Advanced prompting techniques क्या हैं?

Question

Accepted Answer

Basic prompting से परे, **advanced techniques** — few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, और अन्य — complex tasks के लिए LLM results को काफी बेहतर बनाती हैं। उन्हें समझना LLMs से अधिकतम लाभ उठाने में मदद करता है।

## Key advanced techniques

```text
✓ FEW-SHOT → provide EXAMPLES of input/output in the prompt → the model follows the pattern
  (great for specific formats/behaviors); ZERO-SHOT = no examples (just instructions)
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → ask the model to REASON step by step ('think step by step') →
  improves complex reasoning/math (shows its work → more accurate)
✓ STRUCTURED OUTPUT → ask for a specific format (JSON, etc.) → reliable parsing for app
  integration (often with schemas/tools)
✓ SYSTEM PROMPTS → set overall behavior/role/rules (the model's persistent instructions)
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' → frames responses
```

## More techniques

```text
✓ DECOMPOSITION → break complex tasks into smaller prompts/steps (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → generate multiple answers, take the majority (for reliability)
✓ Provide CONTEXT/data in the prompt (grounding); reference material (RAG)
✓ CONSTRAINTS → specify what to do AND NOT do; format/length/tone requirements
✓ ITERATE and refine; test prompts systematically
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Advanced prompting techniques को समझना मूल्यवान senior-level ज्ञान है क्योंकि वे complex tasks के लिए **LLM results को काफी बेहतर बनाती हैं**, इसलिए वे LLMs का प्रभावी रूप से उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण हैं (एक तेज़ी से मूल्यवान skill)।

Basic prompting से परे, advanced techniques आप LLMs से जो प्राप्त कर सकते हैं उसे काफी बढ़ाती हैं।

**Key techniques** को समझना — **few-shot prompting** (examples प्रदान करना ताकि model pattern का अनुसरण करे, specific formats और behaviors के लिए बढ़िया), **chain-of-thought** (model से step by step reason करने को कहना, इसे अपना काम दिखाकर complex reasoning और math को काफी बेहतर बनाना), **structured output** (विश्वसनीय parsing और app integration के लिए JSON जैसे specific formats माँगना), **system prompts** (overall behavior और rules set करना), और roles/personas — बेहतर, अधिक विश्वसनीय, अधिक उपयोगी LLM outputs प्राप्त करने के लिए शक्तिशाली tools प्रदान करता है।

Chain-of-thought और few-shot विशेष रूप से अत्यधिक प्रभावी techniques हैं जो complex और specific tasks के लिए results को उल्लेखनीय रूप से बेहतर बनाती हैं।

**More techniques** को समझना — decomposition (prompt chaining के माध्यम से complex tasks को छोटे prompts में तोड़ना), self-consistency (reliability के लिए multiple answers उत्पन्न करना और majority लेना), context और grounding प्रदान करना (RAG), constraints (क्या करना है और क्या नहीं करना है यह specify करना), और prompts को systematically iterate और test करना — sophisticated prompting के लिए toolkit का विस्तार करता है।

ये advanced techniques वही हैं जो प्रभावी LLM usage को basic prompting से अलग करती हैं, complex tasks की विश्वसनीय handling, बेहतर reasoning, और applications में clean integration (structured output) को सक्षम बनाती हैं।

जैसे-जैसे LLMs का उपयोग तेज़ी से sophisticated tasks के लिए किया जा रहा है, advanced prompting (chain-of-thought, few-shot, structured output, decomposition) में महारत हासिल करना developers और power users के लिए एक तेज़ी से मूल्यवान skill है।

चूँकि advanced prompting techniques (few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, decomposition) complex tasks के लिए LLM results को काफी बेहतर बनाती हैं और LLMs का प्रभावी रूप से उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण हैं, और चूँकि यह एक तेज़ी से मूल्यवान skill है, इसलिए advanced prompting techniques को समझना मूल्यवान, तेज़ी से relevant होता senior-level AI ज्ञान है — complex tasks के लिए LLM results को काफी बेहतर बनाती हैं (chain-of-thought reasoning, few-shot examples, structured output, और decomposition के माध्यम से), प्रभावी LLM usage के लिए महत्वपूर्ण, और LLMs के sophisticated tasks पर लागू होने के साथ एक तेज़ी से मूल्यवान skill।