नियम-आधारित संकेत: चैटजीपीटी के साथ त्रुटि से निपटने और टीम की दक्षता को कैसे कारगर बनाएं

व्यक्तिगत रूप से, मैंने अपनी टीम के कार्यप्रवाह में चैटजीपीटी को शामिल करके उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त किए हैं। इसने हमें उपयोगकर्ता कहानियों और तकनीकी दस्तावेज़ीकरण की तैयारी को आसान बनाने, विभिन्न विभागों के बीच संचार की आवश्यकता को कम करने और विश्लेषकों पर हमारी निर्भरता कम करने में सक्षम बनाया है।

इस लेख में, मैं एक विशिष्ट उदाहरण प्रदान करूंगा जो यह स्पष्ट करेगा कि कैसे हमने चैटजीपीटी और नियम-आधारित संकेतों की सहायता से इन सभी लक्ष्यों को प्राप्त किया।

प्रभावी संकेतों के निर्माण की चुनौतियाँ

चैटजीपीटी और अन्य जनरेटिव मॉडल के साथ बातचीत करते समय, मुख्य लक्ष्य संकेतों के आधार पर सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करना है। हालाँकि, संकेतों के निर्माण में कुछ चुनौतियाँ हैं जो यह सुनिश्चित करेंगी कि AI निर्देशों का सही ढंग से पालन करता है। प्रांप्ट की संरचना के कारण अक्सर समस्याएँ उत्पन्न होती हैं, जिसके कारण AI या तो पूरी तरह से अनुरोध का पालन नहीं करता है, या अनावश्यक 'शोर' शब्दों पर ध्यान केंद्रित करता है।

चैटजीपीटी से प्राप्त परिणामों की गुणवत्ता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि उपयोगकर्ता कितनी सटीकता से संकेत तैयार करता है और स्पष्ट निर्देश प्रदान करता है। मेरा अनुमान है कि ChatGPT द्वारा प्रदान की गई लगभग 90% प्रतिक्रियाएँ मान्य हैं और समस्या या प्रश्न को पूरी तरह से संबोधित करती हैं। इस प्रक्रिया में एकमात्र सीमा उपयोगकर्ता है, क्योंकि यह उन पर निर्भर है कि तंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयुक्त संकेतों को कैसे तैयार किया जाए। इसके लिए, मैंने अपना स्वयं का नियम-आधारित संकेत सूत्र विकसित किया है।

नियम-आधारित संकेत क्या है?

ChatGPT से गुणवत्तापूर्ण उत्तर प्राप्त करने के लिए विशिष्ट संकेतों की आवश्यकता होती है। जबकि आप ChatGPT से एक प्रश्न पूछ सकते हैं और एक सरल प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं, ChatGPT को 'सुपर डेवलपर' के रूप में नामित करके एक विशेष परिणाम की मांग करना एक बेहतर उत्तर देता है। इससे भी बेहतर, अपने संकेत को तालिका के रूप में संरचित करना और भी उच्च-गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ बनाता है। हालाँकि, नियम-आधारित संकेतों का उपयोग करके सबसे सटीक परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।

नियम-आधारित संकेत तैयार करने के लिए, आपको इन चरणों का पालन करना चाहिए:

1. समस्या को सटीकता से पहचानें।
2. संकेत के प्राथमिक मुद्दों और उद्देश्यों को निर्धारित करें (आपको उन्हें स्पष्ट रूप से समझना चाहिए)।
3. अपने मन में या कागज पर समाधान की कल्पना करें।
4. जटिल कार्यों को छोटे-छोटे चरणों में तोड़ दें।
5. एक स्पष्ट संरचना और विशिष्ट शीघ्र-लेखन नियमों के अनुसार, अपने संकेत को यथासंभव सरलतम शब्दों में बताएं।

नियमों के एक विशिष्ट सेट का पालन करते हुए इस तरह से बनाए गए संकेत, जिनकी मैं किसी अन्य लेख में चर्चा करूंगा, 99% समय में मान्य प्रतिक्रियाएँ प्रदान करते हैं। व्यावहारिक मामलों का उपयोग करते हुए मुझे आपको यह दिखाने की अनुमति दें कि इसने मेरी मदद कैसे की।

