1. আপনি শুরু করার আগে
MakerSuite হল টুলগুলির একটি সেট যা আপনাকে ব্রাউজার থেকেই বড় ভাষার মডেলগুলির সাথে প্রোটোটাইপ করতে দেয়—কোন সেটআপের প্রয়োজন নেই৷ MakerSuite ব্যবহার করে, আপনি দ্রুত প্রম্পট ট্রাই করা থেকে শুরু করে এমন একটি API তৈরি করতে পারেন যা আপনার অ্যাপ সরাসরি অ্যাক্সেস করতে পারে, যা টিমগুলিকে জেনারেটিভ এআই-এর উপর ভিত্তি করে দুর্দান্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলি দ্রুত সরবরাহ করতে সহায়তা করে। পিপল + এআই রিসার্চ (পেয়ার) গাইডবুক মানবকেন্দ্রিক ডেটা অনুশীলনের উপর ফোকাস করে এবং ব্যবহারকারীর আস্থা অর্জনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, মেকারসুইট ব্যবহার করার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নির্দেশিকা কীভাবে AI দিয়ে একটি নতুন পণ্য ডিজাইন করতে হয় সে বিষয়ে নির্দেশিকা প্রদান করে।
এই কোডল্যাবে, আপনি দায়বদ্ধ AI-ভিত্তিক অভিজ্ঞতা তৈরি করার জন্য এই দুটি সংস্থানকে একসাথে কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখবেন। কোডল্যাবের ফোকাস জেনারেটিভ এআই সহ দায়ী প্রোটোটাইপিংয়ের উপর, এই নির্দিষ্ট সংস্থানগুলির এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো নয়। MakerSuite-এর সাধারণ কর্মপ্রবাহ সম্পর্কে জানতে, MakerSuite-এর জন্য এই মৌলিক টিউটোরিয়ালটি দেখুন এবং AI পণ্যগুলি ডিজাইন করার জন্য আরও বিস্তৃত নির্দেশিকা পেতে PAIR গাইডবুকের সাথে পরামর্শ করুন৷
পূর্বশর্ত
- AI এর প্রাথমিক ধারণা।
- পণ্য উন্নয়ন কর্মপ্রবাহ সম্পর্কে কিছু জ্ঞান।
আপনি কি শিখবেন
- আপনার AI অভিজ্ঞতাগুলি বিভিন্ন শ্রোতার জন্য কতটা ভাল কাজ করে এবং কোন কাজগুলিতে AI ব্যবহার করা উচিত বা করা উচিত নয় তা পরীক্ষা করার জন্য কীভাবে পেয়ার গাইডবুক ব্যবহার করবেন।
- ব্যবহারকারীদের সাংস্কৃতিক অভ্যাসের সমৃদ্ধি থেকে কীভাবে জেনারেটিভ এআই অভিজ্ঞতা তৈরি করা যায়।
- কীভাবে এআই বিকাশ প্রক্রিয়ায় সুযোগগুলিকে একীভূত করা যায় যা ব্যবহারকারীর মুখোমুখি ব্যাখ্যাযোগ্যতার উপর ফোকাস করে ব্যবহারকারীর আস্থা অর্জন করে।
- আরও অন্বেষণের জন্য কীভাবে জেনারেটিভ এআই উপকরণ এবং মানব-কেন্দ্রিক এআই সংস্থানগুলির একটি বিস্তৃত টুলকিট ব্যবহার করবেন।
আপনি কি নির্মাণ করবেন
আপনি একটি সৃজনশীল লেখার টুল ডিজাইন করার সাথে সাথে এই কোডল্যাব আপনাকে দায়ী জেনারেটিভ AI এর জন্য একটি হ্যান্ডস-অন প্রোটোটাইপিং প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যায়। আপনি যদি আগ্রহী হন, তাহলে আপনি Google দ্বারা রিসার্চ প্রোটোটাইপ হিসাবে প্রকাশিত ওপেন-সোর্স AI-চালিত টেক্সট এডিটর Wordcraft-তে ডিজাইন করা এই প্রম্পটগুলিকে একীভূত করতে পারেন।
আপনি কি প্রয়োজন হবে
- ব্রাউজার
- Google অ্যাকাউন্ট, MakerSuite অ্যাক্সেস করার জন্য
2. সেট আপ করুন
মেকারসুইট
