AI ප්‍රශ්නාවලිය සම්මුඛ පරීක්ෂණ 12: Prompt ප්‍රශස්තිකරණය කරන්නේ කෙසේද?

Prompt ප්‍රශස්තිකරණය (Prompt Engineering/Optimization) යනු විශාල භාෂා ආකෘතියක් "කීකරු" කරවා ගැනීමේ ප්‍රධාන කුසලතාවයකි. විශේෂයෙන්ම RAG පද්ධතිවලදී, ආකෘතිය ලබාගත් අන්තර්ගතය විශ්වාසවන්තව භාවිතා කරන්නේද, මායාවන් මඟහරින්නේද, සහ නිමැවුම් ආකෘතිය නිවැරදිව අනුගමනය කරන්නේද යන්න තීරණය කරයි.

1. Prompt ප්‍රශස්තිකරණයේ මූලික මූලධර්ම

පැහැදිලි බව > සංකීර්ණත්වය: සරල පැහැදිලි උපදෙස් බොහෝ විට විසිතුරු චින්තන දාමවලට වඩා ඵලදායීය.
ප්‍රමාණවත් බාධා: ආකෘතියට "කුමක් කළ හැකිද, කුමක් කළ නොහැකිද" යන්න පැහැදිලිව සඳහන් කරන්න.
උදාහරණ සැපයීම: Few-shot Zero-shot වලට වඩා ස්ථායීය.
සත්‍යාපනය කළ හැකි බව: ආකෘතිය උපුටා දැක්වීම් හෝ විශ්වාසනීයත්වය ප්‍රතිදානය කරන ලෙස ඉල්ලන්න - පහළ ප්‍රවාහයේදී තීරණ ගැනීමට පහසු වේ.
පුනරාවර්තන ප්‍රශස්තිකරණය: මූලික අනුවාදයකින් ආරම්භ කර, එක් වරකට එක් විචල්‍යයක් පමණක් වෙනස් කර ප්‍රතිඵල සංසන්දනය කරන්න.

2. නිශ්චිත ප්‍රශස්තිකරණ උපක්‍රම (පහසු සිට දුෂ්කර දක්වා)

1. භූමිකා නිර්ණය (System Prompt)

ඔබ වෘත්තීය පාරිභෝගික සහාය නියෝජිතයෙකි. පහත දක්වා ඇති [යොමු ද්‍රව්‍ය] පමණක් භාවිතා කර ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දිය යුතුය.
ඔබට පිළිතුර නොදන්නේ නම්, "යොමු ද්‍රව්‍යවල අදාළ තොරතුරු නොමැත" යනුවෙන් කෙලින්ම කියන්න, ඔබම ප්‍රබන්ධ නොකරන්න.

බලපෑම: සීමාවන් සහ ස්වරය නිර්ණය කරයි.
ගැලපුම් ස්ථාන: ස්වරය (වෘත්තීය/උණුසුම්), බාධක ශක්තිය (දැඩි/ලිහිල්).

2. පැහැදිලි උපදෙස්

❌ නරක: "පරිශීලක ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු දෙන්න."
✅ හොඳ: "පහත [යොමු ද්‍රව්‍ය] පමණක් භාවිතා කර පිළිතුරු දෙන්න. යොමු ද්‍රව්‍යයේ පිළිතුර නොමැති නම්, 'මෙම ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු දිය නොහැක' යැයි කියන්න."

3. නිමැවුම් ආකෘති පාලනය

පහත JSON ආකෘතියට අනුව ප්‍රතිදානය කරන්න:
{
  "answer": "ඔබේ පිළිතුර",
  "confidence": "ඉහළ/මධ්‍යම/පහළ",
  "sources": [1, 3]
}

භාවිතය: පහළ ප්‍රවාහයේදී පහසුවෙන් විග්‍රහ කිරීමට, උපුටා දැක්වීමට, සහ දෝෂ නිරාකරණයට.

4. Few-shot උදාහරණ (ඉතා ඵලදායී)

උදාහරණ 1:
ප්‍රශ්නය: වාර්ෂික නිවාඩු දින කීයක් තිබේද?
යොමු ද්‍රව්‍ය: වාර්ෂික නිවාඩු රීති: වසර 1ක් සම්පූර්ණ වූ විට දින 5ක්, වසර 10ක් සම්පූර්ණ වූ විට දින 10ක්.
පිළිතුර: වසර 1ක් සම්පූර්ණ වූ විට දින 5ක්, වසර 10ක් සම්පූර්ණ වූ විට දින 10ක්.

උදාහරණ 2:
ප්‍රශ්නය: අතිකාල ගෙවීම ගණනය කරන්නේ කෙසේද?
යොමු ද්‍රව්‍ය: වැඩ කරන දිනවල අතිකාල 1.5 ගුණයක්, සති අන්තවල 2 ගුණයක්.
පිළිතුර: වැඩ කරන දිනවල 1.5 ගුණයක්, සති අන්තවල 2 ගුණයක්.

දැන් පහත ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු දෙන්න:
ප්‍රශ්නය: {පරිශීලක ප්‍රශ්නය}
යොමු ද්‍රව්‍ය: {ලබාගත් අන්තර්ගතය}
පිළිතුර:

උපක්‍රමය: උදාහරණ විවිධ දුෂ්කරතා මට්ටම් ආවරණය කළ යුතුය. "පිළිතුරු දිය නොහැක" උදාහරණයක් ඇතුළත් කිරීම සුදුසුය.