बोनस: मैं लेख के अंत में नियम-आधारित संकेत का एक उदाहरण साझा करूँगा।

कैसे संकेतों ने मेरी टीम की क्षमता को बढ़ाया: एक केस स्टडी

हाल ही में, हमारी टीम के पास एक प्रोजेक्ट था जिसके लिए हमें एक ऐसा इंटीग्रेशन बनाने की आवश्यकता थी जो त्रुटियों को संभालने के साथ-साथ दो सिस्टम के बीच संस्थाओं को कुशलतापूर्वक सिंक करने में सक्षम हो। सफलता सुनिश्चित करने के लिए, हमें विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करना था:

• सबसे पहले, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता थी कि हमारा समाधान उत्पादन के उपयोग के लिए उपयुक्त था और हमें उत्पन्न होने वाली किसी भी सिंक्रनाइज़ेशन समस्याओं के मूल कारण की शीघ्रता से पहचान करने की अनुमति देता है।
• दूसरे, हमें इंटरफ़ेस परिवर्तनों के साथ उपयोगकर्ता के व्यवहार से संबंधित कई मामलों को संबोधित करने के लिए व्यापार विश्लेषकों के साथ जुड़ना पड़ा। हमने अपने उपयोगकर्ताओं/टीम को वास्तव में आवश्यक और अपेक्षित कार्यक्षमता प्रदान करने का लक्ष्य रखा है।
• अंत में, हमें उन तकनीकी मामलों को प्राथमिकता देनी थी जिन्हें पहले कवर करने की आवश्यकता थी। हमें शेड्यूल के अनुसार समाधान देने के लिए आवश्यक कार्य को कम करते हुए प्रत्येक संभावित समस्या को हल करने के लिए सबसे प्रभावी तकनीकों को निर्धारित करने की आवश्यकता थी।

इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, हमने चैटजीपीटी और नियम-आधारित संकेतों का उपयोग किया। लेकिन शुरू में हमें जटिल कार्यों को स्पष्ट उद्देश्यों में बदलना पड़ा।

लक्ष्य पहले

अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, हमने कुछ प्रमुख लक्ष्यों और मैट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित किया:

• व्यापार विश्लेषकों पर निर्भरता कम करके डेवलपर्स को सशक्त बनाएं: संचार को सुव्यवस्थित करके, हमारी टीम तेजी से आगे बढ़ सकती है और समाधानों को तेजी से तैनात कर सकती है, विकास की समयसीमा और उत्पादकता में सुधार कर सकती है।
• ऑप्टिमाइज्ड टास्क ब्रेकडाउन प्रोसेस: टीम अधिक कुशलता से काम करती है और टास्क डिकंपोज़िशन प्रोसेस को सुव्यवस्थित करके काम को तेज़ी से पूरा करती है, जिसके परिणामस्वरूप समयसीमा कम हो जाती है और आउटपुट बढ़ जाता है।
• विकल्पों और तकनीकी निर्णयों के मूल्यांकन में लगने वाला न्यूनतम समय: विशिष्ट दृष्टिकोणों पर बहस करने में लगने वाले हमारे समय को कम करके, टीम विकास चक्र को कम कर सकती है और कार्यों को जल्द पूरा कर सकती है, दक्षता में सुधार कर सकती है।
• उत्पादक और त्वरित टीम वर्कफ़्लो की स्थापना: हम एक साथ कैसे काम करते हैं, इसका अनुकूलन करने से टीम को गुणवत्ता बनाए रखते हुए, उत्पादकता में सुधार करते हुए कार्यों को तेज़ी से पूरा करने की अनुमति मिलती है।
• तकनीकी चुनौतियों को दूर करने और लक्ष्य परिणामों को पूरा करने पर ध्यान केंद्रित: टीम तकनीकी उत्कृष्टता और परिणामों को प्राथमिकता देकर कोड की गुणवत्ता में सुधार करती है, जिससे कम संभावित दोष और त्रुटियों के साथ कम जटिलता होती है।

ChatGPT और शीघ्र इंजीनियरिंग के माध्यम से लक्ष्यों को प्राप्त करना

हमने चैटजीपीटी का लाभ उठाया और अनुकूलित किया कि हम अपने प्रमुख उद्देश्यों को पूरा करने के लिए कैसे संकेत देते हैं। चूंकि त्रुटियों और सिंक मुद्दों को संभालना मुख्य रूप से तकनीकी और परियोजनाओं के अनुरूप है, इसलिए हमने सफलता को चलाने के लिए चैटजीपीटी की त्वरित पीढ़ी का परीक्षण करने का अवसर देखा।

