जो लोग AI से प्रभावित नहीं होते, वे इस तरह पूछते हैं: ChatGPT प्रॉम्प्ट के 10 गुप्त तरीके

प्रस्तावना: ChatGPT "समझदार" होते हुए भी क्यों विफल होता है

ChatGPT हमारे द्वारा दिए गए शब्दों को सीधे ग्रहण करता है और "उचित समाधान" प्रस्तुत करता है। यह सुविधा के साथ-साथ, अगर सवाल अस्पष्ट तरीके से पूछा जाए तो जवाब भी अस्पष्ट होगा — यह सामान्य बात अक्सर नजरअंदाज हो जाती है।

ZDNET का लेख "AI को गलतफहमी से बचाने के तरीके" पर केंद्रित है। इसे दूसरे शब्दों में कहें तो, मानव सहायक को काम सौंपते समय निर्देश देने की कला के समान है।

और जब हम सोशल मीडिया की प्रतिक्रियाओं को देखते हैं, तो यह स्पष्ट होता है कि "ChatGPT खराब नहीं है, बल्कि हमारी पूछने की शैली अक्सर खराब होती है", "हालांकि, AI आत्मविश्वास के साथ गलतियां भी कर सकता है" जैसी प्रतिक्रियाएं मिलती हैं। इसका मतलब है कि "आउटपुट गुणवत्ता बढ़ाने की तकनीक" और "दुर्घटनाओं को रोकने की तकनीक" का सेट आवश्यक है।

1. अमूर्त शब्दों को छोड़कर "विशिष्टता" को अपनाएं

"अच्छा लगे", "समझ में आए", "उचित लगे" — इस प्रकार के शब्द AI के लिए अत्यधिक स्वतंत्रता देते हैं।
विशिष्टता के लिए तीन बिंदु हैं।

• उद्देश्य: किस उद्देश्य के लिए लेखन का उपयोग किया जा रहा है (उदाहरण: आंतरिक प्रस्ताव, सोशल मीडिया पोस्ट, भर्ती साक्षात्कार)

• पाठक: किसके लिए लिखा जा रहा है (उदाहरण: शुरुआती, निर्णयकर्ता, फील्ड स्टाफ)

• अपेक्षित स्तर: क्या "अच्छा" है (उदाहरण: निष्कर्ष पहले, बुलेट पॉइंट्स, प्रमाण के साथ, विरोधाभास शामिल)

उदाहरण:
× "मार्केटिंग रणनीति का प्रस्ताव दें"
○ "BtoB SaaS के मुफ्त ट्रायल रजिस्ट्रेशन को बढ़ाएं। बजट 30,000 रुपये प्रति माह, अवधि 6 सप्ताह। कार्यान्वयन प्रक्रिया और KPI, संभावित जोखिमों के साथ 5 प्रस्ताव"

2. प्रारंभ में ही पूर्व शर्तें और पृष्ठभूमि जानकारी दें

ChatGPT स्वतः पृष्ठभूमि को पूरा करता है। अगर पूरा करना सही है तो यह अद्भुत है, अगर गलत है तो यह दुर्घटना है।
इसलिए, पहले "विश्व दृष्टिकोण" को स्थिर करें।

• वर्तमान स्थिति (क्या हो रहा है)

• सीमाएं (समय, बजट, नियम, उपलब्ध साधन)

• अवांछित बातें (NG उदाहरण या माइनफील्ड्स)

जितनी अधिक पृष्ठभूमि आप देंगे, यह उतना ही लंबा होगा, लेकिन अंततः पुनरावृत्ति कम होगी और तेजी से काम होगा, यही मुख्य बिंदु है।

3. आउटपुट फॉर्मेट को पहले से निर्दिष्ट करें

"लेख में", "तालिका में", "निष्कर्ष→कारण→विशिष्ट उदाहरण में" आदि, आकार निर्दिष्ट करने से भिन्नता कम होती है।
विशेष रूप से प्रभावी हैं निम्नलिखित निर्दिष्टियाँ।

