूल्यांकन करें

समय के साथ, चार-घटक फ्रेमवर्क एक चेकलिस्ट जैसा महसूस होना बंद हो जाता है और स्वचालित हो जाता है। AI से बात करने का सवाल एक बाधा जैसा महसूस होना बंद हो जाता है और आपके काम करने के सामान्य तरीके का हिस्सा बन जाता है।

बुनियादी प्रॉम्प्टिंग के बाद अगला कदम है AI को प्रॉम्प्ट कैसे करें इटरेशन, रोल प्रॉम्प्टिंग और डिकम्पोज़िशन जैसी तकनीकों के साथ। AI प्रॉम्प्टिंग स्क्रैच से कैसे सीखें पूरी प्रगति रेखाबद्ध करता है। और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पूरी पद्धति को शुरू से अंत तक कवर करता है।