प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग भनेको के हो?

Question

Accepted Answer

**प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग** भनेको AI मडेलहरू, विशेष गरी LLMहरूबाट राम्रो नतिजा पाउनको लागि प्रभावकारी **प्रॉम्प्टहरू** (निर्देश/इनपुटहरू) तैयार गर्ने अभ्यास हो। LLMहरू प्राकृतिक भाषाको प्रॉम्प्टमा प्रतिक्रिया जनाउँदाभएकोले, तपाईंले कसरी प्रॉम्प्ट तयार गर्नुहुन्छ भनेर आउटपुटको गुणस्तरमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पर्छ।

## प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग भनेको के हो

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## आधारभूत प्रविधिहरू

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग बुझ्नु महत्त्वपूर्ण, क्रमशः प्रासङ्गिक ज्ञान हो किनभने **प्रॉम्प्टिङ्ग LLMहरूबाट राम्रो नतिजा पाउनको मुख्य तरिका हो**, जो सर्वत्र प्रयोग गरिन्छ, त्यसैले यो एक व्यावहारिक, माग भएको सीप हो।

प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग — LLMहरूबाट राम्रो नतिजा पाउनको लागि प्रभावकारी प्रॉम्प्टहरू तैयार गर्नु — महत्त्वपूर्ण छ किनभने LLMहरू प्राकृतिक-भाषाको प्रॉम्प्टमा प्रतिक्रिया जनाउँदछन्, र **तपाईंले कसरी प्रॉम्प्ट तयार गर्नुहुन्छ भनेर आउटपुटको गुणस्तरमा महत्त्वपूर्ण रूपमा असर गर्छ**।

प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग भनेको के हो भनेर बुझ्नु (LLMलाई दिइने इनपुट डिजाइन गर्नु ताकि तपाईंले चाहेको आउटपुट पाऊन सकेर, राम्रो प्रॉम्प्टहरूले राम्रो नतिजा दिई, कोडिङ्ग आवश्यक नगरी) यो मुख्य सीपलाई स्पष्ट गर्दछ।

आधारभूत प्रविधिहरू बुझ्नु — स्पष्ट र विशिष्ट हुनु (अस्पष्ट प्रॉम्प्टहरूले अस्पष्ट नतिजा दिन्छन्), सन्दर्भ दिनु, इच्छित ढाँचा निर्दिष्ट गर्नु, उदाहरणहरू प्रदान गर्नु (few-shot prompting), भूमिका तोकिनु, जटिल कार्यहरूलाई विभाजन गर्नु (chain-of-thought, चरण दर चरण सोच्नु), र पुनरावृत्ति गर्नु — प्रभावकारी प्रॉम्प्टिङ्गको लागि व्यावहारिक उपकरण किट प्रदान गर्दछ।

**यो किन महत्त्वपूर्ण छ** बुझ्नु — कि एकै मडेलले प्रॉम्प्टमा आधारित धेरै फरक नतिजा दिन्छ (त्यसैले प्रॉम्प्टिङ्ग आउटपुट गुणस्तरको मुख्य उपाय हो), कि प्रभावकारी प्रॉम्प्टिङ्गले सटीक, प्रासङ्गिक, राम्रोसँग ढाँचा गरिएको प्रतिक्रिया दिन्छ, र यो क्रमशः मूल्यवान छ किनभने LLMहरू सर्वत्र प्रयोग गरिन्छन् — प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्गको महत्त्व र व्यावहारिक मूल्य स्पष्ट गर्दछ।

जसरी LLMहरू अगणित उपकरण र कर्मप्रवाहमा एकीकृत हुँदैछन्, तिनीहरूलाई प्रभावकारीरूपमा प्रॉम्प्ट गर्ने क्षमता क्रमशः मूल्यवान, माग भएको व्यावहारिक सीप हो (विकासकर्ताहरू र धेरै अन्यहरूको लागि)।

चूँकि प्रॉम्प्टिङ्ग LLMहरूबाट राम्रो नतिजा पाउनको मुख्य तरिका हो (एकै मडेलले प्रॉम्प्टमा आधारित धेरै फरक नतिजा दिन्छ), LLMहरू व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छन्, र प्रभावकारी प्रॉम्प्टिङ्ग (स्पष्टता, सन्दर्भ, ढाँचा, उदाहरणहरू, भूमिकाहरू, चरण-दर-चरण) एक व्यावहारिक सीप हो, प्रॉम्प्ट इञ्जिनियरिङ्ग बुझ्नु मूल्यवान, क्रमशः प्रासङ्गिक ज्ञान हो — LLMहरूलाई प्रभावकारीरूपमा प्रयोग गर्नको लागि मुख्य व्यावहारिक सीप (आउटपुट गुणस्तरको मुख्य उपाय), क्रमशः माग गरिने जसरी LLMहरू व्यापक हुँदै जान्छन्, र आधुनिक AI सँग काम गरिरहेको कसैको लागि महत्त्वपूर्ण व्यावहारिक ज्ञान।