வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்: வகைச் செயலாக்கத்துடன் AI உரையாடலை மேம்படுத்துதல்

செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) விரைவான முன்னேற்றம், குறிப்பாக பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs), உள்ளடக்க உருவாக்கம், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது போன்ற துறைகளில் முன்னெப்போதும் இல்லாத திறன்களைத் திறந்துவிட்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளுடன் தொடர்புகொள்வது பெரும்பாலும் இயற்கை மொழி ப்ராம்ப்ட்களை நம்பியுள்ளது, இது உள்ளுணர்வாக இருந்தாலும், இயல்பாகவே தெளிவின்மை, mơ hồ தன்மை மற்றும் தவறான புரிதலுக்கு ஆளாகிறது. இது சீரற்ற, தவறான அல்லது விரும்பத்தகாத AI வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது தொழில்கள் முழுவதும் நம்பகமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய AI தத்தெடுப்பைத் தடுக்கிறது.

இந்தச் சவால்களை எதிர்கொள்ள, ஒரு புதிய முன்னுதாரணம் உருவாகி வருகிறது: வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங். இந்த அணுகுமுறை, பாரம்பரிய மென்பொருள் மேம்பாட்டின் ஒரு மூலக்கல்லான வகை அமைப்புகளின் கடுமை மற்றும் கணிக்கக்கூடிய தன்மையை AI உரையாடல் களத்திற்குள் கொண்டுவர முயல்கிறது. ப்ராம்ப்ட் வடிவமைப்பு மற்றும் செயலாக்கத்தில் வகை சரிபார்ப்பு மற்றும் அமலாக்கத்தைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளின் நம்பகத்தன்மை, வலுவான தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பை நாம் கணிசமாக மேம்படுத்தலாம்.

இயற்கை மொழி ப்ராம்ப்ட்களில் உள்ள தெளிவின்மையின் சவால்

இயற்கை மொழி அற்புதமாக வெளிப்பாடானது ஆனால் notorioulsy தெளிவற்றது. "காலநிலை மாற்றம் பற்றிய ஆவணத்தை சுருக்கமாகக் கூறு" போன்ற ஒரு எளிய ப்ராம்ப்ட்டைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். பல கேள்விகள் உடனடியாக எழுகின்றன:

• எந்த ஆவணம்? வழங்கப்படாவிட்டால் AI க்கு உள்ளார்ந்த சூழல் இல்லை.
• எந்த வகையான சுருக்கம்? ஒரு உயர் மட்ட கண்ணோட்டமா? ஒரு விரிவான தொழில்நுட்ப சுருக்கமா? ஒரு குறிப்பிட்ட பார்வையாளர்களுக்கான சுருக்கமா?
• காலநிலை மாற்றத்தின் எந்த அம்சங்கள்? காரணங்களா? விளைவுகளா? கொள்கை தீர்வுகளா? அறிவியல் ஒருமித்த கருத்தா?
• எந்த நீளம்? சில வாக்கியங்களா? ஒரு பத்தியா? ஒரு பக்கமா?

வெளிப்படையான கட்டுப்பாடுகள் இல்லாமல், AI அனுமானங்களைச் செய்ய வேண்டும், இது பயனரின் நோக்கத்துடன் பொருந்தாத வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. மருத்துவ நோயறிதல், நிதி அறிக்கை அல்லது சட்ட ஆவண பகுப்பாய்வு போன்ற முக்கியமான பயன்பாடுகளில் இது குறிப்பாக சிக்கலானது, அங்கு துல்லியம் மிக முக்கியமானது.

பாரம்பரிய ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் நுட்பங்கள் பெரும்பாலும் இந்த சிக்கல்களைத் தணிக்க மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்துதல், விரிவான சோதனை மற்றும் சிக்கலான ப்ராம்ப்ட் சங்கிலிப்படுத்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. ஒரு அளவிற்கு பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், இந்த முறைகள் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும், வள-தீவிரமானவையாக இருக்கலாம், மேலும் நுட்பமான பிழைகளுக்கு இடம் கொடுக்கலாம்.

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் என்றால் என்ன?

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் என்பது நிரலாக்க மொழிகளில் உள்ள தரவு வகைகளைப் போலவே, வெளிப்படையான கட்டமைப்பு மற்றும் சொற்பொருள் கட்டுப்பாடுகளுடன் ப்ராம்ப்ட்களை புகுத்தும் ஒரு வழிமுறையாகும். சுதந்திரமான உரையை மட்டும் நம்பியிருப்பதற்குப் பதிலாக, இது எதிர்பார்க்கப்படும் உள்ளீட்டு வடிவங்கள், வெளியீட்டுத் திட்டங்கள் மற்றும் மதிப்புகள் அல்லது கருத்துகளின் அனுமதிக்கப்பட்ட வரம்புகளை வரையறுக்க ப்ராம்ப்ட்களை கட்டமைக்கிறது.

