Anthropic ने हाल ही में अपने कंसोल (Console) में एक महत्वपूर्ण अपडेट लॉन्च किया है, जो डेवलपर्स को प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइजेशन और उदाहरण प्रबंधन के नए फीचर्स प्रदान करता है। यह अपग्रेड डेवलपर्स को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने में और अधिक आसान बनाएगा, जिससे अधिक विश्वसनीय AI एप्लिकेशन बनाए जा सकें।
प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता सीधे AI मॉडल के आउटपुट प्रभाव को प्रभावित करती है। हालांकि, विभिन्न मॉडल प्लेटफार्मों के लिए प्रॉम्प्ट की सर्वोत्तम प्रथाएँ अलग-अलग होती हैं, और ऑप्टिमाइजेशन प्रक्रिया अक्सर समय-समय पर कठिन होती है। इस समस्या के समाधान के लिए, Anthropic ने एक प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र पेश किया है जो मौजूदा प्रॉम्प्ट को सुधारने के लिए उन्नत इंजीनियरिंग तकनीकों का स्वचालित रूप से उपयोग करता है, विशेष रूप से अन्य AI मॉडल के लिए लिखे गए प्रॉम्प्ट या हाथ से लिखे गए प्रॉम्प्ट को ऑप्टिमाइज करने के लिए उपयुक्त है।
विशेष रूप से, ऑप्टिमाइज़र प्रॉम्प्ट के प्रभाव को बढ़ाने के लिए पांच प्रमुख तरीकों का उपयोग करता है: सबसे पहले, यह श्रृंखला-चिंतन तर्क को शामिल करता है, जिससे Claude उत्तर देने से पहले व्यवस्थित रूप से प्रश्नों पर विचार करता है; दूसरा, यह उदाहरणों को XML प्रारूप में एकीकृत करता है, जिससे स्पष्टता बढ़ती है; तीसरा, यह मौजूदा उदाहरणों को नए संरचना के अनुसार समृद्ध करता है; चौथा, यह प्रॉम्प्ट को फिर से लिखता है ताकि संरचना को ऑप्टिमाइज किया जा सके और व्याकरण की गलतियों को सही किया जा सके; अंत में, यह Claude के व्यवहार और आउटपुट प्रारूप को निर्देशित करने के लिए सहायक जानकारी को पूर्व-भरेगा।
परीक्षण डेटा दिखाते हैं कि यह ऑप्टिमाइजेशन प्रणाली मल्टी-लेबल वर्गीकरण परीक्षण में सटीकता को 30% तक बढ़ा देती है, और टेक्स्ट सारांश कार्य में 100% शब्द संख्या की सटीकता प्राप्त करती है। उपयोगकर्ता ऑप्टिमाइजेशन परिणामों पर फीडबैक भी प्रदान कर सकते हैं, जिससे प्रॉम्प्ट के प्रभाव को और बेहतर बनाया जा सके।
उदाहरण प्रबंधन के मामले में, डेवलपर्स अब कार्यक्षेत्र में संरचित प्रारूप में उदाहरणों का प्रबंधन कर सकते हैं। सिस्टम स्पष्ट इनपुट/आउटपुट जोड़ी के उदाहरण जोड़ने, मौजूदा उदाहरणों को संपादित करने का समर्थन करता है ताकि प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में सुधार हो सके। जिन प्रॉम्प्ट के लिए कोई उदाहरण नहीं है, उनके लिए Claude स्वचालित रूप से सिंथेटिक उदाहरणों के इनपुट और आउटपुट ड्राफ्ट उत्पन्न कर सकता है, जिससे पूरे प्रक्रिया को सरल बनाया जा सके।
प्रसिद्ध तकनीकी कंपनी Kapa.ai ने इस ऑप्टिमाइज़र की मदद से कई महत्वपूर्ण AI वर्कफ़्लो को Claude प्लेटफ़ॉर्म पर सफलतापूर्वक स्थानांतरित किया है। कंपनी के सह-संस्थापक Finn Bauer ने कहा: "Anthropic का प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र हमारे Claude3.5Sonnet पर माइग्रेशन प्रक्रिया को सरल बना दिया, जिससे हमें उत्पादन चरण में तेजी से प्रवेश करने में मदद मिली।"
वर्तमान में, प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र, उदाहरण प्रबंधन और आदर्श आउटपुट सुविधाएँ सभी Anthropic कंसोल उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। यह प्रणाली न केवल सटीकता को बढ़ाती है, बल्कि आउटपुट प्रारूप की संगति सुनिश्चित करती है, जिससे Claude की जटिल कार्यों को संभालने की क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। डेवलपर्स Anthropic की आधिकारिक दस्तावेज़ों के माध्यम से Claude का उपयोग करके प्रॉम्प्ट को सुधारने और मूल्यांकन करने के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
संदर्भ सामग्री: https://www.anthropic.com/news/prompt-improver