MakerSuite হল Google টুলগুলির একটি সেট যা আপনাকে ব্রাউজার থেকেই বড় ভাষার মডেলগুলির সাথে প্রোটোটাইপ করতে দেয়—কোন সেটআপের প্রয়োজন নেই৷ আপনি দ্রুত মডেলগুলি চেষ্টা করে দেখতে পারেন এবং বিভিন্ন প্রম্পট দিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন। যখন আপনি এমন কিছু তৈরি করেন যার সাথে আপনি খুশি হন, আপনি সহজেই এটিকে পাইথন কোড হিসাবে রপ্তানি করতে পারেন এবং তারপর জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ API ব্যবহার করে একই মডেলগুলিতে কল করতে পারেন।
MakerSuite ব্যবহার করে বড় ভাষার মডেল নিয়ে পরীক্ষা করতে, অপেক্ষা তালিকার জন্য সাইন আপ করুন ৷
মানুষ + এআই গবেষণা গাইডবুক
The People + AI Research (PAIR) গাইডবুক হল এমন একটি সংস্থান যা ডেভেলপার, ডিজাইনার, প্রোডাক্ট ম্যানেজার, ছাত্র এবং আরও অনেককে দায়িত্বের সাথে AI ব্যবহার করতে সাহায্য করে।
পেয়ার গাইডবুক আপনাকে এবং আপনার টিমকে আপনার পণ্যে AI-এর সাথে সম্পর্কিত মূল প্রশ্নগুলির একটি তালিকা তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
- কখন এবং কিভাবে আমার পণ্যে AI ব্যবহার করা উচিত?
- আমি কীভাবে ব্যবহারকারীদের আমার এআই সিস্টেমে বিশ্বাস তৈরি করতে সাহায্য করব?
- আমি কীভাবে ব্যবহারকারীদের কাছে আমার এআই সিস্টেম ব্যাখ্যা করব?
- কীভাবে এআই অভিজ্ঞতা সাংস্কৃতিকভাবে অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং ইক্যুইটি-ভিত্তিক হতে পারে?
প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য প্রশ্ন তৈরি করতে এবং বিভিন্ন ডিজাইনের বিকল্পগুলির মধ্যে বেছে নিতে আপনি এই কোডল্যাব জুড়ে PAIR গাইডবুকটি ব্যবহার করেন।
Wordcraft এর জন্য কোড পান (ঐচ্ছিক)
Wordcraft হল একটি AI-চালিত টেক্সট এডিটর যা Google রিসার্চে তৈরি করা হয়েছে যা সহযোগিতামূলক মানব এবং এআই গল্প লেখার অন্বেষণ করে। Wordcraft কোডটি ওপেন সোর্স, তাই আপনি নিজে থেকেই এই কোডল্যাবে প্রম্পট নিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন।
- Wordcraft এর জন্য কোড পেতে, নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করুন:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
বিকল্পভাবে, আপনি জিপ ফাইলটি ডাউনলোড করতে পারেন:
টিবিডি
3. গল্প লেখার জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করুন
একটি বড় ভাষা মডেল (LLM) হল একটি AI মডেল যা ব্যাকরণ, সাধারণ বাক্যাংশ এবং অন্যান্য তথ্য শেখার জন্য বই, নিবন্ধ এবং ওয়েবসাইট থেকে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্যের উপর প্রশিক্ষিত হয়। এই ডেটার উপর ভিত্তি করে এবং কিছু অতিরিক্ত ফাইনটিউনিং সহ, PaLM-এর মতো একটি LLM অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজনের পরিবর্তে সাধারণ নির্দেশের ভিত্তিতে অনেক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজ সম্পন্ন করতে পারে। এছাড়াও এটি প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, তথ্য সংক্ষিপ্ত করতে পারে, ভাষা অনুবাদ করতে পারে এবং অন্যান্য অনেক এআই কাজ সম্পাদন করতে পারে।