முக்கிய யோசனை:

• எதிர்பார்க்கப்படும் கட்டமைப்புகளை வரையறுத்தல்: AI பெற வேண்டிய உள்ளீடுகளின் வடிவத்தையும், அது உருவாக்க வேண்டிய வெளியீடுகளின் வடிவத்தையும் குறிப்பிடவும்.
• தரவு ஒருமைப்பாட்டை அமல்படுத்துதல்: AI ஆல் செயலாக்கப்பட்ட மற்றும் உருவாக்கப்பட்ட தரவு முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட விதிகள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்யவும்.
• தெளிவின்மையைக் குறைத்தல்: AI மாதிரிக்கான விளக்க வாய்ப்பைக் குறைத்தல் அல்லது கணிசமாகக் குறைத்தல்.
• கணிக்கக்கூடிய தன்மையை அதிகரித்தல்: பல தொடர்புகளில் AI பதில்களை மிகவும் சீரானதாகவும் நம்பகமானதாகவும் ஆக்குங்கள்.

இந்த முன்னுதாரண மாற்றம் புத்திசாலித்தனமான உரைச் சரங்களை உருவாக்குவதைத் தாண்டி, AI உரையாடலுக்கான வலுவான இடைமுகங்களை வடிவமைப்பதில் நகர்கிறது, அங்கு பரிமாறப்படும் தகவல்களின் வகைகள் முறையாக வரையறுக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்படுகின்றன.

முக்கிய கருத்துக்கள் மற்றும் கூறுகள்

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கை செயல்படுத்துவது பல முக்கிய கருத்துக்களை உள்ளடக்கியது:

1. ப்ராம்ப்ட் ஸ்கீமாக்கள்

டேட்டாபேஸ் ஸ்கீமாக்கள் அல்லது API ஒப்பந்தங்களைப் போலவே, ப்ராம்ப்ட் ஸ்கீமாக்கள் உள்ளீட்டு ப்ராம்ப்ட் மற்றும் AI இன் வெளியீடு ஆகிய இரண்டிற்கும் கட்டமைப்பு மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் தரவு வகைகளை வரையறுக்கின்றன. இந்த ஸ்கீமாக்கள் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்:

• தேவையான புலங்கள்: ப்ராம்ப்ட்டில் இருக்க வேண்டிய தகவல்களின் அத்தியாவசியத் துண்டுகள்.
• தரவு வகைகள்: ஒரு தகவல் ஒரு சரம், முழு எண், பூலியன், தேதி, பட்டியல் அல்லது ஒரு சிக்கலான கட்டமைக்கப்பட்ட பொருளாக இருக்க வேண்டுமா என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது.
• கட்டுப்பாடுகள்: மதிப்பு வரம்புகள் (எ.கா., வயது 18 மற்றும் 99 க்கு இடையில்), வடிவமைப்பு முறைகள் (எ.கா., மின்னஞ்சல் முகவரி வடிவம்), அல்லது கணக்கீடுகள் (எ.கா., ஒரு நிலை புலம் 'நிலுவையில்', 'செயலாக்கத்தில்' அல்லது 'முடிக்கப்பட்டது' மட்டுமே இருக்க முடியும்) போன்ற தரவு கடைபிடிக்க வேண்டிய விதிகள்.
• விருப்ப புலங்கள்: சேர்க்கக்கூடிய ஆனால் கண்டிப்பாக அவசியமில்லாத தகவல்கள்.

எடுத்துக்காட்டு: "வானிலை பற்றி சொல்லுங்கள்" என்று கேட்பதற்குப் பதிலாக, ஒரு வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் ஒரு ஸ்கீமாவைக் குறிப்பிடலாம்:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "City and country for weather forecast"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "Date for the forecast (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

இந்த ஸ்கீமா ஒரு 'இடம்' (சரம்) மற்றும் 'தேதி' (சரம், YYYY-MM-DD வடிவத்தில்) தேவை என்பதையும், 'அலகுகள்' (செல்சியஸ் அல்லது ஃபாரன்ஹீட்) ஒரு இயல்புநிலையுடன் விருப்பமானது என்பதையும் வெளிப்படையாக வரையறுக்கிறது. AI செயலாக்கும் மற்றும் பதிலளிக்கும் போது இந்த கட்டமைப்பிற்கு இணங்க வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

2. வகை வரையறைகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு

இது AI இன் களத்திற்கு தொடர்புடைய சிக்கலான நிறுவனங்களைக் குறிக்க தனிப்பயன் வகைகளை வரையறுப்பது அல்லது ஏற்கனவே உள்ளவற்றைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. சரிபார்ப்பு இந்த வகைகளுக்கு இணங்கக்கூடிய தரவு AI க்கு அனுப்பப்படுவதற்கு முன்பு அல்லது அதன் வெளியீட்டைப் பெற்ற பிறகு சரியானது என்பதை உறுதி செய்கிறது.

