प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें: एक व्यापक मार्गदर्शिका

जनरेटिव AI ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ हमारे संवाद करने और उसके बारे में सोचने का तरीका बदल दिया है। ChatGPT और Anthropic के Claude जैसे संवादात्मक AI के साथ, आपको बस कुछ प्रॉम्प्ट टाइप करने होते हैं और AI मॉडल आमतौर पर वही जानकारी देता है जिसकी आपने मांग की है। अब सवाल यह है कि ये असाधारण AI मॉडल बनाने वाले पेशेवर कौन हैं?

ML इंजीनियर, AI इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट, और, स्वाभाविक रूप से, प्रॉम्प्ट इंजीनियर लगातार शोध करते हैं और अविश्वसनीय AI क्षमताएँ सामने लाते हैं। तो, प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में करियर शुरू करना अगली बड़ी चीज़ हो सकता है, जैसे 2000 के शुरुआती दशक में सॉफ्टवेयर डेवलपर होना था।

चाहे आप पहले से डेटा प्रोफेशनल हों या AI आपका जुनून हो, यह गाइड आपके लिए है। इस लेख में, हम चरण-दर-चरण बताएंगे कि प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें। आइए शुरू करें!

प्रॉम्प्ट इंजीनियर क्या करता है?

आज कोई भी गैर-तकनीकी व्यक्ति ChatGPT पर जाकर अपनी ज़रूरत बता सकता है। फिर हमें प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की ज़रूरत क्यों है? क्योंकि प्रॉम्प्ट इंजीनियर जानते हैं कि AI मॉडल से सटीक परिणाम कैसे निकलवाने हैं। वे सही सवाल गढ़ते हैं और ट्रिगर करने वाले प्रॉम्प्ट बनाते हैं ताकि मॉडल सर्वोत्तम नतीजे दे।

मान लीजिए आपको लॉगिन पेज के लिए Python कोड चाहिए। आप GPT से कुछ यूँ कह सकते हैं: “लॉगिन पेज बनाने के लिए Python कोड लिखें,” लेकिन जो व्यक्ति प्रॉम्प्टिंग जानता है, वह कहेगा: “एक Python डेवलपर की तरह काम करें और एक जूनियर डेवलपर को सिखाएँ कि यूज़रनेम और पासवर्ड के इनपुट फ़ील्ड और एक लॉगिन बटन वाला लॉगिन पेज कैसे बनाया जाए।” यही इस विधा का सार है, और आप हमारे कोर्स Understanding Prompt Engineering में इसके बारे में और जान सकते हैं।

प्रॉम्प्ट इंजीनियर बड़े भाषा मॉडलों से जुड़े तकनीकी पहलू भी बहुत करते हैं। वे प्रॉम्प्ट के जरिए AI मॉडलों का परीक्षण और फाइन-ट्यूनिंग करते हैं। इस प्रक्रिया में विभिन्न प्रॉम्प्ट पर मॉडल की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करके उसके व्यवहार को ट्रैक करना शामिल है। फिर वे पैटर्न और पक्षपात ढूँढते हैं, आउटपुट डेटा पर A/B टेस्ट चलाते हैं, और सीमाओं को दूर करने के लिए प्रॉम्प्ट को सुधारते हैं। इसी तरह, उन्हें मॉडल की सीमाओं और ताकतों को समझना होता है और प्रतिक्रियाओं के आधार पर प्रॉम्प्ट को क्रमिक रूप से बेहतर करना होता है।

कुल मिलाकर, कस्टम एप्लिकेशन के लिए पूरी AI प्रॉम्प्ट जनरेशन प्रक्रिया को अनुकूलित करने में प्रॉम्प्ट इंजीनियर अहम भूमिका निभाते हैं।

प्रॉम्प्ट इंजीनियर की जिम्मेदारियाँ

यहाँ रोज़मर्रा के काम में प्रॉम्प्ट इंजीनियर क्या करते हैं, उसका सारांश दिया गया है: 