• शीर्षक संरचना (h2/h3 के समकक्ष)

• बुलेट पॉइंट्स की संख्या (उदाहरण: प्रत्येक आइटम 3 तक)

• शब्द संख्या (उदाहरण: परिचय 200 शब्द, प्रत्येक खंड 400 शब्द)

• स्वर (उदाहरण: सम्मानजनक, दृढ़ निष्कर्ष, सोशल मीडिया के लिए)

जब फॉर्मेट तय हो जाता है, तो AI बिना किसी संकोच के इसे भर सकता है।

4. भूमिका (पर्सोना) देकर दृष्टिकोण को स्थिर करें

"आप एक संपादक हैं", "आप एक आईटी सिस्टम प्रबंधक हैं", "आप CFO हैं" जैसी भूमिकाएं देने से, जानकारी लेने का तरीका, शब्द चयन और जोखिम संवेदनशीलता बदल जाती है।

कुंजी केवल "पदनाम" नहीं, बल्कि अनुभव के वर्ष और उपलब्धियां भी निर्दिष्ट करना है।

उदाहरण:
"आप एक SaaS कंपनी में 10 वर्षों से BtoB मार्केटिंग के प्रभारी हैं, और लीड जनरेशन और नर्चरिंग दोनों को संभाल चुके हैं।"

5. बाधाओं को "स्पष्ट रूप से" लिखें (जो नहीं करना है उसे भी शामिल करें)

बाधाएं गुणवत्ता को कम नहीं करतीं, बल्कि इसे बढ़ाती हैं।
कारण सरल है, बिना बाधाओं के AI "सबसे व्यापक सही उत्तर" दे सकता है।

• उपयोग किए जा सकने वाले माध्यम (X, नोट, प्रेस, YouTube आदि)

• बजट सीमा

• अस्वीकृत अभिव्यक्तियाँ (अतिरंजित विज्ञापन, दृढ़ता, चिकित्सा प्रभाव आदि)

• कानूनी और अनुपालन संबंधी चेतावनियाँ

"लिंक को मुख्य पाठ में शामिल न करें" जैसी नियम निर्दिष्टियाँ भी यहां शामिल करने से यह टूटने की संभावना कम होती है।

6. अच्छे और बुरे उदाहरण दिखाकर, मूल्यांकन मानदंड साझा करें

लोगों की लेखन पसंद भिन्न होती है। AI को "आपकी पसंद" का अनुमान लगाना होता है।
इसलिए, संक्षेप में भी सही उदाहरण देकर मानदंड को समायोजित करें।

• अच्छा उदाहरण (यह गति, यह शब्दावली, यह घनत्व)

• खराब उदाहरण (यह अभिव्यक्ति पसंद नहीं, अधिक अमूर्तता नहीं)

यह वास्तविक जीवन में "यह संदर्भ लेख है" जैसी निर्देशों के समान है।

7. एक बार में पूरा न करें। प्रक्रिया को विभाजित करें और "योजना" बनाएं

"पहले संरचना की योजना", "फिर प्रत्येक शीर्षक के तहत मुख्य बिंदु", "अंत में मुख्य पाठ" — यह विभाजन मजबूत है।

AI यदि एक बार में पूरा उत्पाद बनाने की कोशिश करता है, तो बीच में संगति टूट सकती है या वह सुविधाजनक तरीके से जानकारी भर सकता है।

प्रक्रिया को विभाजित करने से, जांच योग्य मध्यवर्ती परिणाम उत्पन्न होते हैं, और सुधार भी आसान हो जाता है।

8. पहले प्रश्न पूछने दें (अपूर्ण जानकारी को उजागर करें)

यह एक गुप्त रूप से प्रभावी तरीका है।

"उत्तर देने से पहले, आवश्यक प्रश्न पूछें" कहने से AI अस्पष्ट बिंदुओं को सूचीबद्ध करता है।
परिणामस्वरूप, हम भी आवश्यकताओं को व्यवस्थित कर सकते हैं, और "पुनः पूछने की समस्या" कम होती है।