এই কোডল্যাবে, আপনি একটি অ্যাপের প্রোটোটাইপ করতে একটি LLM ব্যবহার করেন যা লেখকদের গল্প লিখতে সাহায্য করে। বিশ্ব, ব্যাকরণ ইত্যাদি সম্পর্কে সাধারণ তথ্য থাকার পাশাপাশি, Google এর PaLM LLM ব্যবহারকারীর নির্দেশাবলী বা প্রম্পট অনুসরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সুতরাং, MakerSuite-এ আপনার টুলের প্রোটোটাইপ করার জন্য, আপনি আপনার মডেল শেখান যে ব্যবহারকারীর প্রম্পট দ্বারা প্ররোচিত প্রতিক্রিয়া হিসাবে কী লিখতে হবে।
MakerSuite-এ টেক্সট প্রম্পট ব্যবহার করে AI-সহায়ক গল্প লিখুন
- একটি প্রম্পট তৈরি করতে, বাম প্যানেলে নতুন তৈরি করুন ক্লিক করুন এবং পাঠ্য প্রম্পট নির্বাচন করুন। এই প্রম্পট দিয়ে শুরু করুন:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}
একবার আপনি এই প্রম্পটটি প্রবেশ করালে, MakerSuite সনাক্ত করে যে প্রম্পটে একটি ইনপুট এবং একটি পরীক্ষা আপনার প্রম্পট প্যানেল খোলে যাতে আপনি দেখতে পারেন কিভাবে আপনার প্রম্পট বিভিন্ন ইনপুটগুলির সাথে কাজ করে৷
- প্রবেশ করুন
A boy discovers a lost cat in his yardএবং তারপরে মডেল প্যানেলে ক্লিক করুন ( রান বোতামের ডানদিকে) এবং তাপমাত্রা0.8হতে বেছে নিন। - অবশেষে, আপনার প্রম্পট চালানোর জন্য রান ক্লিক করুন। আপনি মুহূর্তের মধ্যে টেবিলে প্রম্পট আউটপুট দেখতে হবে।
তাপমাত্রা সেটিং 0.8 নির্বাচন করা মডেলটিকে বলে যে আপনি এর আউটপুটে বৈচিত্র্য পছন্দ করেন। এটি করার ফলে আরও সৃজনশীল গল্প পাওয়া যায় কিন্তু প্রতিবার চালানোর সময় বিভিন্ন আউটপুট দেয়। আপনি যদি প্রতিবার একই আউটপুট চান তবে তাপমাত্রা 0 এ সেট করুন।
একটি সম্ভাব্য আউটপুট নিম্নলিখিত:
Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.
- প্রম্পটটি কয়েকবার চালানোর চেষ্টা করুন এবং তৈরি করা বিভিন্ন গল্প লক্ষ্য করুন।
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, মডেলটি একটি কাঠামোগত গল্প লেখে যা যৌক্তিকভাবে প্রবাহিত হয়, তবে এটি বেশ কয়েকটি অনুমানও করে। গল্পটি হেনরি নামে একটি ছেলেকে কেন্দ্র করে, উদাহরণস্বরূপ। আপনি আমাদের নায়কের নাম উল্লেখ করে বা এমনকি আপনি গল্পটি বিড়ালছানা বা মানুষের উপর ফোকাস করতে চান কিনা তা নির্দিষ্ট করে এই অনুমানগুলি পরিবর্তন করতে পারেন।
- আপনার প্রম্পট আপডেট করুন, এবং তারপরে সমস্ত পরীক্ষার ইনপুটগুলির সাথে এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখতে রানে ক্লিক করুন৷
PAIR গাইডবুক ব্যবহার করে AI সহায়তার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কাজগুলি চিহ্নিত করুন
এখন পর্যন্ত, অনুমান হল যে AI মডেল একটি সম্পূর্ণ গল্প লেখে, শুধুমাত্র একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেওয়া হয়েছে। কিন্তু এটি কি আপনার সৃজনশীল টুলের জন্য সঠিক ডিজাইনের সিদ্ধান্ত? উদাহরণস্বরূপ, একজন সহকারীর কথা কল্পনা করুন যা লেখকদের তাদের পছন্দের গল্পের কিছু অংশ পুনরায় লিখতে সাহায্য করে। আপনি MakerSuite-এ এই মিথস্ক্রিয়াটির প্রোটোটাইপ করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, গল্পের খণ্ডটিকে আরও নাটকীয় করে তুলতে।
