[प्रकटीकरण समझौता 2] स्कीमा, प्रॉम्प्ट और सत्यापन का संयोजन: एआई भ्रम और त्रुटि राइटबैक को कम करें

सीधा उत्तर: स्कीमा एआई को मतिभ्रम को पूरी तरह से खत्म करने की अनुमति नहीं दे सकती है, लेकिन यह सिस्टम में त्रुटियों के प्रवेश की संभावना को काफी कम कर सकती है। AI Ready को प्रॉम्प्ट, डेटा स्कीमा, आउटपुट स्कीमा, फील्ड व्हाइटलिस्ट, सत्यापन विफलता हैंडलिंग और मानवीय समीक्षा को प्रक्रियाओं के एक सेट में एकीकृत करना चाहिए।

यह लेख किन लोगों के लिए है?#

• एआई प्रॉम्प्ट वर्ड इंजीनियर और सिस्टम इंटीग्रेशन प्लानर।
• बैकएंड इंजीनियर जिन्हें मॉडल आउटपुट को JSON पर वापस लिखने योग्य बनाने की आवश्यकता है।
• ई-कॉमर्स तकनीकी टीम जो उत्पादों, ऑर्डर और कस्टमर सपोर्ट डेटा के स्वचालन को संसाधित कर रही है।

अकेले प्रॉम्प्ट पर्याप्त क्यों नहीं है?#

प्रॉम्प्ट मॉडल को "कृपया JSON लौटाएं" या "उत्पाद जानकारी न बनाएं" बता सकता है, लेकिन मॉडल फिर भी हो सकता है:

• गैर-मौजूद फ़ील्ड लौटाएँ।
• सही कीमत, स्टॉक या सामग्री संबंधी त्रुटियां।
• अप्राप्य JSON उत्पन्न करता है।
• कस्टमर सपोर्ट प्रतिक्रियाओं में अनधिकृत वादे करना। -सिफारिशों को औपचारिक निर्णय में लिखें।

इसलिए, AI Ready को सत्यापन के बाद शीघ्रता की आवश्यकता होती है। मॉडल आउटपुट प्रक्रिया का अंत नहीं है, बल्कि सत्यापित किया जाने वाला डेटा है।

स्कीमा संदर्भ: मॉडल को उपलब्ध फ़ील्ड को समझने दें#

कार्य भेजने से पहले, सिस्टम को आवश्यक स्कीमा संदर्भ प्रदान करना चाहिए:

{
  "resource": "product",
  "writable_fields": {
    "draft_short_description": "string, max 280 chars",
    "draft_long_description": "string, max 3000 chars",
    "meta_title": "string, max 70 chars",
    "meta_description": "string, max 155 chars"
  },
  "read_only_fields": ["sku", "price", "stock_quantity", "certifications"],
  "required_output_fields": ["draft_short_description", "meta_description"]
}

इससे मॉडल को पता चलता है कि किन फ़ील्ड्स को लिखा जा सकता है और किन फ़ील्ड्स को केवल संदर्भित किया जा सकता है।

आउटपुट स्कीमा: सिस्टम को सत्यापित करने की अनुमति दें#

{
  "type": "object",
  "required": ["draft_short_description", "meta_description"],
  "additionalProperties": false,
  "properties": {
    "draft_short_description": {
      "type": "string",
      "maxLength": 280
    },
    "meta_description": {
      "type": "string",
      "maxLength": 155
    },
    "faq": {
      "type": "array",
      "maxItems": 5
    }
  }
}
`

अतिरिक्तगुण: गलत` महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मॉडल को स्वयं फ़ील्ड जोड़ने से रोकता है।

सत्यापन विफल होने पर क्या करें?#

सभी त्रुटियों को स्वचालित रूप से ठीक न करें. सुझाए गए पदानुक्रमित प्रसंस्करण:

• JSON को पार्स नहीं किया जा सकता: मॉडल को दोबारा प्रयास करना आवश्यक है। यदि यह फिर भी विफल रहता है, तो इसे मैन्युअल रूप से नियंत्रित किया जाएगा।
• यदि फ़ील्ड की लंबाई अधिक है: आप मॉडल को छोटा करने का अनुरोध कर सकते हैं।
• निषिद्ध फ़ील्ड प्रकट होती है: आउटपुट को अस्वीकार करें और ईवेंट लॉग करें।
• उत्पाद तथ्य असंगत हैं: मानवीय समीक्षा की जाएगी।
• उच्च जोखिम वाली प्रतिबद्धताएँ: अवरोधन और ध्वजांकित जोखिम।

शीघ्र डिज़ाइन उदाहरण#

你是電商商品內容助理。
只能根據 data.attributes 與 data.product_name 產生內容。
不得新增價格、保固、認證、醫療效果或庫存資訊。
輸出必須符合 output_schema。
如果資料不足，請在 notes 欄位列出需要人工補充的資訊。

प्रॉम्प्ट का लक्ष्य मॉडल को "स्वतंत्र रूप से खेलने" देना नहीं है, बल्कि उसे सिस्टम की सीमाओं के भीतर विशिष्ट कार्यों को पूरा करने की अनुमति देना है।

मानवीय समीक्षा को छोड़ा नहीं जा सकता।#

भले ही स्कीमा सत्यापन पास हो जाए, इसका मतलब यह नहीं है कि सामग्री आवश्यक रूप से सही है। स्कीमा केवल प्रारूप को सत्यापित कर सकती है, व्यावसायिक तथ्यों को नहीं। मानवीय समीक्षा के लिए निम्नलिखित सामग्री की अनुशंसा की जाती है:

• उच्च ट्रैफ़िक उत्पाद पृष्ठ।
• विनियमन-संवेदनशील श्रेणियां।
• कीमतें, छूट, रिफंड।
• चिकित्सा, भोजन और सुरक्षा संबंधी विवरण।
• बहुभाषी उच्च मूल्य बाजार।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न#

क्या स्कीमा एआई भ्रम को पूरी तरह खत्म कर सकती है?#

नही सकता। स्कीमा सिस्टम में त्रुटियों की संभावना को कम करने के लिए प्रारूपों और फ़ील्ड को सीमित कर सकती है, लेकिन इसके लिए अभी भी डेटा सत्यापन, तथ्य जांच और मानवीय समीक्षा की आवश्यकता होती है।

क्या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग अभी भी महत्वपूर्ण है?#

महत्वपूर्ण है, लेकिन इसका उपयोग स्कीमा, सत्यापन, अनुमतियाँ और ऑडिटिंग के संयोजन में किया जाना चाहिए। सिस्टम जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए केवल संकेत पर निर्भर रहना पर्याप्त नहीं है।

किन परिस्थितियों में स्वचालित राइटबैक किया जा सकता है?#

केवल कम जोखिम वाली, रोलबैक करने योग्य, फ़ील्ड-प्रतिबंधित और मान्य सामग्री ही स्वचालित राइटबैक के लिए उपयुक्त है, जैसे आंतरिक ड्राफ्ट या छवि एएलटी उम्मीदवार। आधिकारिक पेज अभी भी समीक्षा के लिए अनुशंसित है।

सन्दर्भ#

• JSON स्कीमा, https://json-schema.org/
• Google खोज सेंट्रल: संरचित डेटा परिचय, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data