• प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार करना: AI मॉडलों से इच्छित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए सटीक और संदर्भानुकूल प्रॉम्प्ट विकसित करना।
• AI व्यवहार का परीक्षण: अलग-अलग प्रॉम्प्ट पर मॉडलों की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करना, उत्पन्न आउटपुट में पैटर्न, पक्षपात या असंगतियाँ पहचानना।
• प्रॉम्प्ट का परिष्कार और अनुकूलन: मॉडल की शुद्धता और विश्वसनीयता बढ़ाने हेतु क्रमिक परीक्षण के माध्यम से प्रॉम्प्ट को निरंतर सुधारना।
• A/B टेस्ट करना: विभिन्न प्रॉम्प्ट की प्रभावशीलता की तुलना करना और उपयोगकर्ता फीडबैक व प्रदर्शन मीट्रिक्स के आधार पर उन्हें परिष्कृत करना।
• प्रॉम्प्ट फ्रेमवर्क का दस्तावेजीकरण: विशिष्ट उपयोग मामलों या उद्योगों के लिए पुन: प्रयोज्य, अनुकूलित प्रॉम्प्ट की लाइब्रेरी बनाना।
• हितधारकों के साथ सहयोग: डेवलपर्स, प्रोडक्ट टीमों और क्लाइंट्स के साथ काम करना ताकि AI-जनित आउटपुट व्यवसाय या प्रोजेक्ट उद्देश्यों के अनुरूप हों।
• AI मॉडलों का फाइन-ट्यून करना: प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान अनुकूलित प्रॉम्प्ट का उपयोग करके विशिष्ट एप्लिकेशनों के लिए प्री-ट्रेंड मॉडलों के व्यवहार में सुधार करना।
• नैतिक AI उपयोग सुनिश्चित करना: प्रॉम्प्ट और आउटपुट में मौजूद पक्षपात की पहचान और शमन करना ताकि निष्पक्षता, समावेशन और नैतिक दिशानिर्देशों का पालन हो।
• उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित और शिक्षित करना: एंड-यूज़र्स और टीमों को AI मॉडलों से प्रभावी ढंग से संवाद करने के सर्वोत्तम तरीकों को समझने में मदद करना।

तालिका: AI में प्रमुख भूमिकाओं की तुलना

प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें

प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनना एक समझदारी भरा करियर कदम है, खासकर जब Gen AI सबसे तेज़ी से बढ़ती तकनीकों में से एक है और अगले दस वर्षों में महत्वपूर्ण वृद्धि की उम्मीद है, और उद्योग के 2030 तक $356.10bn के होने का अनुमान है। यहाँ AI प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनने पर गहराई से नज़र डालते हैं।

बुनियाद सीखें

1. Python में महारत हासिल करें

प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को Python प्रोग्रामिंग की ठोस समझ चाहिए। Python जानने से आप NLP और डीप लर्निंग मॉडल तेज़ी से सीख सकते हैं।

एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में, आप पूरा भाषा मॉडल खुद नहीं बनाएँगे। लेकिन कुछ उच्च-भुगतान वाली प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग भूमिकाएँ आपसे भाषा मॉडलों द्वारा जनित डेटा का विश्लेषण करने और उससे अंतर्दृष्टि निकालकर मॉडल को बेहतर बनाने की अपेक्षा करती हैं। और जब डेटा संभालने की बात आती है, तो Python सबसे आगे है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए Python ऐसे सीखें:

• सिंटैक्स सीखें
• NumPy, Pandas, Matplotlib और Scikit-learn लाइब्रेरीज़ जानें
• NLTK, spaCy, TextBlob और अन्य नैचुरल लैंग्वेज लाइब्रेरीज़ के साथ हाथ आज़माएँ
• डेटा विश्लेषण का अभ्यास करें
• मशीन लर्निंग मॉडलों के बारे में जानें
• Python कोडिंग का अभ्यास करें