এটি একটি সময়ে অনুচ্ছেদ পুনর্লিখন, অনেক বেশি মনোযোগী সহায়তা প্রদান করে। একটি উচ্চ স্তরে, আপনার প্রম্পটে কয়েকটি পরিবর্তনের সাথে, আপনি একটি টাস্ক-অটোমেশন টুলের পরিবর্তে একটি ব্যবহারকারী-বর্ধন টুল প্রোটোটাইপ করতে পারেন।
পেয়ার গাইডবুক এআই ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় এই ধরনের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা এবং উত্তর দেওয়ার একটি নীতিগত উপায় অফার করে। যদিও MakerSuite আপনাকে ধারনাগুলিকে দ্রুত প্রোটোটাইপ করতে সাহায্য করে, পেয়ার গাইডবুক আপনাকে আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য এবং আপনি যে শ্রোতাদের নিযুক্ত করতে চান তার জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ডিজাইন পছন্দগুলিকে সংকুচিত করতে দেয়৷ আপনার অ্যাপ তৈরি করতে AI এর সাথে অংশীদারিত্বের জন্য পরিবর্ধন বা অটোমেশন সঠিক পদ্ধতি কিনা তা বোঝার জন্য গাইডবুকটি ব্যবহার করুন৷
আমি কীভাবে এআই ব্যবহার করব তা দিয়ে শুরু করুন? গাইড বইতে নির্দেশক প্রশ্ন। এই গাইডবুক প্যাটার্ন নোট হিসাবে, যখন এটি অনন্য মান যোগ করে তখন AI ব্যবহার করা ভাল। এই ক্ষেত্রে, যেহেতু এলএলএমগুলিকে ব্যাকরণ, সাধারণ বাক্যাংশ এবং ইন্টারনেট থেকে অন্যান্য তথ্য সম্পর্কে প্রচুর ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষিত করা হয়, তাই আপনি যে গল্পটি বর্ণনা করতে চান তার জগৎ বোঝার জন্য মডেলের ক্ষমতার সুবিধা নিতে এটি কার্যকর হতে পারে। অ্যাপের আউটপুট লিখুন এবং এটি পুনরায় লেখার উপায় প্রস্তাব করুন। এটি গাইডবুকের ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্যাটার্নের উপর তৈরি করে।
এটি আরও এক ধাপ এগিয়ে নিন। PAIR গাইডবুক ব্যবহারকারীর চাহিদাগুলির উপর একটি অধ্যায় প্রদান করে যাতে কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় বা বর্ধিত করা উচিত কিনা সে বিষয়ে নির্দেশিকা রয়েছে৷
পরিবর্ধন বা অটোমেশন বিবেচনা করার সময়, মনে রাখবেন যে আপনার প্রোটোটাইপ লেখকদের জন্য একটি সহায়ক অ্যাপ হতে চলেছে৷ সুতরাং, মনে হচ্ছে আপনার ব্যবহারকারীরা লেখালেখি উপভোগ করেন, তাদের লেখার ব্যক্তিগত মালিকানা নিতে চান এবং আজীবন লেখালেখির জন্য অভিরুচি তৈরি করেন যা যোগাযোগ করা কঠিন হতে পারে। একসাথে নেওয়া, এটি পরামর্শ দেয় যে একটি বর্ধন পদ্ধতি আরও প্রতিশ্রুতিবদ্ধ বিকল্প হতে পারে।
PAIR গাইডবুকের উপর ভিত্তি করে, আপনি যে অ্যাপটিকে প্রোটোটাইপ করছেন সেটি লেখার জন্য নয়, বরং পুনর্লিখনের জন্য একটি হাতিয়ার হিসেবে ভাবতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি লেখার বিভিন্ন শৈলীর জন্য অনুমতি দেওয়ার জন্য প্রম্পট পরিবর্তন করতে পারেন।
- একটি নতুন পাঠ্য প্রম্পট তৈরি করুন:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.