• அடிப்படை வகைகள்: சரம், முழு எண், மிதவை, பூலியன், பூஜ்யம்.
• கட்டமைக்கப்பட்ட வகைகள்: பொருள்கள் (விசை-மதிப்பு ஜோடிகள்), வரிசைகள் (பட்டியல்கள்).
• கணக்கீடுகள்: அனுமதிக்கப்பட்ட மதிப்புகளின் முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட தொகுப்புகள்.
• வடிவமைப்பிற்கான குறிப்பிட்ட வகைகள்: மின்னஞ்சல், URL, தேதி, நேரம், UUID.
• தனிப்பயன் வகைகள்: 'தயாரிப்பு', 'வாடிக்கையாளர்', 'மருத்துவ பதிவு' போன்ற கள-குறிப்பிட்ட நிறுவனங்களைக் குறிக்கிறது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பண்புகள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளின் தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது.

சரிபார்ப்பு பல கட்டங்களில் ஏற்படலாம்: ப்ராம்ப்ட்டை உருவாக்கும் முன் பயனர் உள்ளீட்டை சரிபார்ப்பது, AI க்கு அனுப்புவதற்கு முன் அதன் ஸ்கீமாவுக்கு எதிராக ப்ராம்ப்ட்டையே சரிபார்ப்பது, மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டு ஸ்கீமாவுக்கு எதிராக AI இன் வெளியீட்டை சரிபார்ப்பது.

3. வகை அமலாக்க இயந்திரங்கள்/நூலகங்கள்

இவை ப்ராம்ப்ட்களுக்குள் வகைகளின் வரையறை, சரிபார்ப்பு மற்றும் அமலாக்கத்தை எளிதாக்கும் கருவிகள் அல்லது கட்டமைப்புகள் ஆகும். அவை எளிய JSON ஸ்கீமா சரிபார்ப்பவர்கள் முதல் AI உரையாடலுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட மிகவும் அதிநவீன நூலகங்கள் வரை இருக்கலாம்.

எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு இருக்கலாம்:

• JSON ஸ்கீமா சரிபார்ப்பவர்கள்: Python இல் 'jsonschema' அல்லது JavaScript இல் 'ajv' போன்ற நூலகங்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட ப்ராம்ப்ட் தரவை சரிபார்க்கலாம்.
• LangChain அல்லது LlamaIndex போன்ற கட்டமைப்புகள்: இந்த தளங்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டு பாகுபடுத்தல் மற்றும் Pydantic போன்ற மாதிரிகளை எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களை வரையறுக்க அம்சங்களை அதிகளவில் இணைத்து வருகின்றன, இது திறம்பட வகை பாதுகாப்பை செயல்படுத்துகிறது.
• தனிப்பயன் வகை அமைப்புகள்: மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த வகை வரையறைகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு விதிகள் தேவைப்படும் குறிப்பிட்ட AI பயன்பாடுகளுக்கான பிரத்தியேக அமைப்புகளை உருவாக்குதல்.

4. உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு கட்டமைப்பு

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் பெரும்பாலும் தகவல்களை AI க்கு முற்றிலும் இயற்கை மொழியைக் காட்டிலும் கட்டமைக்கப்பட்ட, இயந்திரம் படிக்கக்கூடிய வடிவத்தில் (எ.கா., JSON, YAML) வழங்குவதை உள்ளடக்கியது, குறிப்பாக சிக்கலான வினவல்களுக்கு அல்லது துல்லியமான தரவு பிரித்தெடுத்தல் தேவைப்படும்போது.

உள்ளீட்டு எடுத்துக்காட்டு:

அதற்கு பதிலாக: "ஜூலை 15 முதல் ஜூலை 20 வரை பாரிஸில் ஈபிள் கோபுரத்திற்கு அருகில் இரண்டு பெரியவர்களுக்கு ஹோட்டல்களைக் கண்டுபிடித்துத் தாருங்கள், ஒரு இரவுக்கு சுமார் 200 யூரோக்கள் பட்ஜெட்."

ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட உள்ளீடு இப்படி இருக்கலாம்:

{
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Paris, France",
    "landmark": "Eiffel Tower",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

வெளியீட்டு எடுத்துக்காட்டு:

AI பின்னர் முடிவுகளை முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்கீமாவில் திருப்பித் தர தூண்டப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக:

{
  "hotels": [
    {
      "name": "Hotel Lumiere",
      "address": "12 Rue de la Lumiere, Paris",
      "price_per_night": 190,
      "currency": "EUR",
      "rating": 4.5,
      "amenities": ["WiFi", "Breakfast", "Gym"]
    }
    // ... more hotels
  ]
}

வகை அமலாக்க இயந்திரம் பின்னர் AI இன் பதில் இந்த 'hotel_search' வெளியீட்டு ஸ்கீமாவுக்கு இணங்குவதை சரிபார்க்கும்.