हमने पहले उच्च प्राथमिकता वाली जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, प्रत्येक लक्ष्य के लिए संकेत लिखकर शुरुआत की। ChatGPT के साथ यूजर स्टोरी प्रॉम्प्ट का उपयोग करते हुए, हमने अपने अगले विकास चक्र में समीक्षा और समावेश के लिए जल्दी से विस्तृत उपयोगकर्ता कहानियां तैयार कीं। इसने आगे व्यापार विश्लेषक की भागीदारी की हमारी आवश्यकता को कम कर दिया, जिससे हमें तकनीकी कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिली।

हमारी टीम की उत्पादकता बढ़ी, जबकि विकास की समय-सीमा और चक्र गिर गए। फीडबैक के लिए आवश्यक बैठकों की संख्या में भी काफी गिरावट आई है। हमने एक एरर हैंडलिंग प्रश्नावली प्रॉम्प्ट बनाकर संचार की बाधाओं को दूर किया जो हमारे और हितधारकों के लिए मूल्यवान प्रश्न प्रदान करता है।

हमने तकनीकी दस्तावेज और टीम चर्चाओं के रूप में उपयोग के लिए महत्वपूर्ण परियोजना कलाकृतियों को तेजी से उत्पन्न करने के लिए संकेतों का भी उपयोग किया। इसने सभी सदस्यों को बिना किसी अतिरिक्त कदम के सिस्टम, प्रक्रिया, उत्पाद और वितरण निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी दी।

प्रत्येक विकास चरण का 20% संकेत बनाने और अनुकूलित करने के लिए समर्पित करके, हमने पारेटो सिद्धांत लागू किया - 80% परिणाम 20% कारणों से उत्पन्न होते हैं - सॉफ्टवेयर विकास और शीघ्र इंजीनियरिंग के लिए। इसने हमारे वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया और समग्र परिणामों में सुधार किया।

कुल मिलाकर, हमने कई नियम-आधारित संकेत बनाने, अपनी टीम और हितधारकों के साथ निर्णय लेने में तेजी लाने और समय पर डिलीवरी को सक्षम करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग किया। प्रॉम्‍प्‍ट्स ने प्रोजेक्‍ट आर्टिफैक्ट तैयार किए और हमारे बिजनेस एनालिस्ट पर निर्भरता कम की, जिससे हमें तकनीकी काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिली। हमारे बेहतर वेग, छोटी समयसीमा और घटे हुए चक्र इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि प्राकृतिक भाषा निर्माण के लिए एआई को रणनीतिक रूप से लागू करने से वर्कफ़्लो के भविष्य की दिशा में उत्पादकता और लक्ष्य उपलब्धि कैसे बढ़ सकती है।

ChatGPT का लाभ उठाने और शीघ्र अनुकूलन ने हमारे डेवलपर्स को सशक्त बनाया, कार्य अपघटन को अनुकूलित किया, वर्कफ़्लो और तकनीकी विकल्पों पर बहस करने में कम से कम समय बिताया, एक कुशल टीम वर्कफ़्लो स्थापित किया, और तकनीकी चुनौतियों को हल करने और परिणामों को पूरा करने पर ध्यान केंद्रित किया। परिणाम खुद अपनी कहानी कहते हैं। हमारी सफलता डिजिटल परिवर्तन में तेजी लाने के लिए एआई के मूल्य को सिद्ध करती है।

बोनस: नियम-आधारित संकेत का उदाहरण

जैसा कि वादा किया गया था, मैं एक व्यापार विश्लेषक नियम-आधारित संकेत का एक वास्तविक उदाहरण साझा कर रहा हूं, जिसे मैं उपयोगकर्ता स्टोरी लेखकों को संभालने में त्रुटि के लिए उपयोग करने के लिए संशोधित करूंगा।

परिणामस्वरूप, इस तरह के संकेत से निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होते हैं:

मुझे आशा है कि यह उन सभी के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करेगा जो अपनी परियोजनाओं में त्रुटि से निपटने और सिंक्रनाइज़ेशन के मुद्दों के लिए नियम-आधारित संकेतों को लागू करना चाहते हैं।