Paragraph: {{paragraph}}
এখানে, \{\{rewrite style\}\} এবং উভয়ই টেক্সট ইনপুট।
- টেস্টিং প্যানেলে, ছোট , আরও নাটকীয় , আরও মজার , কম ব্যাকরণগতভাবে বিশ্রী , কাব্যিক এবং আরও অনেকগুলি পুনঃলিখন শৈলী চেষ্টা করুন৷
সারা বিশ্বের গল্পের জন্য ডিজাইন
এখন পর্যন্ত, আপনি একটি শক্তিশালী সাংস্কৃতিক প্রেক্ষাপটের অভাবের গল্পগুলির সাথে একটি অনুচ্ছেদ প্রম্পট পুনর্লিখনের পরীক্ষা করেছেন৷ দায়িত্বশীল AI অভিজ্ঞতা ডিজাইন করার সময়, বিভিন্ন ধরণের ইনপুট চেষ্টা করা প্রায়শই দরকারী।
বেশ কয়েকটি পরীক্ষা ইনপুট চেষ্টা করুন, যেমন:
- একটি অদ্ভুত প্যারিসিয়ান ক্যাফের একটি শান্ত কোণে, একজন নির্জন পৃষ্ঠপোষক তাজা তৈরি করা কফির সুগন্ধ উপভোগ করেছিলেন, তার চিন্তাভাবনাগুলি একটি দীর্ঘ-বিস্মৃত মুহুর্তের দিকে প্রবাহিত হয়েছিল যা চিরতরে তার জীবনের গতিপথ পরিবর্তন করেছিল।
- মুম্বাই লোকাল ট্রেনের বিশৃঙ্খল শক্তির মধ্যে, একজন মধ্যবয়সী মহিলা অপরিচিত ব্যক্তির সাথে কথোপকথন শুরু করেছিলেন। একই শহরে বাস করা এবং এমন জীবন যা এত আলাদা ছিল তা সে ভেবেছিল কত আকর্ষণীয়।
- সাংহাই স্ট্রিট মার্কেটের স্পন্দনশীল বিশৃঙ্খলার মধ্যে, একটি রাস্তার খাবার বিক্রেতা ভিড়ের ভাটা এবং প্রবাহ পর্যবেক্ষণ করতে কিছুক্ষণ সময় নিয়েছিল।
অন্যায্য পক্ষপাতিত্ব এবং ঐতিহাসিক স্টেরিওটাইপ এড়াতে যত্ন নিয়ে দায়িত্বের সাথে অন্যান্য সাংস্কৃতিক এবং ভৌগলিক প্রেক্ষাপট নিয়ে পরীক্ষা করুন। মনে রাখবেন যে LLM অনলাইনে পাওয়া বিদ্যমান ডেটার উপর ভিত্তি করে বিশ্বের অনেক অংশ সম্পর্কে জ্ঞান রাখে, তবে এটি একটি নির্দিষ্ট ভৌগলিক স্থানের সমস্ত বিবরণ সঠিকভাবে নাও পেতে পারে। পেয়ার গাইডবুক যেমন পরামর্শ দেয়, ব্যবহারকারীদের নিয়ন্ত্রণের প্রস্তাব দেওয়া বৃদ্ধির কাজগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, আপনি গল্পের প্লট এবং বিশদ বিবরণের বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণের জন্য আপনার প্রোটোটাইপের পুনর্লিখন ক্ষমতা প্রসারিত করতে পারেন।
অনেক জেনারেটিভ মডেলও কখনও কখনও ডিফল্ট অনুমান প্রদর্শন করে, আংশিকভাবে প্যাটার্নের কারণে যা তাদের অনলাইন তথ্যের বিশাল প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে বেশি প্রচলিত। এটা জানা গুরুত্বপূর্ণ যে মডেলগুলিকে অন্য, সমানভাবে বৈধ অনুমান তৈরি করতে পরিচালিত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, উপরের একটি অনুচ্ছেদ প্রম্পটে আপনার পুনর্লিখনের জন্য, আপনি পুনর্লিখনের স্টাইল পরিবর্তন করে ট্রেনে অপরিচিত ব্যক্তির জন্য একটি লিঙ্গ নির্দিষ্ট করতে পারেন, " ছোট করে। মনে রাখবেন অপরিচিত ব্যক্তিটিও একজন মহিলা ।"
4. বিশ্বাস তৈরি করুন
