ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?

Question

Accepted Answer

**ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ** AI ਮਾਡਲਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ LLMs ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ **ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ** (ਨਿਰਦੇਸ਼/ਇਨਪੁਟ) ਤੈਅ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਦਿਆ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ LLMs ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਅਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਆਉਟਪੁਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

## ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੀ ਹੈ

```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
```

## ਮੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ

```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
```

## ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ

```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)
```

## ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁੱਲਵਾਨ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਢੁੱਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ **ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ LLMs ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ**, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਬਹੁਤ ਮੰਗਿਆ ਹੋਇਆ ਹੁਨਰ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ — LLMs ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨਾ — ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ LLMs ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ **ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਅਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਆਉਟਪੁਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ**।

ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੀ ਹੈ (ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਦਿੱਤا ਜਾਣ ਵਾਲی ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਤਾਕਿ ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਉਟਪੁਟ ਮਿਲੇ, ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ, ਕਿਸੇ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ) LLMs ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇਸ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

**ਮੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ** ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ — ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਖਾਸ ਹੋਣਾ (ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਤੋਂ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਨਤੀਜੇ), ਸੰਦਰਭ ਦੇਣਾ, ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਰੂਪ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ (ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ), ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ (ਲੜੀ-ਦੀ-ਸੋਚ, ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸੋਚਣਾ), ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ — ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਟੁਲਕਿਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

**ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ** ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ — ਕਿ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਆਉਟਪੁਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਮੁੱਖ ਲਾਭ ਹੈ), ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਸਟੀਕ, ਢੁੱਕਵੇ, ਵਧੀਆ-ਫਾਰਮੈਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲਵਾਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ LLMs ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ — ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਮਾਹਿਰੀ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ LLMs ਗਣਨਾਯੋਗ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮ-ਵਾਹ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲਵਾਨ, ਮੰਗਿਆ ਹੋਇਆ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ ਹੈ (ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ)।

ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ LLMs ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ (ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ), LLMs ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ (ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ, ਸੰਦਰਭ, ਸਰੂਪ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਭੂਮਿਕਾ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ) ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁੱਲਵਾਨ, ਲਗਾਤਾਰ-ਢੁੱਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ — LLMs ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ (ਆਉਟਪੁਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਮੁੱਖ ਲਾਭ), ਲਗਾਤਾਰ-ਬਹੁਤ ਮੰਗਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ LLMs ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ AI ਨਾਲ ਕਾਮ ਕਰ ਰਹੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਹਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।