প্রম্পট এপিআই (Prompt API) ব্যবহার করার সময়, আপনার প্রম্পটগুলোকে নিজের মতো করে সাজাতে এবং সর্বোত্তম ফলাফল পেতে কিছু নির্দিষ্ট কৌশল অবলম্বন করা যায়। এই পৃষ্ঠায় জেমিনি ন্যানো (Gemini Nano)-এর জন্য প্রম্পট ফরম্যাট করার সর্বোত্তম পদ্ধতিগুলো বর্ণনা করা হয়েছে।
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কিত আরও সাধারণ নির্দেশনার জন্য, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং হোয়াইটপেপার , জেনারেটিভ এআই-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং , এবং প্রম্পট ডিজাইন কৌশলসমূহ দেখুন।
বিকল্পভাবে, প্রম্পটগুলোকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিমার্জন ও উন্নত করার জন্য, আপনি জিরো-শট অপটিমাইজার ব্যবহার করতে পারেন, যা gemma-3n-e4b-it মতো অন-ডিভাইস মডেলগুলোকে টার্গেট করতে পারে।
প্রম্পট ডিজাইনের সেরা অনুশীলন
প্রম্পট এপিআই (Prompt API)-এর জন্য প্রম্পট ডিজাইন করার সময় নিম্নলিখিত কৌশলগুলো ব্যবহার করুন:
প্রাসঙ্গিক শিক্ষার জন্য উদাহরণ দিন । আপনি জেমিনি ন্যানোকে যে ধরনের ফলাফল আশা করেন তা দেখানোর জন্য আপনার নির্দেশনায় সুবিন্যস্ত উদাহরণ যোগ করুন।
ইন-কনটেক্সট লার্নিং ব্যবহার করার সময় প্রিফিক্স ক্যাশিং ফিচারটি ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন, কারণ উদাহরণ দিলে প্রম্পটটি দীর্ঘ হয় এবং ইনফারেন্স টাইম বেড়ে যায়।
সংক্ষিপ্ত হোন । পুনরাবৃত্তিমূলক নির্দেশনাসহ বিশদ ভূমিকা আশানুরূপ ফল নাও দিতে পারে। আপনার নির্দেশকে সুনির্দিষ্ট ও প্রাসঙ্গিক রাখুন। মডেলের আচরণ নিয়ন্ত্রণকারী কোনো সংক্ষিপ্ত নির্দেশ পুনরাবৃত্তি করার প্রয়োজন হলে, সিস্টেম নির্দেশাবলী ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
আরও কার্যকর প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য প্রশ্নগুলোকে সুগঠিত করুন , যেমন এই নমুনা প্রশ্ন টেমপ্লেটটি, যেখানে নির্দেশাবলী, সীমাবদ্ধতা এবং উদাহরণ স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা আছে।
আউটপুট সংক্ষিপ্ত রাখুন । LLM ইনফারেন্সের গতি আউটপুটের দৈর্ঘ্যের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল। আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রের জন্য কীভাবে সম্ভাব্য সংক্ষিপ্ততম আউটপুট তৈরি করা যায় তা সাবধানে বিবেচনা করুন এবং নির্বাচিত বিন্যাসে আউটপুটকে কাঠামোবদ্ধ করতে ম্যানুয়াল পোস্ট-প্রসেসিং করুন। রেসপন্স আউটপুটটি আপনার পছন্দের বিন্যাসে আছে কিনা তা নিশ্চিত করতে, স্ট্রাকচার্ড আউটপুট এপিআই (Structured Output API) ব্যবহার করুন।
ডিলিমিটার যোগ করুন । আপনার প্রম্পটের বিভিন্ন অংশের মধ্যে বিভাজন তৈরি করতে
<background_information>,<instruction>, এবং##এর মতো ডিলিমিটার ব্যবহার করুন। জেমিনি ন্যানোর জন্য কম্পোনেন্টগুলোর মধ্যে##ব্যবহার করা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি মডেলের প্রতিটি কম্পোনেন্টকে সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।সরল যুক্তি এবং আরও সুনির্দিষ্ট কাজকে প্রাধান্য দিন । যদি একাধিক ধাপের যুক্তিনির্ভর কোনো নির্দেশনায় (যেমন: প্রথমে X করো, যদি X-এর ফলাফল A হয়, তবে M করো; অন্যথায় N করো; তারপর Y করো... ) ভালো ফলাফল অর্জন করা আপনার জন্য কঠিন মনে হয়, তবে কাজটি ভেঙে ফেলার কথা বিবেচনা করুন এবং প্রতিটি জেমিনি ন্যানো কলকে একটি সুনির্দিষ্ট কাজ করতে দিন, আর কোড ব্যবহার করে একাধিক কলকে একসাথে যুক্ত করুন। যদি আপনাকে একবারে একটি জটিল, যুক্তিনির্ভর কাজ করতেই হয়, তবে থিঙ্কিং মোড ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
সুনির্দিষ্ট কাজগুলোর জন্য কম তাপমাত্রার মান ব্যবহার করুন । সত্তা নিষ্কাশন বা অনুবাদের মতো সৃজনশীলতা-নির্ভর নয় এমন কাজগুলোর জন্য,
0.2temperatureমান দিয়ে শুরু করার কথা বিবেচনা করুন এবং আপনার পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে এই মানটি সমন্বয় করুন।