ব্যবহারকারীদের বিশ্বাস ছাড়া, এমনকি সবচেয়ে উদ্ভাবনী AI ক্ষমতাগুলি অব্যবহৃত হতে পারে। বিশ্বাস হল ব্যবহারকারীদের মনে করার ফলে যে AI সক্ষম, নির্ভরযোগ্য এবং সহায়ক। ব্যবহারকারীদের আস্থা বিকাশে সহায়তা করা তাদের কীভাবে এবং কখন নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে হবে তা শিখতে উত্সাহিত করতে পারে এবং এটি সামগ্রিকভাবে আরও ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার দিকে নিয়ে যেতে পারে।
তাড়াতাড়ি বিশ্বাস গড়ে তুলুন
জেনারেটিভ AI এর সাথে, এটি বৈশিষ্ট্যগুলির উদ্দেশ্য সম্পর্কে যোগাযোগ করতে এবং ব্যবহারকারীদের AI এর সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে সহায়তা করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, যেহেতু ভাষার মডেলগুলি প্রাথমিকভাবে টেক্সটে পরবর্তীতে কী হবে তা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সেগুলি তার আউটপুটে সর্বদা বাস্তবসম্মতভাবে সঠিক নাও হতে পারে। সুতরাং, ব্যবহারকারীদের বুঝতে সাহায্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই প্রোটোটাইপটি একটি সৃজনশীল লেখার সহায়তা এবং এটি বাস্তবসম্মত হওয়ার উদ্দেশ্যে নয়। ব্যবহারকারী যদি সত্য-নিরীক্ষার বিশদ বিবরণ দেখতে চান যে তারা সত্য হতে চান, তাহলে তাদের বিশ্বস্ত সংস্থানগুলির মাধ্যমে অনলাইনে অনুসন্ধান করা উচিত।
কিছু ভিন্ন উপায়ে চিন্তাভাবনা করুন যা আপনি ব্যবহারকারীদের বুঝতে সাহায্য করতে পারেন যে এই প্রোটোটাইপটি বাস্তব তথ্য লেখার জন্য ব্যবহার করার উদ্দেশ্যে নয়, তবে বিশেষ করে কথাসাহিত্য লেখার জন্য।
আস্থা বজায় রাখুন
একইভাবে, যখন জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি অত্যন্ত সক্ষম, ব্যবহারকারীরা সর্বদা যাচাই করতে পারে না যে অনেক নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাজগুলি সঠিকভাবে সম্পন্ন হয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, এই প্রোটোটাইপটি টেক্সট এর টার্গেটেড সমাপ্তি এবং কথাসাহিত্যের টার্গেটেড পুনঃলিখনকে কেন্দ্র করে ডিজাইন করা হয়েছে—এমন ক্ষমতা যা ব্যবহারকারীরা সহজেই যাচাই করতে পারে। বিপরীতে, যখন জেনারেটিভ মডেলগুলিকে সহজেই পাঠ্যের বড় অংশগুলিকে পুনরায় লেখার জন্য অনুরোধ করা যেতে পারে, ব্যবহারকারীরা সূক্ষ্ম ত্রুটিগুলি মিস করতে পারে যেগুলি হতে পারে। সাধারণভাবে, ব্যবহারকারীরা সহজেই যাচাই করতে পারে এমন কাজগুলিতে ইন্টারেক্টিভ জেনারেটিভ এআই বৈশিষ্ট্যগুলিকে ফোকাস করা তাদের বিশ্বাস অর্জনে সহায়তা করে।
আস্থা বজায় রাখার একটি চূড়ান্ত সুযোগ হল জেনারেটিভ মডেলের স্টিয়ারিবিলিটি লাভ করা। পূর্ববর্তী AI মডেলগুলির বিপরীতে যা একটি সংকীর্ণভাবে নির্দিষ্ট কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, জেনারেটিভ মডেলগুলির আউটপুটগুলি শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য কাস্টমাইজ করা অনেক সহজ (যেমন আরও নাটকীয় , সংক্ষিপ্ত বা অনুরূপ পুনর্লিখনের জন্য জিজ্ঞাসা করে প্রদর্শিত হয়)। যদিও এই ধরনের স্টিয়ারিবিলিটি একটি ভাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার দিকে নিয়ে যেতে পারে, এই স্টিয়ারবিলিটি মডেলের ক্ষমতার মধ্যে আবদ্ধ করার জন্য যত্ন নেওয়া উচিত। উদাহরণস্বরূপ, এই প্রোটোটাইপে, ব্যবহারকারীদের কাছে তাদের পাঠ্য পুনঃলিখনের উপায় জিজ্ঞাসা করার পরিবর্তে, আপনি শেষ ব্যবহারকারীর কাছে পরামর্শের সাথে ভালভাবে কাজ করার জন্য পাওয়া পুনর্লিখন নির্দেশাবলীর একটি তালিকা অফার করতে পারেন।