2. AI की मूल बातें समझें

अपने व्यावसायिक सफर की शुरुआत उस तकनीक से परिचित होकर करें जिसका आप उपयोग करने वाले हैं। इस मामले में, पहले समझें कि AI क्या है और फिर उसके उपक्षेत्रों का अन्वेषण करें। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के पीछे का मूल विचार बहुत रोचक है—मशीनों को बुद्धिमानी से और मनुष्यों की तरह विशेष कार्य करने में सक्षम बनाना।

मशीन लर्निंग, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, डेटा साइंस, डीप लर्निंग, और कई अन्य उपक्षेत्र AI के इस बड़े दायरे का हिस्सा हैं। पहले इन सभी तकनीकों का एक अवलोकन लें और जानें कि ये एक-दूसरे से कैसे भिन्न हैं।

AI की बुनियाद सीखने के लिए नीचे दिए संसाधन देखें:

• AI Fundamentals Skill Track: यहाँ आप AI की मूल बातें, ChatGPT जैसे LLMs, Gen AI अवधारणाएँ और मशीन लर्निंग का अवलोकन सीखेंगे।
• Understanding Artificial Intelligence Course: इसमें दैनिक जीवन में AI, कार्यस्थल पर AI, संस्थाओं में AI का एकीकरण, और जनरेटिव AI मॉडल शामिल हैं।

बड़े भाषा मॉडलों का डीप लर्निंग और NLP के साथ बहुत मज़बूत संबंध है। यद्यपि सभी प्रॉम्प्ट इंजीनियर शून्य से AI मॉडल नहीं बनाते, फिर भी यह अपेक्षित है कि वे जिस भाषा मॉडल को प्रॉम्प्ट करते हैं उसे समझने के लिए मज़बूत NLP और डीप लर्निंग कौशल रखें।

3. NLP के बारे में जानें

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इस समय AI के सबसे चर्चित विषयों में से एक है। यह कंप्यूटरों को मानव भाषाएँ पढ़ने और समझने देता है। इससे भी बढ़कर, यह मशीनों को प्राकृतिक भाषा में मनुष्यों जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।

साथ ही, NLP आपको ऐसे ट्रिगरिंग प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने में मदद करता है जो AI मॉडल को लक्षित आउटपुट देने के लिए ढाल सकते हैं। इसलिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में, NLP में महारत ज़रूरी है। NLTK, spaCy, और Transformers जैसी NLP लाइब्रेरीज़ का अन्वेषण करें ताकि आप भाषा डेटा संभालने के लिए तैयार हों।

आप बुनियादी टेक्स्ट प्रोसेसिंग में पारंगत होकर शुरू करें और टोकनाइज़ेशन, सेंटिमेंट एनालिसिस, और टेक्स्ट समरीकरण जैसी तकनीकों में गहराई तक जाएँ।

यहाँ कुछ बेहतरीन NLP संबंधित लेख और कोर्स हैं:

• What is Natural Language Processing?
• Introduction to Natural Language Processing in Python
• Natural Language Processing Skill Track

4. डीप लर्निंग और Transformer मॉडलों में महारत हासिल करें

प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनने की राह में, आप अक्सर GPT, Gemini, LLaMA 3 जैसे बड़े भाषा मॉडलों से रूबरू होंगे। ये LLMs मूलतः स्केल किए हुए डीप लर्निंग मॉडल हैं, जो प्राकृतिक भाषा को समझने और जनरेट करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इन्हें प्रभावी ढंग से संभालने के लिए, आपको डीप लर्निंग अवधारणाओं की ठोस समझ चाहिए।

उदाहरण के लिए, ChatGPT को 175 बिलियन से अधिक न्यूरॉन्स पर प्रशिक्षित किया गया है। ये न्यूरॉन्स क्या हैं और इन्हें कैसे प्रशिक्षित किया जाता है, यह समझने के लिए पहले न्यूरल नेटवर्क की अवधारणा जानना ज़रूरी है, जो कई डीप लर्निंग एल्गोरिद्म की रीढ़ है।

