How to Become an AI Prompt Engineer?

एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें ? | How to Become AI Prompt Engineer in Hindi

क्या आप एक AI enthusiast हैं, जो अत्यधिक इंटरैक्टिव, सहज और इंटूइटिव यूज़र अनुभव बनाने में रुचि रखते हैं? क्या आप तेज़ी से बढ़ते एआई तकनीकी परिदृश्य से प्रभावित हैं और इंडस्ट्री में अपनी छाप छोड़ना चाहते हैं?

इस लेख में, हम आपको एक यात्रा पर ले जाएंगे जो यह जानने में मदद करेगी कि आज के तकनीकी दुनिया में सबसे अधिक खोजे जाने वाले प्रोफेशन में से एक (AI Prompt Engineer) एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर कैसे बनें।

हम इस भूमिका के दायरे और मांग, एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर की ज़िम्मेदारियों, प्रमाणीकरणों और पाठ्यक्रमों के बारे में गहराई से जानेंगे जो आपको इस कार्यक्षेत्र में मदद सकते हैं, और भारतीय संदर्भ में एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर के कैरियर के अवसर।

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Prompt Engineering क्या है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से तात्पर्य ChatGPT जैसे भाषा मॉडल के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट्स को डिज़ाइन और तैयार करने की प्रक्रिया से है। इसमें ऐसे स्पष्ट निर्देश या प्रश्न तैयार करना शामिल है जो मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करते हैं और सटीक तथा वांछित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करते हैं। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग language models के साथ काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है क्योंकि यह उनके आउटपुट को आकार देने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि वे अर्थपूर्ण और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करें।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का लक्ष्य मॉडल को आवश्यक context और constraints प्रदान करना है ताकि प्रतिक्रियाएं user’s intent के अनुरूप उत्पन्न हों। डेवलपर्स और यूजर्स प्रॉम्प्ट का ध्यानपूर्वक निर्माण करके मॉडल के आउटपुट की quality और relevance में सुधार कर सकते हैं। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में desired output format, शामिल करने या बाहर रखने के लिए विशिष्ट जानकारी, desired style या टोन, और किसी अतिरिक्त constraintsया requirements जैसे फैक्टर्स पर विचार करना शामिल है।

AI Prompt Engineering के प्रकार

चैटजीपीटी या समान भाषा मॉडल का उपयोग करते समय, मॉडल की प्रतिक्रियाओं को निर्देशित करने के लिए आप विभिन्न प्रकार के प्रॉम्प्टिंग का उपयोग कर सकते हैं। यहां कुछ सामान्य प्रकार के प्रॉम्प्टिंग तकनीकें दी गई हैं:

1. Instructional Prompts

ये प्रॉम्प्ट मॉडल को desired behavior या response के बारे में स्पष्ट निर्देश प्रदान करते हैं। आप प्रतिक्रिया का फॉर्मेट, स्टाइल या टोन निर्दिष्ट कर सकते हैं, या मॉडल से उत्तर देने से पहले चरणबद्ध तरीके से सोचने के लिए कह सकते हैं। Instructional prompts स्पष्ट अपेक्षाएं निर्धारित करने में मदद करते हैं और मॉडल के आउटपुट को तदनुसार निर्देशित करते हैं।

उदाहरण: “Please provide a detailed explanation of the process involved in solving this math problem.”

“कृपया इस गणितीय समस्या को हल करने में शामिल प्रक्रिया की विस्तृत व्याख्या प्रदान करें।”

2. Socratic Prompts

Socratic prompts  के विचार-विमर्श को leading questions या providing hints देकर निर्देशित करने का प्रयास करते हैं। यह मॉडल को समस्या पर विचार करने और अच्छी तरह से विचार किये गए जवाब पर पहुंचने के लिए प्रेरित करता है। Socratic prompts विशेष रूप से उपयोगी हो सकते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल समझ या critical thinking प्रदर्शित करे।

उदाहरण: “What are the advantages and disadvantages of using renewable energy sources?”

“नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करने के क्या लाभ और हानियाँ हैं?”

3. Priming Prompts

Priming Prompts में वांछित आउटपुट के अनुरूप विशिष्ट उदाहरण प्रतिक्रियाएं प्रदान करना शामिल होता है। आप जिस style या tone की ओर लक्ष्य रख रहे हैं उसे प्रदर्शित करके, आप मॉडल को समान प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए निर्देशित कर सकते हैं। प्राइमिंग मॉडल के व्यवहार को आकार देने में मदद करती है और प्रदान किए गए उदाहरणों के अनुरूप आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्रोत्साहित करती है।

उदाहरण: “Here are a few responses I’m looking for: ‘That’s great!’ or ‘I completely agree with you.’”

4.  Mixed Prompts

Mixed prompts में व्यापक मार्गदर्शी ढांचा प्रदान करने के लिए प्रॉम्प्ट के कई प्रकारों को मिलाना शामिल होता है। instructional, contextual और अन्य प्रकार के प्रॉम्प्ट को एक साथ शामिल करके, आप मॉडल की प्रतिक्रिया के लिए rich context और precise instructions प्रदान कर सकते हैं।

उदाहरण: “Based on our previous conversation (contextual prompt), please explain the advantages and disadvantages of using renewable energy sources (instructional prompt). Additionally, consider providing examples to support your points (Socratic prompt).”

5.Example-Based Prompts

Example-Based Prompts में मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने के लिए specific examples या sample inputs और desired outputs प्रदान करना शामिल होता है। मॉडल को आपकी अपेक्षाओं के स्पष्ट उदाहरण दिखाकर, आप उसे पैटर्न सीखने और उन उदाहरणों के अनुरूप प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में मदद करते हैं।

उदाहरण: “Here’s an example of the type of response I’m looking for: When asked about your favorite book, mention ‘To Kill a Mockingbird’ and explain why it resonated with you.”

Prompt Source: GeeksforGeeks

प्रत्येक प्रकार के प्रॉम्प्ट की प्रभावशीलता specific use case और context पर निर्भर कर सकती है। मॉडल से सटीक और desired outputs प्राप्त करने के लिए सबसे प्रभावी दृष्टिकोण खोजने के लिए विभिन्न प्रकार के प्रॉम्प्ट के साथ प्रयोग करना और दोहराना आवश्यक है।

AI Prompt Engineer का दायरा और मांग

Artificial Intelligence (AI) के आगमन ने विभिन्न उद्योगों को बदल कर रख दिया है, जिसके एप्लीकेशन्स स्वास्थ्य सेवा और फाइनेंस से लेकर शिक्षा और मनोरंजन तक फैले हुए हैं।

इसके परिणामस्वरूप, एआई आधारित करियर प्रोफाइल्स की मांग में अभूतपूर्व वृद्धि हुई है, और यह प्रवृत्ति और तेज़ होती जा रही है। इन प्रोफाइल्स में, एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर एक यूनिक और केंद्रीय भूमिका निभाते हैं।

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर मुख्य रूप से नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) और नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (NLU) तकनीकों के साथ काम करते हैं ताकि मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाने वाले एआई आधारित प्रॉम्प्ट बनाए और सुधारे जा सकें।

उनके स्किल की मांग मुख्य रूप से उद्योगों में एआई संचालित चैटबॉट, वॉइस असिस्टेंट और इसी तरह की इंटरैक्टिव तकनीकों पर बढ़ते भरोसे के कारण बढ़ रही है।

उनका काम यूज़र इंटरैक्शन को सरल बनाने, और एआई एप्लीकेशन्स के माध्यम से नेविगेट करते समय यूजर्स के लिए सहज और इंटूइटिव अनुभव प्रदान करने के लिए प्रॉम्प्ट लिखना, टेस्ट करना और सुधारना शामिल है।