হারানো বিশ্বাস থেকে পুনরুদ্ধার করুন
আপনার সর্বোত্তম প্রচেষ্টা সত্ত্বেও, এমন কিছু ক্ষেত্রে হতে পারে যেখানে মডেলটি সর্বোত্তম ফলাফল দেয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, ব্যবহারকারীদের যেকোনো AI অ্যাকশন পূর্বাবস্থায় ফেরানোর অনুমতি দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। একইভাবে, পরিবর্তনশীল কর্মক্ষমতা আছে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা এবং ব্যবহারকারীরা স্পষ্টভাবে এআই সহায়তার অনুরোধ করলেই কেবল তাদের ট্রিগার করা ভাল।
- আপনি পূর্বাবস্থায় ফিরে যাওয়ার বৈশিষ্ট্য বা ব্যবহারকারীর বিশ্বাস পুনরুদ্ধার করার অন্যান্য উপায় তৈরি করতে পারেন এমন কয়েকটি ভিন্ন উপায়ে চিন্তাভাবনা করুন।
আপনি কোডল্যাব সমাধানে এই চ্যালেঞ্জগুলির সমাধান দেখতে পারেন।
5. সব একসাথে রাখুন
এখন পর্যন্ত, আপনি MakerSuite-এ প্রম্পট নিয়ে পরীক্ষা করেছেন। আপনি যখন এই প্রম্পটগুলির সাথে খুশি হন, তখন এগুলি সরাসরি আপনার প্রোটোটাইপে ব্যবহার করুন৷
- প্রথমে, আপনার প্রম্পট সংরক্ষণ করুন, এবং তারপর উপরের-ডান কোণায় কোড পান ক্লিক করুন। যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন, তাহলে প্রদর্শিত কোড পান ডায়ালগে API কী সক্ষম করুন ক্লিক করে আপনাকে আপনার API কী সক্ষম করতে হবে।
MakerSuite কোড তৈরি করে যা আপনি সরাসরি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের সাথে ব্যবহারের জন্য, JavaScript কোড নির্বাচন করুন। আপনি ডায়ালগ থেকে সরাসরি কোডটি কপি করে আপনার ওয়েব অ্যাপে পেস্ট করতে পারেন। আপনি যদি MakerSuite-এ আপনার প্রম্পট আপডেট করেন, তাহলে অন্তর্ভুক্ত কোডের প্রম্পট ভেরিয়েবল ব্যবহার করে আপনার কোডে এটি আপডেট করতে ভুলবেন না।
আপনি যদি এই APIটিকে সৃজনশীল লেখার জন্য একটি প্রাক-নির্মিত অ্যাপে সংহত করতে চান তবে আপনি Wordcraft কোডটি ডাউনলোড করতে পারেন।
কোডল্যাব সমাধান
আপনি GitHub থেকে Wordcraft এর জন্য কোড পেতে পারেন:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
বিকল্পভাবে, আপনি একটি জিপ ফাইল হিসাবে সংগ্রহস্থল ডাউনলোড করতে পারেন:
6. অভিনন্দন
আপনি PAIR গাইডবুক এবং MakerSuite কোডল্যাবের সাথে প্রোটোটাইপ দায়বদ্ধ AI শিখতে সম্পূর্ণ করেছেন এবং কয়েকটি Google টুল ব্যবহার করে কীভাবে দায়িত্বশীল AI অভিজ্ঞতার (এই ক্ষেত্রে, একটি সৃজনশীল লেখার অ্যাপের জন্য) প্রোটোটাইপ করতে হয় তা শিখেছেন। আপনি কি তৈরি করেন তা দেখার জন্য আমরা অপেক্ষা করতে পারি না!
আরও পড়া
- MakerSuite ব্যবহারকারী গাইড
- পেয়ার গাইডবুক
- গুগল এআই নীতি