अगला, आप जानते होंगे कि GPT में ‘T’ का मतलब ‘Transformer’ है। लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल, जिनमें ChatGPT भी शामिल है, Transformer आर्किटेक्चर पर आधारित हैं।

Transformer आर्किटेक्चर “अटेंशन मैकेनिज़्म” का उपयोग करते हैं—इनपुट डेटा के केवल प्रासंगिक हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करके मॉडल की शुद्धता बढ़ाने की तकनीक। इन आर्किटेक्चर्स का अध्ययन करने से आप प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार कर पाएँगे।

प्रैक्टिकल स्किल्स विकसित करें ताकि प्रॉम्प्ट इंजीनियर बन सकें

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में आने के लिए डिग्री अनिवार्य नहीं है, लेकिन कुछ तकनीकी कौशलों में व्यावहारिक अनुभव ज़रूर होना चाहिए। आइए उन भाषाओं और तकनीकों को देखें जिनमें उत्कृष्टता पाना ज़रूरी है।

5. प्री-ट्रेंड मॉडलों के साथ हाथ-on

प्रॉम्प्ट इंजीनियर अपने समय का एक बड़ा हिस्सा प्री-ट्रेंड मॉडलों के साथ काम करते हुए बिताते हैं। अगर आप नहीं जानते, तो प्री-ट्रेंड मॉडल वे आधारभूत AI मॉडल होते हैं जिन्हें विशाल मात्रा के डेटा पर व्यापक रूप से प्रशिक्षित किया गया होता है। किसी भी बड़े भाषा मॉडल के निर्माण की यह पहली सीढ़ी है।

अगर आप सच में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में महारत चाहते हैं, तो GPT-4, Llama 3, Claude 3 आदि जैसे मौजूदा प्री-ट्रेंड मॉडलों से परिचित हों। अलग-अलग प्रॉम्प्ट दें और देखें वे कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। उनकी टेक्स्ट जनरेशन क्षमताओं को समझें और सीमाएँ पहचानें।

इसके अलावा, समझें कि ये मॉडल किन पैरामीटर्स पर प्रशिक्षित होते हैं। कई बार आपको विशिष्ट परिणाम पाने के लिए उनके हाइपरपैरामीटर्स ट्यून करने पड़ते हैं।

6. कस्टम एप्लिकेशनों के लिए फाइन-ट्यूनिंग

बहुत कम कंपनियाँ शून्य से बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षित कर पाती हैं। इसलिए अन्य कंपनियाँ आपको प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में लाती हैं और मौजूदा प्री-ट्रेंड मॉडलों को उनके कस्टम एप्लिकेशनों के लिए फाइन-ट्यून करने का काम देती हैं।

उदाहरण के लिए, कोई प्री-ट्रेंड मॉडल आपके डिज़ाइन आवश्यकताओं के मुताबिक HTML फ़ाइल जनरेट न कर पाए। लेकिन आप उसे UI और HTML-विशिष्ट डेटासेट पर फाइन-ट्यून करके इच्छित आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं।

कुल मिलाकर, किसी भी प्री-ट्रेंड मॉडल को विशिष्ट कार्यों के लिए फाइन-ट्यून करना एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर को आना चाहिए। यह छोटे और विशिष्ट डेटासेट के साथ मॉडल को फीड करके किया जा सकता है।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, और ट्रांसफर लर्निंग वे ज़रूरी कौशल हैं जिनसे आप प्री-ट्रेंड मॉडल को स्वयं फाइन-ट्यून कर सकते हैं।

ध्यान रखें, इन तकनीकी कौशलों की गहराई उस भूमिका की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं।

