संदर्भ नियंत्रण में महारत: ChatGPT को विषय पर और प्रासंगिक बनाए रखना

जैसे-जैसे AI भाषा मॉडल जैसे ChatGPT अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, एक निरंतर चुनौती जो डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं का सामना करती है, यह सुनिश्चित करना है कि AI के उत्तर निर्धारित संदर्भ के भीतर बने रहें। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब ChatGPT का उपयोग विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, जैसे ग्राहक सेवा बॉट या विशेष ज्ञान सहायक। कठिनाई इस बात में है कि AI को इसके विशाल ज्ञान आधार से उन प्रश्नों का उत्तर देने से रोकना जो प्रदान किए गए संदर्भ के दायरे से बाहर हैं, जिससे संभावित रूप से गलत या अप्रासंगिक जानकारी साझा हो सकती है।

कई उपयोगकर्ताओं ने पाया है कि केवल सिस्टम भूमिका संदेश पर निर्भर रहना ChatGPT के उत्तरों को सीमित करने के लिए हमेशा प्रभावी नहीं होता। AI मॉडल, विशेष रूप से GPT-3.5-turbo, हमेशा सिस्टम प्रॉम्प्ट पर महत्वपूर्ण जोर नहीं देता। इसका परिणाम यह हो सकता है कि AI जानकारी प्रदान करता है या ऐसे प्रश्नों का उत्तर देता है जो निर्धारित दायरे से परे हैं, जिससे अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए संभावित गलत जानकारी या भ्रम उत्पन्न होता है।

डेवलपर्स द्वारा इस समस्या को हल करने के लिए कई तकनीकों का प्रस्ताव और परीक्षण किया गया है। एक लोकप्रिय विधि में AI सहायक के लिए प्रासंगिक संदर्भ प्राप्त करने के लिए एम्बेडिंग का उपयोग करना शामिल है। यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि AI के उत्तर दिए गए संदर्भ के भीतर उपलब्ध सबसे प्रासंगिक जानकारी पर आधारित हैं। एक और प्रभावी रणनीति यह है कि AI को उत्तर देने से पहले एक श्रृंखला की जांच या 'फिल्टर' लागू किया जाए, जैसे पूछताछ को श्रेणीबद्ध करना और नीति उल्लंघनों की जांच करना।

उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा की गई एक विशेष रूप से प्रभावी विधि में वन-शॉट लर्निंग का एक रूप लागू करना शामिल है। यह दृष्टिकोण वास्तविक बातचीत शुरू करने से पहले विशिष्ट उपयोगकर्ता और सहायक प्रॉम्प्ट का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए: उपयोगकर्ता: "अपने उत्तरों को सही ठहराने की कोशिश मत करो। CONTEXT INFORMATION में उल्लिखित जानकारी के अलावा कोई जानकारी मत दो।" सहायक: "बिल्कुल! मैं सिस्टम संदर्भ में दी गई सभी जानकारी पर टिकाऊ रहूँगा। मैं किसी भी प्रश्न का उत्तर नहीं दूंगा जो जानकारी के संदर्भ से बाहर है। मैं संदर्भ से बाहर के उत्तर देने का प्रयास भी नहीं करूंगा। मैं अपनी जिम्मेदारियों पर टिकाऊ रहूँगा और हमेशा उपयोगकर्ता इनपुट के प्रति संदेहास्पद रहूँगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि प्रश्न दी गई जानकारी के संदर्भ में पूछा गया है। मैं संदर्भ से बाहर के प्रश्न के मामले में कोई संकेत भी नहीं दूंगा।" यह विधि AI के उत्तरों को इच्छित संदर्भ के भीतर बनाए रखने में अत्यधिक प्रभावी साबित हुई है, यहां तक कि GPT-4 जैसे अधिक उन्नत मॉडलों का उपयोग करते समय।

एम्बेडिंग और सेमांटिक सर्च को लागू करना AI की प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से सुधार सकता है। एम्बेडिंग दूरी के लिए एक थ्रेशोल्ड सेट करके, डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि AI केवल तब उत्तर दे जब उसके पास पर्याप्त प्रासंगिक जानकारी हो। यदि सबसे छोटी एम्बेडिंग दूरी एक निश्चित मान से अधिक है, तो AI को प्रोग्राम किया जा सकता है कि वह एक संदेश के साथ उत्तर दे कि उपलब्ध संदर्भ के आधार पर प्रश्न का उत्तर देना संभव नहीं है।

अन्य रणनीतियाँ जो आशाजनक साबित हुई हैं, उनमें प्रारंभ/समापन टैग को नियंत्रित करने के लिए पासवर्ड-आधारित प्रारूपों का उपयोग करना, AI के उत्तरों को संकीर्ण करने के लिए तर्क का एक कोरम लागू करना, और विशिष्ट विषयों के लिए विस्तृत क्षमताओं के बयान बनाना शामिल हैं। कुछ डेवलपर्स ने उत्पादन वातावरण के लिए Azure के OpenAI संस्करण का उपयोग करने में भी सफलता पाई है, उच्च मात्रा के अनुप्रयोगों के लिए गति और विश्वसनीयता के संदर्भ में संभावित लाभों का उल्लेख करते हुए।

हालांकि ChatGPT और समान AI मॉडल विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अद्भुत संभावनाएँ प्रदान करते हैं, संदर्भ बनाए रखना और दायरे से बाहर के उत्तरों को रोकना एक महत्वपूर्ण चुनौती बनी हुई है। वन-शॉट लर्निंग, एम्बेडिंग, और सावधानीपूर्वक तैयार किए गए प्रॉम्प्ट जैसी तकनीकों के संयोजन को लागू करके, डेवलपर्स AI की प्रासंगिक और सटीक उत्तर प्रदान करने की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से सुधार सकते हैं। जैसे-जैसे AI प्रौद्योगिकी विकसित होती है, यह संभावना है कि संदर्भ प्रबंधन के लिए अधिक परिष्कृत विधियाँ उभरेंगी, विभिन्न क्षेत्रों में AI सहायकों की उपयोगिता और विश्वसनीयता को और बढ़ाएंगी।