प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग

Amazon Bedrock परिचय

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Few-shot learning

Few-shot learning क्या है?
- प्रॉम्प्ट में कुछ उदाहरण दे कर मॉडल को गाइड करने की तकनीक
- इससे मॉडल पैटर्न समझता है और जवाब की गुणवत्ता बेहतर होती है
प्रमुख फायदे:
- प्रॉम्प्ट की अस्पष्टता कम होती है
- आउटपुट अधिक सुसंगत और सटीक मिलते हैं

![उदाहरण से सीखने का एक धारणा-आधारित चित्र.] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/6918/datasets/7fcede3aca9c943b8d42c1ee6b00eb00c82eef80/examples.png)

मॉडल्स के साथ Few-shot learning

prompt = """Here are examples of AWS service summaries:

Service: Amazon S3
Summary: Object storage service for storing and retrieving any amount of data.

Service: Amazon EC2
Summary: Virtual servers in the cloud for running applications.

Now, write a similar summary for:
Service: AWS Lambda\n\nSummary:"""

Structured output formatting क्या है?

मॉडल के उत्तरों को स्पष्ट, पूर्वानुमेय फॉर्मेट में व्यवस्थित करता है
ऑटोमेशन और डेटा एक्सट्रैक्शन कार्यों के लिए आदर्श

रिस्पॉन्स फॉर्मेट नियंत्रित करना

विशिष्ट आउटपुट स्ट्रक्चर अनुरोध करें
पार्सिंग के लिए स्पष्ट मार्कर इस्तेमाल करें
फॉर्मेट बाधाएँ परिभाषित करें

prompt = """Analyze AWS Lambda and provide output in this format:
DESCRIPTION:[2-3 sentence description]
KEY FEATURES:
- [feature 1]
- [feature 2]
USE CASES:
1. [use case 1]
2. [use case 2]"""

प्रभावी प्रॉम्प्ट कैसे बनाएँ

Few-shot उदाहरणों को सिस्टम प्रॉम्प्ट्स के साथ मिलाएँ
उदाहरणों के साथ structured फॉर्मेटिंग का उपयोग करें
बेहतर नतीजों के लिए तकनीकों को लेयर करें

prompt = """You are an AWS technical writer. 
Here's an example of how to document APIs:
API: GetItem
Format: - Purpose: [one line], 
- Parameters: [list], 
- Returns: [description]
Now document the following API:
API: PutItem"""

अभ्यास करते हैं!

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