आम तौर पर, एंट्री-लेवल भूमिकाओं के लिए केवल NLP अवधारणाएँ और चतुर प्रॉम्प्ट बनाने की क्षमता से शुरुआत हो सकती है। हालाँकि, सीनियर-लेवल या उच्च-भुगतान वाले कार्यों में NLP लाइब्रेरीज़, डीप लर्निंग एल्गोरिद्म और उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकों में अधिक गहन व्यावहारिक अनुभव अपेक्षित हो सकता है।

फाइन-ट्यूनिंग सीखने में मदद के लिए यहाँ कुछ व्यापक गाइड दिए गए हैं:

• An Introductory Guide to Fine-Tuning LLMs
• Fine-tuning GPT-3 Using the OpenAI API and Python
• Fine-tuning LLaMA 2: A Step-by-Step Guide to Customizing the Large Language Model
• How to Fine Tune GPT 3.5: Unlocking AI's Full Potential
• FLAN-T5 Tutorial: Guide and Fine-Tuning

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें

विभिन्न प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का अन्वेषण करें और अपनी लेखन क्षमता में रचनात्मक बनें। आइए देखें कि आप प्रॉम्प्ट बनाने में कैसे बेहतर हो सकते हैं।

7. प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग में महारत

भाषा मॉडल आपके दिए इनपुट के आधार पर परिणाम देते हैं। यदि आप AI मॉडल को बिल्कुल समझा सकें कि आपको क्या चाहिए और उसे वांछित आउटपुट देने के लिए ट्यून कर सकें, तो बस—आप खुद को प्रॉम्प्ट इंजीनियर कह सकते हैं।

स्पष्ट प्रॉम्प्ट लिखना और मौजूदा प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाना प्रॉम्प्ट इंजीनियरों के दो मुख्य काम हैं। उन्हें ऐसे सवाल और वाक्य गढ़ने होते हैं जो AI मॉडल को प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं की ओर मोड़ दें।

इसके लिए, आपका लेखन अच्छा होना चाहिए, और बेहतर प्रॉम्प्ट लिखने का एक सुझाव है कि उनमें संदर्भ और निर्देश शामिल करें। हालाँकि, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में माहिर बनने के लिए, आपको कुछ उन्नत प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें सीखनी होंगी, जिन पर हम अगले खंड में जाएँगे।

8. उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकें

हम पहले ही आपको प्री-ट्रेंड मॉडलों के साथ प्रयोग करने की सलाह दे चुके हैं, और यह दोहराने योग्य बात है। DALL-E, GPT-2, GPT-3 या BERT का उपयोग करके अलग-अलग प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का अभ्यास करें और देखें कि वे कैसे व्यवहार करते हैं।

मॉडल प्रॉम्प्टिंग के कई तरीके हैं, जैसे ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग, वन-शॉट प्रॉम्प्टिंग, इटरेटिव प्रॉम्प्टिंग, आदि। इन तकनीकों को सीखकर और अभ्यास करके आप एक उत्कृष्ट प्रॉम्प्ट इंजीनियर बन सकते हैं।

कुछ भी छूट न जाए, इसके लिए LangChain के बारे में जानें। हमारे पास प्रॉम्प्ट इंजीनियरों के लिए LangChain पर एक पूरा गाइड है, लेकिन संक्षेप में, LangChain एक फ्रेमवर्क है जो मॉडल आउटपुट की शुद्धता और प्रासंगिकता को अधिकतम करने में मदद करता है।

करियर उन्नति और वास्तविक दुनिया में उपयोग

संबंधित कंप्यूटर साइंस या इंजीनियरिंग क्षेत्र में डिग्री होना फायदेमंद है, लेकिन यह एकमात्र रास्ता नहीं है। आप प्रमाणन पाठ्यक्रम पूरे करके, वास्तविक परियोजनाओं पर काम करके और निरंतर सीखते हुए बिना डिग्री के भी प्रॉम्प्ट इंजीनियर बन सकते हैं। आइए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में अपना करियर गढ़ने के लिए प्रत्येक कदम पर गौर करें।