5. බලහත්කාර උපුටා දැක්වීම

පිළිතුර අවසානයේ [citation:X] භාවිතා කර මූලාශ්‍ර අංකය දක්වන්න. උදා: "වාර්ෂික නිවාඩු දින 5කි[citation:1]."
බහු මූලාශ්‍ර එකතු කළහොත්, වෙන වෙනම දක්වන්න.

6. ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේ සීමාව සැකසීම

දැඩි බාධාව: "යොමු ද්‍රව්‍ය ප්‍රශ්නයට සම්පූර්ණයෙන්ම අදාළ නොවේ නම්, 'ද්‍රව්‍ය අදාළ නොවේ' යැයි පිළිතුරු දෙන්න."
මෘදු බාධාව: ලබාගැනීමේ විශ්වාසනීයත්ව ලකුණු සමඟ ඒකාබද්ධ කරන්න; සීමාවට වඩා අඩු විට ස්වයංක්‍රීයව ප්‍රතික්ෂේප කිරීමට යවන්න.

7. චින්තන දාමය (Chain-of-Thought) බහු-පියවර තර්කනය සඳහා

ප්‍රශ්නය: ජෝන්ගේ ලොක්කා කවුද?
පියවර: 1. පළමුව ජෝන්ගේ දෙපාර්තමේන්තුව සොයා ගන්න. 2. ඉන්පසු එම දෙපාර්තමේන්තුවේ ප්‍රධානියා සොයා ගන්න. 3. අවසාන පිළිතුර ලබා දෙන්න.
කරුණාකර පියවරෙන් පියවර සිතා බලා ප්‍රතිදානය කරන්න.

8. ප්‍රතික්ෂේප උපදෙස් (Negative Prompting)

පිළිතුරු ප්‍රබන්ධ නොකරන්න. "සමහරවිට", "ඇති" වැනි අපැහැදිලි වචන භාවිතා නොකරන්න. යොමු ද්‍රව්‍යවලට පිටින් අංක ප්‍රතිදානය නොකරන්න.

3. Prompt එකක ගුණාත්මකභාවය ඇගයීම

දර්ශකය	අර්ථය	මැනීම් ක්‍රමය
විශ්වාසනීයත්වය	පිළිතුර යොමු ද්‍රව්‍ය මත පදනම් වී තිබේද?	මානව හෝ RAGAS Faithfulness
ප්‍රතික්ෂේප නිරවද්‍යතාවය	ප්‍රතික්ෂේප කළ යුතු අවස්ථාවලදී ප්‍රතික්ෂේප කරන්නේද?	පිළිතුරු නැති පරීක්ෂණ කට්ටලයක ගණනය කරන්න
ආකෘති අනුගමන අනුපාතය	JSON/උපුටා දැක්වීම් අවශ්‍ය පරිදි ප්‍රතිදානය කරන්නේද?	නිත්‍ය ප්‍රකාශන ගැලපීම
පරිශීලක තෘප්තිය	පිළිතුර ප්‍රයෝජනවත්ද?	සබැඳි ප්‍රතිපෝෂණ / A/B පරීක්ෂණ

යෝජනාව: කුඩා පරීක්ෂණ කට්ටලයක් සකස් කරන්න (අද්දර අවස්ථා 20-50). සෑම අවස්ථාවකම prompt වෙනස් කිරීමෙන් පසු එය ධාවනය කර වෙනස්කම් වාර්තා කරන්න.

4. පොදු උගුල් සහ ප්‍රශස්තිකරණ දිශාවන්

ගැටලුව	විය හැකි හේතුව	ප්‍රශස්තිකරණ ක්‍රමය
ආකෘතිය යොමු ද්‍රව්‍ය නොසලකා හැර තනිව පිළිතුරු දෙයි	උපදෙස් ප්‍රමාණවත් තරම් බලගතු නොවීම	"පහත ද්‍රව්‍ය පමණක්" ලෙස වෙනස් කර, few-shot මගින් ප්‍රතික්ෂේප කිරීම පෙන්වන්න
ආකෘතිය නිතරම "දන්නේ නැත" කියයි	ප්‍රතික්ෂේප සීමාව ඉතා ඉහළයි	සීමාව අඩු කරන්න හෝ ලබාගැනීමේ ගුණාත්මකභාවය පරීක්ෂා කරන්න
නිමැවුම් ආකෘතිය අවුල් සහගතය, JSON අනුගමනය නොකරයි	උපදෙස් පැහැදිලි නැත	දැඩි ආකෘති උදාහරණ එක් කරන්න හෝ function calling භාවිතා කරන්න
පිළිතුර දිග වැඩිය/අඩුයි	දිග සඳහන් කර නැත	"වාක්‍ය 3කට වඩා අඩුවෙන් පිළිතුරු දෙන්න"
බහු-පියවර තර්කනය වැරදියි	ආකෘතියේ තර්කන හැකියාව ප්‍රමාණවත් නැත	පියවරෙන් පියවර තර්කනය ඉල්ලන්න හෝ ශක්තිමත් ආකෘතියකට මාරු වන්න
මායා අංක/දිනයන් පෙනේ	ආකෘතිය තමන්ගේ දැනුම මත රඳා පවතී	"ඔබේ මතකයේ ඇති කිසිදු අංකයක් භාවිතා නොකරන්න, ද්‍රව්‍ය පමණක් බලන්න" යනුවෙන් අවධාරණය කරන්න