Prompt API का इस्तेमाल करते समय, अपने प्रॉम्प्ट को ज़रूरत के मुताबिक बनाने और सबसे अच्छे नतीजे पाने के लिए, कुछ खास रणनीतियों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस पेज पर, Gemini Nano के लिए प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मैट करने के सबसे सही तरीके बताए गए हैं.
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बारे में जानकारी देने वाला दस्तावेज़, जनरेटिव एआई के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, और प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने की रणनीतियां देखें.
इसके अलावा, प्रॉम्प्ट को अपने-आप बेहतर बनाने के लिए, ज़ीरो-शॉट ऑप्टिमाइज़र का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल, जैसे कि gemma-3n-e4b-it को टारगेट कर सकता है.
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने के सबसे सही तरीके
Prompt API के लिए प्रॉम्ट डिज़ाइन करते समय, इन तकनीकों का इस्तेमाल करें:
कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सीखने के लिए उदाहरण दें. अपने प्रॉम्प्ट में अलग-अलग तरह के उदाहरण जोड़ें, ताकि Gemini Nano को यह पता चल सके कि आपको किस तरह के नतीजे चाहिए.
कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सीखने की सुविधा का इस्तेमाल करते समय, प्रीफ़िक्स कैश मेमोरी सुविधा का इस्तेमाल करें. ऐसा इसलिए, क्योंकि उदाहरण देने से प्रॉम्प्ट लंबा हो जाता है और अनुमान लगाने में ज़्यादा समय लगता है.
कम से कम शब्दों में जानकारी दें. बार-बार निर्देशों को दोहराने वाले लंबे-चौड़े प्रीऐंबल से, सही नतीजे नहीं मिलते. अपने प्रॉम्प्ट को सटीक और कम शब्दों में लिखें. अगर आपको मॉडल के व्यवहार को गाइड करने वाले किसी छोटे निर्देश को दोहराना है, तो सिस्टम के निर्देशों का इस्तेमाल करें.
ज़्यादा असरदार जवाब पाने के लिए, स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करें. जैसे, यह सैंपल प्रॉम्प्ट टेंप्लेट, जिसमें निर्देशों, सीमाओं, और उदाहरणों के बारे में साफ़ तौर पर बताया गया है.
जवाब छोटा रखें. एलएलएम के अनुमान लगाने की स्पीड, आउटपुट की लंबाई पर काफ़ी हद तक निर्भर करती है. ध्यान से सोचें कि अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, सबसे छोटा आउटपुट कैसे जनरेट किया जा सकता है. साथ ही, चुने गए फ़ॉर्मैट में आउटपुट को व्यवस्थित करने के लिए, मैन्युअल तरीके से पोस्ट-प्रोसेसिंग करें. स्ट्रक्चर्ड आउटपुट एपीआई का इस्तेमाल करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि जवाब आपकी पसंद के फ़ॉर्मैट में हो.
डेलिमिटर जोड़ें. अपने प्रॉम्प्ट के अलग-अलग हिस्सों को अलग करने के लिए,
<background_information>,<instruction>, और##जैसे डेलिमिटर का इस्तेमाल करें. कॉम्पोनेंट के बीच##का इस्तेमाल करना, Gemini Nano के लिए खास तौर पर ज़रूरी है. इससे मॉडल के हर कॉम्पोनेंट को सही तरीके से समझने की संभावना काफ़ी कम हो जाती है.आसान लॉजिक और किसी टास्क पर ज़्यादा फ़ोकस करना. अगर आपको किसी ऐसे प्रॉम्प्ट से अच्छे नतीजे पाने में मुश्किल हो रही है जिसमें कई चरणों में तर्क करने की ज़रूरत होती है (उदाहरण के लिए, पहले X करो, अगर X का नतीजा A है, तो M करो; नहीं तो N करो; फिर Y करो...), तो टास्क को छोटे-छोटे हिस्सों में बांटें. साथ ही, हर Gemini Nano कॉल को किसी खास टास्क को हैंडल करने दें. इसके अलावा, एक साथ कई कॉल को जोड़ने के लिए कोड का इस्तेमाल करें. अगर आपको एक ही बार में कोई ऐसा मुश्किल टास्क पूरा करना है जिसमें तर्क देने की ज़रूरत होती है, तो सोचने के तरीके का इस्तेमाल करें.
डिटरमिनिस्टिक टास्क के लिए, कम तापमान वाली वैल्यू का इस्तेमाल करें. अगर आपको क्रिएटिविटी पर निर्भर न रहने वाले टास्क पूरे करने हैं, जैसे कि इकाई निकालना या अनुवाद करना, तो
temperatureकी वैल्यू0.2से शुरू करें. इसके बाद, टेस्टिंग के आधार पर इस वैल्यू को ट्यून करें.