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கின் நன்மைகள்

ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கில் வகை-பாதுகாப்பான நடைமுறைகளை ஏற்றுக்கொள்வது குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை அளிக்கிறது:

1. மேம்பட்ட நம்பகத்தன்மை மற்றும் கணிக்கக்கூடிய தன்மை

வெளிப்படையான கட்டமைப்புகள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளை வரையறுப்பதன் மூலம், AI ப்ராம்ப்ட்டை தவறாகப் புரிந்துகொள்வதற்கான வாய்ப்புகள் வெகுவாகக் குறைக்கப்படுகின்றன. இது மிகவும் சீரான மற்றும் கணிக்கக்கூடிய வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது, இதனால் AI அமைப்புகள் உற்பத்தி சூழல்களுக்கு நம்பகமானவையாகின்றன.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு பன்னாட்டு இ-காமர்ஸ் தளம், AI ஆல் உருவாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு விளக்கங்கள் எப்போதும் ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டாயப் பண்புகளை (எ.கா., 'தயாரிப்பு_பெயர்', 'விலை', 'நாணயம்', 'SKU', 'விளக்கம்', 'பரிமாணங்கள்') உள்ளடக்கியிருப்பதை உறுதிசெய்ய வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த நிலைத்தன்மை ஒரு உலகளாவிய சரக்கு மேலாண்மை அமைப்புக்கு முக்கியமானது, அங்கு வெவ்வேறு மொழிகள் மற்றும் பிராந்திய தரநிலைகள் ஈடுபட்டுள்ளன. வகை அமைப்பு 'விலை' எப்போதும் ஒரு எண்ணியல் மதிப்பு என்பதையும் அதனுடன் தொடர்புடைய 'நாணயம்' (எ.கா., 'USD', 'EUR', 'JPY') இருப்பதையும் உறுதி செய்கிறது, இது விலைத் தகவலில் ஏற்படும் முக்கியமான பிழைகளைத் தடுக்கிறது.

2. மேம்பட்ட தரவு தரம் மற்றும் ஒருமைப்பாடு

வகை சரிபார்ப்பு, AI ஆல் செயலாக்கப்பட்ட மற்றும் உருவாக்கப்பட்ட தரவு துல்லியமானது மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவங்கள் மற்றும் வணிக விதிகளுக்கு இணங்குகிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது. இது முக்கியமான அல்லது முக்கியமான தரவைக் கையாளும் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: நோயாளி சுருக்கங்களை உருவாக்கும் ஒரு சுகாதார AI உதவியாளர். கட்டமைக்கப்படாத உரைக்குப் பதிலாக, 'PatientSummary' ஸ்கீமாவுக்கு இணங்கக்கூடிய தரவை வெளியிட AI தூண்டப்படுகிறது. இந்த ஸ்கீமா வரையறுக்கலாம்:

• `patient_id`: சரம் (UUID வடிவம்)
• `diagnosis`: சரம்
• `treatment_plan`: பொருட்களின் வரிசை, ஒவ்வொன்றும் `medication` (சரம்), `dosage` (சரம், எ.கா., '500mg'), `frequency` (கணக்கீடு: 'daily', 'twice_daily', 'as_needed')
• `allergies`: சரங்களின் வரிசை
• `vital_signs`: `blood_pressure` (சரம், எ.கா., '120/80 mmHg'), `heart_rate` (முழு எண், bpm) கொண்ட பொருள்

வகை அமைப்பு மருந்தளவுகள் சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதா, முக்கிய அறிகுறிகள் அலகுகளை உள்ளடக்கியுள்ளதா, மற்றும் `patient_id` போன்ற முக்கியமான புலங்கள் உள்ளனவா மற்றும் செல்லுபடியாகின்றனவா என்பதை உறுதி செய்கிறது. இது AI-உருவாக்கிய தவறான தகவல்களால் ஏற்படக்கூடிய உயிருக்கு ஆபத்தான பிழைகளைத் தடுக்கிறது.

3. தெளிவின்மை மற்றும் தவறான புரிதல் குறைப்பு

வகைகள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவங்களை வெளிப்படையாக வரையறுப்பது AI தவறான அனுமானங்களைச் செய்வதற்கு குறைவான இடத்தை விட்டுச்செல்கிறது. இது ப்ராம்ப்ட் அனுப்புநரின் நோக்கத்தைத் தெளிவுபடுத்துகிறது.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: உள்வரும் வினவல்களை வகைப்படுத்த AI ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு வாடிக்கையாளர் ஆதரவு சாட்பாட். ஒரு வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் அமைப்பு 'query_type' ஐ ஒரு கணக்கீடாக வரையறுக்கலாம்: `['technical_support', 'billing_inquiry', 'product_inquiry', 'feedback']`. ஒரு பயனரின் உள்ளீடு, ஒரு ஆரம்ப இயற்கை மொழி புரிதல் (NLU) அடுக்கால் செயலாக்கப்பட்ட பிறகு, இந்த கணக்கீட்டிற்கு வெளியே ஒரு வகைப்பாட்டில் விளைந்தால், கணினி அதை மதிப்பாய்வு செய்யக் கொடியிடுகிறது அல்லது தெளிவுபடுத்தலைக் கேட்கிறது, உலகளவில் வாடிக்கையாளர் கோரிக்கைகளை தவறாக வழிநடத்துவதைத் தடுக்கிறது.