9. पुनरावृत्ति सुधार (पुनर्लेखन निर्देश) को आधार बनाएं

एक बार में पूर्णता की बजाय, "प्रारंभिक मसौदा→सुधार" को आधार बनाना अधिक तेज़ है।
सुधार निर्देश के लिए, निम्नलिखित ढांचा उपयोगी है।

• क्या पसंद नहीं है (अमूर्तता, लंबाई, कमजोरी, कठोरता)

• कैसे करना है (विशिष्टता, संक्षिप्तता, मजबूत निष्कर्ष, उदाहरण जोड़ें)

• क्या बचाना है (यह उपमा बचाएं, संरचना बनाए रखें)

10. आत्म-परीक्षण करने दें (गलतियों, चूक, पूर्व शर्तों की जांच करें)

सोशल मीडिया पर विशेष रूप से जोर दिया जाता है कि "AI बिना किसी संकोच के गलत जानकारी दे सकता है"।
यहां प्रॉम्प्ट से काफी सुधार किया जा सकता है।

• "अपने उत्तर की तीन कमजोरियों को बताएं"

• "तथ्य और अनुमान को अलग करें"

• "पूर्व शर्तें कब टूट सकती हैं?"

• "अस्पष्ट बिंदुओं को अस्पष्ट के रूप में चिह्नित करें"

इस "स्वयं निरीक्षण" को अंत में शामिल करने से, खतरनाक निष्कर्ष कम होते हैं।

सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: प्रशंसा और चेतावनी एक साथ व्यक्त की जाती है

ZDNET के लेख के सोशल मीडिया पर शेयर होने पर, प्रतिक्रियाएं दो मुख्य धाराओं में विभाजित हो गईं।

A. "आखिरकार, प्रॉम्प्ट पर निर्भर करता है" समूह

Reddit पर, AI के उत्तर की गुणवत्ता पर "क्या यह 'पूछने का तरीका' खराब नहीं है?" जैसी प्रतिक्रियाएं आईं, और प्रॉम्प्ट सुधार लेखों के लिंक "साक्ष्य" के रूप में साझा किए गए। इसका मतलब है कि, भले ही अनुभव सफल न हो, सुधार की गुंजाइश उपयोगकर्ता के पक्ष में भी है।

B. "अंधविश्वास खतरनाक है, खोज के साथ संयोजन आवश्यक है" समूह

उसी थ्रेड में, AI द्वारा सिस्टम को नुकसान पहुंचाने वाले सुझाव देने, भ्रमित करने वाले खतरनाक कमांड्स प्रस्तुत करने जैसी चिंताएं बार-बार व्यक्त की गईं। निष्कर्ष के रूप में, "AI चैट + वेब खोज + डबल चेक" का संचालन व्यावहारिक है।

C. LinkedIn पर "कार्य कुशलता" के रूप में साझा किया गया

LinkedIn पर ZDNET लेख को "AI के झूठ बोलने की संभावना के साथ, परिणाम को बेहतर बनाने के लिए प्रॉम्प्ट आदतें" के रूप में पेश किया गया, और इसे कार्य उपयोग के संदर्भ (कुशलता और गुणवत्ता स्थिरता) में साझा किया गया।

सारांश: 10 युक्तियाँ "गति" की बजाय "पुनरावृत्ति को कम करने की तकनीक" हैं

ZDNET के लेख में कहा गया "जल्दी अच्छे परिणाम" का मतलब टाइपिंग को कम करना नहीं है, बल्कि पुनरावृत्ति की संख्या को कम करना है।
विशिष्टता, पूर्व शर्तें देना, फॉर्मेट निर्दिष्ट करना, प्रक्रिया को विभाजित करना, और अंत में आत्म-परीक्षण करना। इन सबके साथ, ChatGPT "सुविधाजनक खिलौना" से