OpenAI के ChatGPT को उनके पहले दिन के एक तेज नए सहकर्मी के रूप में सोचें। वे त्वरित और इच्छुक हैं, लेकिन वे आपकी मीटिंग में नहीं थे, वे आपकी टीम को नहीं जानते हैं, और वे आपके द्वारा छोड़े गए किसी भी अंतर को एक उचित अनुमान से भर देंगे। एक-लाइन का अनुरोध आपको एक-लाइन-गुणवत्ता का अनुमान देता है।
OpenAI की अपनी प्रॉम्प्टिंग गाइड में तीन चरण सूचीबद्ध हैं: कार्य की रूपरेखा तैयार करें (आप क्या चाहते हैं, यह किसके लिए है, और यह क्यों मायने रखता है), सहायक संदर्भ दें, और ChatGPT को यह बताकर अपने आदर्श आउटपुट का वर्णन करें कि आप प्रतिक्रिया कैसे चाहते हैं। व्यवहार में इसका मतलब है वास्तविक सामग्री (आपके नोट्स, ईमेल, ड्राफ्ट) को पेस्ट करना और यह कहना कि काम कैसा दिखता है, जैसे कि मालिक द्वारा समूहीकृत बुलेटेड सूची जिसमें नियत तिथियां हों।
यहाँ एक उदाहरण में अंतर है। एक-लाइन का अनुरोध: "इन नोट्स का सारांश दें।" एक पूर्ण अनुरोध: "इन मीटिंग नोट्स को मेरे टीम चैनल के लिए एक कार्य सूची में बदलें, मालिक द्वारा समूहीकृत करें, नियत तिथियों के साथ जहाँ नोट्स एक देते हैं, और बिना मालिक वाले किसी भी चीज़ को अनअसाइन के रूप में चिह्नित करें।" दूसरा ChatGPT को आउटपुट, पाठक और अंतराल के साथ क्या करना है, यह बताता है।
यदि पहला उत्तर चूक जाता है, तो उसी चैट में बताएं कि क्या गलत है और आप इसके बजाय क्या चाहते हैं। यह काम का एक सामान्य हिस्सा है, और फिर से शुरू करने से वह संदर्भ खो जाता है जो आपने पहले ही दिया था।
ईमानदार सीमा: ChatGPT केवल वही जानता है जो चैट में है। यदि आपके नोट्स कहते हैं कि किसी ने कोई कार्य नहीं लिया, तो भी यह सूची को पूरा दिखाने के लिए एक मालिक का आविष्कार कर सकता है। यही कारण है कि इस कोर्स में हर कार्य का अंतिम चरण चैट के बाहर किसी चीज़ के खिलाफ एक जाँच है, यहाँ आपके अपने नोट्स।
ChatGPT को वास्तविक सामग्री दें, बताएं कि यह किसके लिए है और काम कैसा दिखता है, और इसे उसी चैट में ठीक करें। फिर परिणाम को अपने स्वयं के स्रोत के खिलाफ जाँचें, यहाँ मीटिंग नोट्स, क्योंकि ChatGPT आत्मविश्वासपूर्ण अनुमानों से अंतराल को भर देगा।