AI Prompt Engineer की जिम्मेदारियाँ

प्रॉम्प्ट इंजीनियर की भूमिका, विशेष रूप से एआई डोमेन के अंदर, एआई-संचालित बातचीत के प्रॉम्प्ट और इंटरफ़ेस बनाने, सुधारने और बनाए रखने में निहित है जो सहज और रोचक user experienceअनुभव की ओर ले जाते हैं।

इसे प्राप्त करने के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियर को एआई, एनएलपी, एनएलयू, प्रोग्रामिंग भाषाओं और यूएक्स/यूआई डिजाइन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता होनी चाहिए।

यहां हम प्रॉम्प्ट इंजीनियर की प्रमुख जिम्मेदारियों पर अधिक विस्तार से जानकारी प्रदान करते हैं:

एआई प्रॉम्प्ट का डिज़ाइन और विकास

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर विशिष्ट उपयोगकर्ता मामलों, लक्षित दर्शकों और इरादे के परिणामों के लिए एआई आधारित प्रॉम्प्ट की अवधारणा बनाते हैं, डिज़ाइन करते हैं और विकसित करते हैं।

इसमें context, user behavior, और desired functionality को समझना शामिल है ताकि चैटबॉट, वॉइस असिस्टेंट या रेकमेंडेशन सिस्टम जैसे applications  में actionable, user-friendly prompts बनाए जा सकें।

परीक्षण और सुधार

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरों के लिए एक महत्वपूर्ण जिम्मेदारी यह सुनिश्चित करना है कि उनके प्रॉम्प्ट desired responses प्राप्त करते हैं और smooth user experience की ओर ले जाते हैं।

इसके लिए वर्तमान टेस्टिंग, री वर्किंग और फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है ताकि सुनिश्चित हो सके कि एआई सिस्टम यूजर्स इनपुट को समझता है और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देता है।

यूजर्स और अन्य स्टेकहोल्डर्स से फीडबैक विश्लेषण भी प्रॉम्प्ट सुधार में मदद करता है।

फंक्शनल टीम के साथ सहयोग

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों और यूएक्स/यूआई डिजाइनरों जैसे अन्य विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करते हैं, ताकि प्रॉम्प्ट को प्लेटफ़ॉर्म और अनुप्रयोगों में प्रभावी ढंग से लागू और इंटीग्रेट किया जा सके।

इन टीमों के साथ रिपोर्ट बनाना और सहज सहयोग सुनिश्चित करना एक सफल एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर के लिए आवश्यक है।

निगरानी और प्रदर्शन विश्लेषण:

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को लगातार अपने एआई प्रॉम्प्ट के प्रदर्शन की निगरानी करनी और मूल्यांकन करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे प्रभावी, प्रासंगिक और रोचक बने रहें।

वे प्रदर्शन की निगरानी रखने और किसी भी आवश्यक सुधार करने के लिए विभिन्न KPIs, analytics tools, या observational data का उपयोग कर सकते हैं।

industry trends and advancements के साथ अपडेट रहना

तकनीक केंद्रित किसी भी भूमिका की तरह, एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को एआई, एनएलपी और एनएलयू तकनीकों के साथ-साथ बाजार और उद्योग की प्रवृत्तियों के बारे में नवीनतम विकास से अपडेट रहना आवश्यक है।

यह उन्हें सबसे अत्याधुनिक उपकरणों और तकनीकों का लाभ उठाने में मदद करता है ताकि उनके प्रॉम्प्ट शीर्ष स्तरीय और वैश्विक मानकों के अनुरूप हों।

मौजूदा प्रॉम्प्ट की समीक्षा और सुधार

एआई प्रॉम्प्ट की प्रभावशीलता और प्रासंगिकता बनाए रखने के लिए, इंजीनियरों को लगातार मौजूदा प्रॉम्प्ट की समीक्षा और सुधार करने के लिए जिम्मेदार होना चाहिए।

इसमें यूजर्स प्रतिक्रियाओं का जवाब देना, सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी करना और नवीनतम एआई प्रगति और प्रासंगिक उद्योग प्रवृत्तियों के साथ अप-टू-डेट रहना शामिल है।

उपयोगकर्ता केंद्रित प्रॉम्प्ट सुनिश्चित करना: प्रॉम्प्ट इंजीनियर की एक प्रमुख जिम्मेदारी ऐसे प्रॉम्प्ट विकसित करना है जो उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को पूरा करते हैं।

AI Prompt Engineer कैसे बनें?

एक एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर बनने के लिए, कॉलेज डिग्री से लेकर अतिरिक्त पाठ्यक्रमों और अनुभव का निर्माण तक के चरण:

चरण 1: स्नातक डिग्री

कंप्यूटर विज्ञान, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री हासिल करें।

कॉलेज के दौरान, गणित, statistics और  programming languages में मजबूत नींव हासिल करने पर ध्यान केंद्रित करें।

चरण 2: प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखें

व्यापक रूप से एआई और NLP applications के लिए उपयोग की जाने वाली पॉपुलर प्रोग्रामिंग भाषाओं, विशेष रूप से पाइथन को मास्टर करें।

अन्य प्रासंगिक भाषाओं में Java, R, और JavaScript शामिल हैं। कोडिंग प्रतियोगिताओं में भाग लें, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में संलग्न हों, या अपने कौशल को मजबूत करने के लिए AI-driven applications में योगदान दें।

चरण 3: AI, NLP, and NLU में विशेषज्ञता प्राप्त करें

ऑनलाइन पाठ्यक्रम लें या artificial intelligence, natural language processing या संबंधित क्षेत्र में विशेषज्ञ master’s degree program का चयन करें।

NLP और NLU techniques, neural networks, deep learning और अन्य प्रासंगिक एआई तकनीकों की गहरी समझ प्राप्त करें।

चरण 4: मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में विशेषज्ञता हासिल करें

विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, data preprocessing, feature engineering और evaluation techniques को सीखकर मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में कौशल विकसित करें।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में Certifications और courses इस चरण में मदद करेंगे।

AI Prompt Engineer Certifications and courses

प्रमाणीकरण और पाठ्यक्रम

हालांकि एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर की भूमिकाओं के लिए कोई विशिष्ट डिग्री कार्यक्रम या प्रमाणीकरण विशेष रूप से अनुकूलित नहीं हैं, आकांक्षी पेशेवर एआई, एनएलपी, एनएलयू और अन्य संबंधित क्षेत्रों में कौशल प्रदान करने वाले प्रासंगिक पाठ्यक्रमों का पीछा करके एक मजबूत नींव तैयार कर सकते हैं।

यहां कुछ लोकप्रिय प्रमाणीकरण और पाठ्यक्रम हैं जो आपको एक एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में करियर के लिए तैयार कर सकते हैं:

Online AI and NLP/NLU Courses:

Coursera, edX, Udacity और अन्य प्लेटफ़ॉर्म एआई, NLP और NLU में ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं। ये पाठ्यक्रम, जो अक्सर प्रतिष्ठित संस्थानों द्वारा संचालित होते हैं, theoretical concepts, applications और केस स्टडीज को कवर करते हैं।

ऐसे पाठ्यक्रमों में  “Applied AI with Deep Learning” from IBM, “Deep Learning Specialization” from Deeplearning.ai, or “Natural Language Processing” from Deeplearning.ai. शामिल हो सकते हैं।

Python and programming languages:

एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को एआई और NLP applications के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के कारण प्रोग्रामिंग भाषाओं, विशेष रूप से पाइथन में मजबूत नींव की आवश्यकता होती है।