4. மேம்படுத்தப்பட்ட AI பாதுகாப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு

உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளின் வகைகளைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம், வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் ப்ராம்ப்ட் ஊசி தாக்குதல்களைத் தடுக்கவும், தீங்கு விளைவிக்கும் அல்லது பொருத்தமற்ற உள்ளடக்கத்தின் உருவாக்கத்தைத் தணிக்கவும் உதவும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு AI ஒரு எண்ணியல் மதிப்பீட்டை மட்டும் வெளியிட வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கப்பட்டால், அது தீங்கிழைக்கும் குறியீடு அல்லது முக்கியமான தகவல்களை வெளியிட ஏமாற்றப்பட முடியாது.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஆன்லைன் மன்றங்களை மிதப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு AI அமைப்பு. பயனர் உருவாக்கிய உள்ளடக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட ப்ராம்ப்ட்கள் வகை-பாதுகாப்பாக இருக்கலாம், இது ஒரு 'SAFE' நிலை அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட 'violation_type' (எ.கா., 'hate_speech', 'spam', 'harassment') கொண்ட 'VIOLATION' நிலையாக இருக்கும் ஒரு வெளியீட்டை எதிர்பார்க்கிறது. இந்த கட்டமைக்கப்பட்ட ஸ்கீமாவுக்கு இணங்காத எந்தவொரு வெளியீட்டையும் நிராகரிக்க கணினி வடிவமைக்கப்பட்டிருக்கும், இது AI தானே தீங்கு விளைவிக்கும் உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குவதைத் தடுக்கிறது அல்லது கட்டுப்பாடற்ற உரையை வெளியிட கையாளப்படுவதைத் தடுக்கிறது.

5. மேம்படுத்தப்பட்ட டெவலப்பர் அனுபவம் மற்றும் பராமரிப்புத்திறன்

வகை அமைப்புகள் டெவலப்பர்கள் AI பயன்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், உருவாக்கவும் மற்றும் பராமரிக்கவும் எளிதாக்குகின்றன. தெளிவாக வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்கீமாக்கள் ஆவணங்களாகவும், கணினியின் வெவ்வேறு பகுதிகளுக்கு இடையில் அல்லது மனித டெவலப்பர்களுக்கும் AI க்கும் இடையில் ஒப்பந்தங்களாகவும் செயல்படுகின்றன.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு உலகளாவிய நிதி பகுப்பாய்வு நிறுவனத்தில், வெவ்வேறு அணிகள் சந்தை முன்கணிப்பு, இடர் மதிப்பீடு மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ தேர்வுமுறைக்கு AI தொகுதிகளை உருவாக்கலாம். ப்ராம்ப்ட்கள் மற்றும் வெளியீடுகளுக்கு ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வகை அமைப்பைப் பயன்படுத்துவது இந்த தொகுதிகள் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு 'MarketData' வகை அணிகள் முழுவதும் சீராக வரையறுக்கப்படலாம், இது 'timestamp' (ISO 8601 வடிவம்), 'stock_symbol' (சரம், எ.கா., 'AAPL'), 'price' (மிதவை), 'volume' (முழு எண்), 'exchange' (கணக்கீடு: 'NASDAQ', 'NYSE', 'LSE') போன்ற புலங்களைக் குறிப்பிடுகிறது. இது சந்தை முன்கணிப்பு தொகுதியிலிருந்து இடர் மதிப்பீட்டு தொகுதிக்கு அனுப்பப்படும் தரவு, எந்த அணி ஒவ்வொரு பகுதியையும் உருவாக்கியது என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், கணிக்கக்கூடிய, பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவத்தில் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

6. சர்வதேசமயமாக்கல் மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கலை எளிதாக்குகிறது