9. वास्तविक परियोजनाएँ और पोर्टफोलियो निर्माण

AI तकनीक और ऊपर बताए कौशलों की स्पष्ट समझ के साथ, आप अपनी नई विशेषज्ञता को वास्तविक परियोजनाओं में लागू करना शुरू कर सकते हैं। चाहे आप कार्यरत पेशेवर हों या विश्वविद्यालय के छात्र, ऐसी परियोजनाओं के लिए स्वयंसेवा करें जिन्हें प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की ज़रूरत हो।

यहाँ कुछ बेहतरीन AI परियोजनाएँ हैं जिनसे आप शुरुआत कर सकते हैं:

• 7 AI Projects for All Levels
• 5 Projects You Can Build with Generative AI Models
• 7 NLP Projects for All Levels

यदि आपकी परियोजना प्री-ट्रेंड मॉडल का उपयोग करती है, तो यह तकनीकी रूप से समझें कि वह कैसे बना है और कैसे व्यवहार करता है। मॉडल से कार्य करवाने के अलग-अलग तरीके आज़माएँ और देखें वह कैसे प्रतिक्रिया देता है। आपने जो उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकें सीखी हैं, उनका उपयोग करके मॉडल को ट्रिगर करें। इस तरह, आप अपने सिद्धांत को कौशल में बदल पाएँगे।

जैसे-जैसे आप आगे बढ़ें, Kaggle जैसी प्लेटफ़ॉर्म पर संवादात्मक AI और LLM से संबंधित प्रतियोगिताओं में हिस्सा लें और देखें कि अपने साथियों के बीच आपकी स्थिति क्या है। याद रखें, इस चरण में आपका हर काम आपके पोर्टफोलियो में जा सकता है और आपकी प्रोफ़ाइल को और मज़बूत बना सकता है।

कैरियर के किसी भी चरण में एक व्यावसायिक पोर्टफोलियो होना महत्वपूर्ण है। Datacamp में सुंदर प्री-मेड टेम्पलेट्स के साथ आसान एडिटिंग वाला पोर्टफोलियो बिल्डर है। इसलिए, इस निःशुल्क पोर्टफोलियो बिल्डर का लाभ उठाएँ और अपने कौशल, अनुभव, परियोजनाएँ और रुचियाँ आकर्षक तरीके से प्रदर्शित करें।

10. सीखते रहें और AI समुदाय से जुड़े रहें

ऑनलाइन पाठ्यक्रम करें; हाल ही में कई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कोर्स जुड़े हैं। प्रमाणन पाठ्यक्रम न केवल कौशल अर्जित करने में मदद करते हैं, बल्कि आपके प्रोफ़ाइल में इस बात का प्रमाण भी जोड़ते हैं कि आपने तकनीक वास्तव में सीखी है।

नवीनतम रुझानों से अपडेट रहना आवश्यक है, खासकर OpenAI के Sora जैसी उभरती तकनीक में। अपडेट रहने का सबसे अच्छा तरीका सही समुदाय से जुड़ना है। इसके लिए, LinkedIn, Medium और Twitter जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर शीर्ष प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को फ़ॉलो करें।

निष्कर्ष

Gen AI के साथ शुरुआत करने का यह सही समय है। टेक कंपनियाँ अपने व्यवसायों में संवादात्मक AI लागू करने के लिए पहले से कहीं अधिक प्रॉम्प्ट इंजीनियर ढूँढ रही हैं।

AI प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनने का मार्ग उतना ही फलदायी है जितना रोमांचक। इस लेख में बताई गई तकनीकी और गैर-तकनीकी कौशलों के सही संयोजन के साथ कोई भी प्रॉम्प्ट इंजीनियर बन सकता है।

यदि आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में अपने करियर को लेकर गंभीर हैं, तो Datacamp के ये पाठ्यक्रम देखें:

• Understanding Prompt Engineering
• Introduction to ChatGPT
• Large Language Models Concepts
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers