ਉन्नত ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?

Question

Accepted Answer

ਮੁਢਲੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ, **ਉन्नत ਤਕਨੀਕਾਂ** — few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, ਅਤੇ ਹੋਰ — LLM ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ LLMs ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

## ਮੁੱਖ ਉन्नत ਤਕਨੀਕਾਂ

```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
```

## ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ

```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
```

## ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂ

ਉन्नत ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੀਨੀਅਰ-ਲੈਵਲ ਦਾ ਮੁੱਲਵਾਨ ਗਿਆਨ ਹੈ ਕਿਉਂ ਕਿ ਇਹ **LLM ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ**, ਇਸ ਲਈ LLMs ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ (ਇਕ ਵਿੱਤ ਕਰਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁਨਰ)।

ਮੁਢਲੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਉन्नत ਤਕਨੀਕਾਂ LLMs ਤੋਂ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉਸ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

**ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ** ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ — **few-shot prompting** (ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੇ, ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ), **chain-of-thought** (ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਤਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ, ਜਟਿਲ ਤਰਕ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਇਸ ਦਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾ ਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ), **structured output** (JSON ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਪ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ), **system prompts** (ਸਮੁੱਚੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਸੈਟ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ ਰੋਲ/ਪਰਸੋਨਾ — ਵਧੀਆ, ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਲਾਭਦਾਇਕ LLM ਆਉਟਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Chain-of-thought ਅਤੇ few-shot ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਜਟਿਲ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

**ਵੱਧ ਤਕਨੀਕਾਂ** ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ — decomposition (ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ prompt chaining ਰਾਹੀਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੀਮਪਟਸ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ), self-consistency (ਬਹੁ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਬਹੁਮਤ ਲੈਣਾ), ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਗਾਊਂਡਿੰਗ ਫਰਾਹਮ ਕਰਨਾ (RAG), ਰੁਕਾਵਟਾਂ (ਨਿਰਦਿਸ਼ ਦੇਣਾ ਕਿ ਕਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਿਆ ਨਾ ਕਰੋ), ਅਤੇ systematically prompts ਨੂੰ iterate ਅਤੇ test ਕਰਨਾ — sophisticated prompting ਲਈ ਟੁਲਕਿਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਉन्नত ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ LLM ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮੁਢਲੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਬਿਹਤਰ ਤਰਕ, ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਫ ਏਕੀਕਰਣ (structured output) ਸਮਰਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਜਿਵੇਂ LLMs ਨੂੰ ਅਲ ਹੋਰ sophisticated ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉन्नत ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ (chain-of-thought, few-shot, structured output, decomposition) ਵਿੱਚ ਕਮਾਂਡ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਯੂਜਰਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰਮ ਵਧਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁਨਰ ਹਨ।

ਕਿਉਂ ਕਿ ਉन्नत ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ (few-shot, chain-of-thought, structured output, system prompts, decomposition) LLM ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ LLMs ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇਹ ਇਕ ਕ੍ਰਮ ਵਧਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਉन्नत ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁੱਲਵਾਨ, ਕ੍ਰਮ ਵਧਦਾ ਪ੍ਰাਸੰਗਿਕ senior-level AI ਗਿਆਨ ਹੈ — LLM ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ (chain-of-thought ਤਰਕ, few-shot ਉਦਾਹਰਣਾਂ, structured output, ਅਤੇ decomposition ਰਾਹੀਂ), LLMs ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਅਤੇ ਇਕ ਕ੍ਰਮ ਵਧਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁਨਰ ਜਿਵੇਂ LLMs ਨੂੰ sophisticated ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।