இயற்கை மொழி இயல்பாகவே குறிப்பிட்ட மொழிகளுடன் பிணைக்கப்பட்டிருந்தாலும், கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு மற்றும் வகை வரையறைகள் ஒரு உலகளாவிய அடித்தளத்தை வழங்குகின்றன. உள்ளூர்மயமாக்கல் முயற்சிகள் பின்னர் ஒவ்வொரு மொழிக்கும் மிகவும் மாறுபட்ட ப்ராம்ப்ட் சூத்திரங்களை நிர்வகிப்பதற்குப் பதிலாக, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பிற்குள் குறிப்பிட்ட சரம் புலங்களை மொழிபெயர்ப்பதில் கவனம் செலுத்தலாம்.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் நகலை உருவாக்குவதற்கான ஒரு AI அமைப்பு. ப்ராம்ப்ட்டிற்கு 'product_name' (சரம்), 'features' (சரங்களின் வரிசை), 'target_audience' (சரம்), மற்றும் 'brand_voice' (கணக்கீடு: 'formal', 'casual', 'humorous') போன்ற புலங்களைக் கொண்ட ஒரு 'தயாரிப்பு' பொருள் தேவைப்படலாம். AI 'marketing_headline' (சரம்) மற்றும் 'promotional_paragraph' (சரம்) உருவாக்க அறிவுறுத்தப்படுகிறது. பிரெஞ்சு உள்ளூர்மயமாக்கலுக்கு, உள்ளீடு 'locale': 'fr-FR' ஐக் குறிப்பிடலாம், மேலும் AI பிரெஞ்சு நகலை உருவாக்குகிறது. வகை பாதுகாப்பு அனைத்து உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட வெளியீடுகளிலும் அடிப்படை தயாரிப்பு தகவல்கள் சீராகப் புரிந்து கொள்ளப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கை செயல்படுத்துதல்

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கின் நடைமுறை செயலாக்கத்தை பல வழிகளில் அணுகலாம்:

1. சரியான கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது

கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு மற்றும் வெளியீட்டு பாகுபடுத்தலை ஆதரிக்கும் ஏற்கனவே உள்ள நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தவும். பல நவீன LLM ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் கருவிகள் இதைக் கருத்தில் கொண்டு கட்டப்பட்டுள்ளன.

• Pydantic: பைத்தானில், பைடான்டிக்கின் தரவு சரிபார்ப்பு திறன்கள் AI மாதிரிகளுக்கான வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களாக செயல்படக்கூடிய தரவு மாதிரிகளை வரையறுக்க பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• LangChain: கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை அமல்படுத்தக்கூடிய 'வெளியீட்டு பாகுபடுத்திகள்' மற்றும் 'சங்கிலிகளை' வழங்குகிறது.
• LlamaIndex: கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் పనిచేయగల 'பதில் தொகுப்பு' மற்றும் 'தரவு இணைப்பிகளை' வழங்குகிறது.
• OpenAI Assistants API: 'கருவிகள்' மற்றும் 'செயல்பாடு அழைப்பை' ஆதரிக்கிறது, இது AI அழைக்கக்கூடிய செயல்பாடுகளுக்கு கட்டமைக்கப்பட்ட உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளை வரையறுப்பதை இயல்பாகவே உள்ளடக்கியது.
• JSON Schema: JSON தரவின் கட்டமைப்பை வரையறுப்பதற்கான ஒரு தரநிலை, ப்ராம்ப்ட் மற்றும் வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களை வரையறுக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

2. வலுவான ஸ்கீமாக்களை வடிவமைத்தல்

உங்கள் ப்ராம்ப்ட் மற்றும் வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களை கவனமாக வடிவமைப்பதில் நேரத்தை முதலீடு செய்யுங்கள். இது பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியது:

• உங்கள் களத்தைப் புரிந்துகொள்வது: உங்கள் AI பணிக்கு பொருத்தமான நிறுவனங்கள் மற்றும் உறவுகளை தெளிவாக வரையறுக்கவும்.
• கட்டுப்பாடுகளைக் குறிப்பிடுவது: தரவு செல்லுபடியை அமல்படுத்த கணக்கீடுகள், ரெஜெக்ஸ் வடிவங்கள் மற்றும் வரம்பு சோதனைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• ஸ்கீமாக்களை ஆவணப்படுத்துதல்: ஸ்கீமாக்களை ஒப்பந்தங்களாகக் கருதி, அவை நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்டிருப்பதை உறுதிசெய்யவும்.

3. சரிபார்ப்பு அடுக்குகளை இணைத்தல்

முக்கியமான புள்ளிகளில் சரிபார்ப்பைச் செயல்படுத்தவும்:

• ப்ராம்ப்ட்டிற்கு முந்தைய சரிபார்ப்பு: ப்ராம்ப்ட்டின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும் எந்தவொரு பயனர் வழங்கிய தரவையும் சரிபார்க்கவும்.
• ப்ராம்ப்ட் கட்டமைப்பு சரிபார்ப்பு: கட்டமைக்கப்பட்ட ப்ராம்ப்ட் அதன் வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்கீமாவுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்யவும்.
• பதிலுக்குப் பிந்தைய சரிபார்ப்பு: AI இன் வெளியீட்டை எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டு ஸ்கீமாவுக்கு எதிராக சரிபார்க்கவும். சரிபார்ப்புப் பிழைகளை கருணையுடன் கையாளவும் (எ.கா., ப்ராம்ப்ட்டை மீண்டும் முயற்சிப்பதன் மூலம், AI ஐ மறுவடிவமைக்கக் கேட்பதன் மூலம், அல்லது மனித மதிப்பாய்வுக்குக் கொடியிடுவதன் மூலம்).