आईबीएम के “Python for Data Science and AI” या गूगल के “पाइथन क्लास” जैसे Python programming certifications पूरे करना आवश्यक कोडिंग स्किल प्रदान करेगा।

Data Science and Machine Learning certifications:

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र AI, NLP, और NLU को सीधे प्रभावित करते हैं, इसलिए एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरों के लिए इनमें विशेषज्ञता आवश्यक है।

कुछ उल्लेखनीय certifications में शामिल हैं: स्टैंफोर्ड यूनिवर्सिटी का “मशीन लर्निंग” (कोर्सेरा), जॉन्स हॉपकिंस यूनिवर्सिटी का “डेटा साइंस स्पेशलाइज़ेशन” (कोर्सेरा), और “Professional Certificate in Data Science” by Harvard University (edX).

UX/UI Design certifications:

चूंकि एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर व्यापक रूप से user experiences पर काम कर रहे हैं, उन पाठ्यक्रमों पर ध्यान केंद्रित करना लाभकारी हो सकता है जो यूएक्स/यूआई डिजाइन पर केंद्रित हैं और सफल इंटरैक्शन को चलाने वाले सिद्धांतों को समझने में मदद करते हैं।

आप “Interaction Design Specialization” by the University of California, San Diego (Coursera), “UI/UX Design Specialization” by the University of Minnesota (Coursera) जैसे सर्टिफिकेशन पर विचार कर सकते हैं।

Domain-specific courses:

आप जिस उद्योग में काम करना चाहते हैं उसके आधार पर, domain-specific knowledge एक एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियर के लिए एक अतिरिक्त लाभ हो सकता है।

domain-specific courses के उदाहरणों में स्टैंफोर्ड यूनिवर्सिटी का “AI in Healthcare” by Stanford University (Coursera) और “AI in Finance” by the New York Institute of Finance (edX) शामिल हैं।

AI Prompt Engineer Salary और वर्तमान मांग

जैसे-जैसे संगठन अपने ऑपरेशंस को सरल बनाने और उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाने के लिए सॉफ्टवेयर सिस्टम पर भारी भरोसा कर रहे हैं, प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की मांग में लगातार वृद्धि हो रही है। उद्योग रिपोर्ट्स के अनुसार, वैश्विक सॉफ्टवेयर विकास बाज़ार 2027 तक 1.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जिससे कुशल प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की मांग में काफी वृद्धि होगी।

वेतन के मामले में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को उनके विशेषज्ञता के लिए अच्छी तरह से भुगतान किया जाता है। संयुक्त राज्य अमेरिका में एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर की औसत वार्षिक आय लगभग 98,000 डॉलर है, जबकि अनुभवी पेशेवर वार्षिक 1,20,000 डॉलर से अधिक की आय कमाते हैं। ये आँकड़े प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग क्षेत्र की लाभदायक प्रकृति को दर्शाते हैं, जो aspiring technologists के लिए आकर्षक कैरियर पथ बनाता है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियर की भर्ती करने वाली कंपनियाँ

कई कंपनियाँ सक्रिय रूप से अपनी टीमों में शामिल होने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की तलाश कर रही हैं। नीचे कुछ प्रतिष्ठित कंपनियों के नाम दिए गए हैं जो वर्तमान में प्रॉम्प्ट इंजीनियरों की भर्ती कर रही हैं:

• गूगल
• माइक्रोसॉफ्ट
• अमेज़न
• मेटा
• एप्पल
• एडोब
• आईबीएम

इन कंपनियों में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर अत्यधिक फोकस है और वे अपने प्रोडक्ट और सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए इस क्षेत्र में प्रतिभाशाली व्यक्तियों की तलाश कर रही हैं। एक प्रॉम्प्ट इंजीनियर के रूप में इन कंपनियों में काम करना अपने कौशल को बढ़ाने और विकसित करने का एक उत्कृष्ट अवसर प्रदान करता है।

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