4. வகைகள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளின் தொடர்ச்சியான செம்மைப்படுத்துதல்

எந்தவொரு மென்பொருள் மேம்பாட்டு செயல்முறையைப் போலவே, ஸ்கீமா வடிவமைப்பு மற்றும் வகை வரையறைகளுக்கு மீண்டும் மீண்டும் தேவைப்படலாம். நீங்கள் புதிய விளிம்பு வழக்குகளை எதிர்கொள்ளும்போது அல்லது குறைபாடுகளை உணரும்போது, அதற்கேற்ப உங்கள் ஸ்கீமாக்களைப் புதுப்பிக்கவும்.

5. இயற்கை மொழி மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை இணைத்தல்

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் என்பது இயற்கை மொழியை முற்றிலுமாக கைவிடுவது என்று அர்த்தமல்ல. பெரும்பாலும், இது ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையை உள்ளடக்கியது:

• நோக்கத்திற்கான இயற்கை மொழி, தரவிற்கான கட்டமைப்பு: ஒட்டுமொத்த பணி மற்றும் சூழலை வெளிப்படுத்த இயற்கை மொழியைப் பயன்படுத்தவும், ஆனால் குறிப்பிட்ட அளவுருக்களுக்கு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை உட்பொதிக்கவும்.
• மொழிபெயர்ப்பிற்கான AI: இயற்கை மொழி உள்ளீடுகளை முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்கீமாக்களுக்கு இணங்கும் கட்டமைக்கப்பட்ட வடிவங்களாக மாற்ற AI ஐப் பயன்படுத்தவும், அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட AI வெளியீடுகளை மீண்டும் மனிதர்கள் படிக்கக்கூடிய இயற்கை மொழியாக மொழிபெயர்க்கவும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு பயனர், "அடுத்த செவ்வாய்க்கிழமை டோக்கியோவிற்கு ஒரு விமானத்தை முன்பதிவு செய்யுங்கள், பிசினஸ் கிளாஸ், லண்டன் ஹீத்ரோவிலிருந்து." என்று சொல்லலாம். கணினி நிறுவனங்களைப் பிரித்தெடுக்க ஒரு NLU மாதிரியைப் பயன்படுத்தலாம், பின்னர் ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட JSON பொருளை உருவாக்கலாம்:

{
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Tokyo",
    "departure_date": "(calculate next Tuesday)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

இந்த கட்டமைக்கப்பட்ட பொருள் பின்னர் செயலாக்கத்திற்காக AI அல்லது ஒரு பின்தள சேவைக்கு அனுப்பப்படுகிறது. AI இன் உறுதிப்படுத்தல் செய்தி பின்னர் முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட வெளியீட்டு ஸ்கீமாவின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்படலாம் மற்றும் சாத்தியமானால் இயற்கை மொழியாக மொழிபெயர்க்கப்படலாம்.

சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்

சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் அதன் சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை:

• சிக்கலானது: சிக்கலான வகை அமைப்புகள் மற்றும் ஸ்கீமாக்களை வடிவமைத்து பராமரிப்பது மேம்பாட்டு மேல்நிலையைச் சேர்க்கலாம்.
• விறைப்புத்தன்மை: அதிகப்படியான கடுமையான ஸ்கீமாக்கள் AI இன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் படைப்பாற்றலைக் கட்டுப்படுத்தலாம், குறிப்பாக அவசர நடத்தை விரும்பப்படும் பணிகளில். சரியான சமநிலையைக் கண்டறிவது முக்கியம்.
• கருவி முதிர்ச்சி: வேகமாக வளர்ந்து வந்தாலும், AI தொடர்புகளில் தடையற்ற வகை அமலாக்கத்திற்கான கருவி பாரம்பரிய மென்பொருள் மேம்பாட்டுடன் ஒப்பிடும்போது இன்னும் முதிர்ச்சியடைந்து வருகிறது.
• ஸ்கீமா பரிணாமம்: AI மாதிரிகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் உருவாகும்போது, ஸ்கீமாக்களைப் புதுப்பிக்க வேண்டியிருக்கும், இது பதிப்பு மற்றும் கவனமான மேலாண்மை தேவைப்படுகிறது.
• பிழை கையாளுதல்: சரிபார்ப்பு தோல்விகளைக் கையாளுவதற்கான வலுவான வழிமுறைகள் அவசியம். செல்லாத வெளியீட்டை வெறுமனே நிராகரிப்பது போதுமானதாக இருக்காது; திருத்தம் அல்லது பின்னடைவுக்கான உத்திகள் தேவை.

வகை-பாதுகாப்பான AI உரையாடலின் எதிர்காலம்

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் AI தொடர்புகளை மிகவும் நம்பகமானதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும், அளவிடக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதற்கான ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியைக் குறிக்கிறது. AI அமைப்புகள் நிதி மற்றும் சுகாதாரம் முதல் தளவாடங்கள் மற்றும் கல்வி வரை பல்வேறு உலகளாவிய துறைகளில் முக்கியமான பணிப்பாய்வுகளில் மேலும் ஒருங்கிணைக்கப்படுவதால், கணிக்கக்கூடிய மற்றும் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய AI நடத்தைக்கான தேவை மட்டுமே அதிகரிக்கும்.

இந்த அணுகுமுறை AI திறன்களை அடக்குவது பற்றியது அல்ல, ஆனால் அவற்றை திறம்பட வழிநடத்துவது பற்றியது. வலுவான மென்பொருள் பொறியியலில் இருந்து கொள்கைகளைக் கடன் வாங்குவதன் மூலம், சக்திவாய்ந்தவை மட்டுமல்ல, நம்பகமானவைでもある AI பயன்பாடுகளை நாம் உருவாக்க முடியும். முன்னணி AI தளங்களில் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு, செயல்பாட்டு அழைப்பு மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட வெளியீட்டு வடிவங்களுக்கான போக்கு ஒரு தெளிவான திசையைக் குறிக்கிறது. உலக அளவில் AI ஐப் பொறுப்புடனும் திறம்படவும் பயன்படுத்த தீவிரமாக இருக்கும் எந்தவொரு நிறுவனத்திற்கும் வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் ஒரு அடிப்படை நடைமுறையாக மாற உள்ளது.

உலகளாவிய அணிகளுக்கான செயல் நுண்ணறிவுகள்

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கை ஏற்க விரும்பும் சர்வதேச அணிகளுக்கு:

• சிறியதாகத் தொடங்குங்கள்: உங்கள் பணிப்பாய்வுக்குள் ஒரு குறிப்பிட்ட, முக்கியமான AI தொடர்பை அடையாளம் காணவும், இது தெளிவின்மை அல்லது நம்பகத்தன்மையால் பாதிக்கப்படுகிறது. அந்த குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கிற்கு முதலில் வகை பாதுகாப்பைச் செயல்படுத்தவும்.
• ஸ்கீமாக்களை தரப்படுத்துங்கள்: உங்கள் உலகளாவிய செயல்பாடுகளுக்குப் பொருத்தமான பொதுவான தரவு வகைகளுக்கு (எ.கா., முகவரிகள், தேதிகள், நாணயங்கள், தயாரிப்பு ஐடிகள்) ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட ஸ்கீமாக்களை உருவாக்கவும்.
• கருவிகளில் முதலீடு செய்யுங்கள்: LangChain அல்லது Pydantic போன்ற கட்டமைப்புகளை ஆராய்ந்து, அவற்றை உங்கள் மேம்பாட்டு பைப்லைனில் ஒருங்கிணைக்கவும். இந்தக் கருவிகளை திறம்படப் பயன்படுத்த உங்கள் அணிக்குக் கல்வி புகட்டவும்.
• வரையறைகளில் ஒத்துழையுங்கள்: பன்னாட்டு நிறுவனங்களுக்கு, உள்ளூர் மாறுபாடுகளை (எ.கா., வெவ்வேறு தேதி வடிவங்கள், நாணய சின்னங்கள், ஒழுங்குமுறை தேவைகள்) கணக்கில் கொள்ள ஸ்கீமாக்களை வரையறுப்பதில் வெவ்வேறு பிராந்தியங்களைச் சேர்ந்த கள நிபுணர்கள் ஒத்துழைப்பதை உறுதிசெய்யவும்.
• பிழை கையாளுதலுக்கு முன்னுரிமை அளியுங்கள்: வகை சரிபார்ப்பு தோல்வியுற்றால் தெளிவான பின்னடைவு வழிமுறைகள் மற்றும் மனித மதிப்பாய்வு செயல்முறைகளை வடிவமைக்கவும். இது செயல்பாட்டு தொடர்ச்சியை மற்றும் நம்பிக்கையை பராமரிக்க முக்கியமானது.
• எல்லாவற்றையும் ஆவணப்படுத்துங்கள்: உங்கள் ப்ராம்ப்ட் ஸ்கீமாக்களை முக்கியமான ஆவணங்களாகக் கருதுங்கள். அவை அணுகக்கூடியவையாகவும், புரிந்துகொள்ளக்கூடியவையாகவும், பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டில் உள்ளவையாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்யவும்.
• தொடர்ச்சியான கற்றல்: AI துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங் மற்றும் AI தொடர்பு வடிவமைப்பில் புதிய கருவிகள், நுட்பங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் குறித்து புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள்.

வகை-பாதுகாப்பான ப்ராம்ப்ட் இன்ஜினியரிங்கைத் தழுவுவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் AI இன் முழுத் திறனையும் திறக்க முடியும், இது புத்திசாலித்தனமானது மட்டுமல்லாமல், உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களுக்கு நம்பகமான, பாதுகாப்பான மற்றும் கணிக்கக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்குகிறது.