PAIR Guidebook और MakerSuite की मदद से, रिस्पॉन्सिबल एआई का प्रोटोटाइप बनाना सीखें

1. शुरू करने से पहले

MakerSuite टूल का एक सेट है. इसकी मदद से, सीधे ब्राउज़र से बड़े लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. इसके लिए किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं है. MakerSuite का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट को तेज़ी से आज़माया जा सकता है. इसके अलावा, ऐसा एपीआई भी बनाया जा सकता है जिसे आपका ऐप्लिकेशन सीधे तौर पर ऐक्सेस कर सके. इससे टीम को जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके बनाए गए शानदार ऐप्लिकेशन फटाफट डिलीवर करने में मदद मिलती है. People + AI Research (PAIR) की Guidebooks में, एआई की मदद से नया प्रॉडक्ट डिज़ाइन करने के बारे में बताया गया है. इसमें लोगों को डेटा इस्तेमाल करने के तरीकों और उनका भरोसा जीतने पर फ़ोकस करना है. यह गाइड, MakerSuite का इस्तेमाल करने पर लागू होने वाले दिशा-निर्देश के बारे में बताती है.

इस कोडलैब में, आपको इन दो संसाधनों का एक साथ इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा, ताकि आपको एआई (AI) का इस्तेमाल करके बेहतर अनुभव दिया जा सके. कोडलैब का फ़ोकस जनरेटिव एआई की मदद से ज़िम्मेदारी के साथ प्रोटोटाइप बनाने पर है, न कि इन खास संसाधनों के एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो पर. MakerSuite के सामान्य वर्कफ़्लो के बारे में जानने के लिए, MakerSuite का यह बेसिक ट्यूटोरियल देखें. साथ ही, एआई प्रॉडक्ट डिज़ाइन करने से जुड़ी ज़्यादा जानकारी के लिए, PAIR Guidebook की मदद लें.

ज़रूरी शर्तें

  • एआई के बारे में बुनियादी जानकारी.
  • प्रॉडक्ट डेवलपमेंट वर्कफ़्लो की कुछ जानकारी.

आपको इनके बारे में जानकारी मिलेगी

  • PAIR Guidebook का इस्तेमाल करके यह पता लगाने का तरीका कि अलग-अलग लोगों के लिए, एआई का इस्तेमाल करके आपके अनुभव कितने बेहतर तरीके से काम कर रहे हैं. साथ ही, यह भी जानें कि एआई का इस्तेमाल किन कामों के लिए किया जाना चाहिए और किन कामों के लिए नहीं.
  • ऐसे जनरेटिव एआई को कैसे तैयार किया जाए जो लोगों की समृद्धि का आधार हो सांस्कृतिक परंपराएं.
  • एआई डेवलपमेंट की प्रोसेस में उन अवसरों को कैसे इंटिग्रेट किया जाए जो लोगों को आसानी से समझ में आने वाले कॉन्टेंट पर फ़ोकस करके, उनका भरोसा हासिल करते हैं.
  • आगे के बारे में जानने के लिए, जनरेटिव एआई से जुड़े कॉन्टेंट और इंसानों को ध्यान में रखकर बनाए गए एआई संसाधनों के बड़े टूलकिट का इस्तेमाल करें.

आपको क्या बनाना होगा

इस कोडलैब से, क्रिएटिव राइटिंग टूल डिज़ाइन करते समय, आपको ज़िम्मेदारी के साथ जनरेटिव एआई के लिए प्रोटोटाइप बनाने की प्रोसेस के बारे में जानकारी मिलती है. अगर आपकी इसमें दिलचस्पी है, तो डिज़ाइन किए गए इन प्रॉम्प्ट को Wordcraft में शामिल किया जा सकता है. यह ओपन सोर्स एआई की मदद से काम करने वाला टेक्स्ट एडिटर है. इसे Google ने रिसर्च प्रोटोटाइप के तौर पर रिलीज़ किया है.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • ब्राउज़र
  • MakerSuite ऐक्सेस करने के लिए, Google खाता

2. सेट अप करें

MakerSuite

MakerSuite Google टूल का एक सेट है. इसकी मदद से, सीधे ब्राउज़र से बड़े लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. इसके लिए किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं है. इसमें, मॉडल को तेज़ी से आज़माया जा सकता है. साथ ही, अलग-अलग प्रॉम्प्ट के साथ एक्सपेरिमेंट भी किए जा सकते हैं. अगर आपने अपनी पसंद का कोई डिज़ाइन बनाया है, तो उसे आसानी से Python कोड के तौर पर एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके बाद, Generative Language API की मदद से उसी मॉडल को कॉल किया जा सकता है.

MakerSuite का इस्तेमाल करके, बड़े लैंग्वेज मॉडल के साथ एक्सपेरिमेंट करने के लिए, वेट लिस्ट के लिए साइन अप करें.

लोग + एआई रिसर्च गाइडबुक

People + AI Research (PAIR) की गाइडबुक एक ऐसा संसाधन है जिससे डेवलपर, डिज़ाइनर, प्रॉडक्ट मैनेजर, छात्र-छात्राओं, और कई लोगों को ज़िम्मेदारी के साथ एआई का इस्तेमाल करने में मदद मिलती है.

PAIR Guidebook की मदद से, आपको और आपकी टीम को अपने प्रॉडक्ट में एआई से जुड़े अहम सवालों की सूची बनाने में मदद मिल सकती है. इसमें जनरेटिव एआई भी शामिल है.

  • मुझे अपने प्रॉडक्ट में एआई का इस्तेमाल कब और कैसे करना चाहिए?
  • मैं अपने एआई सिस्टम पर लोगों का भरोसा कैसे बनाऊं?
  • मैं उपयोगकर्ताओं को अपने एआई सिस्टम के बारे में कैसे बताऊं?
  • एआई की मदद से, शिक्षा के क्षेत्र में सभी को एक जैसा और किस तरह शामिल किया जा सकता है?

इस कोडलैब में मौजूद PAIR Guidebook का इस्तेमाल, प्रोटोटाइपिंग के लिए सवाल तैयार करने और डिज़ाइन के अलग-अलग विकल्पों में से चुनने के लिए किया जाता है.

Wordcraft के लिए कोड पाएं (ज़रूरी नहीं)

Wordcraft, एआई की मदद से काम करने वाला टेक्स्ट एडिटर है. इसे Google Research ने बनाया है. यह लोगों के साथ मिलकर कहानियां लिखने और एआई की मदद से कहानी लिखने के बारे में जानकारी देता है. Wordcraft का कोड ओपन सोर्स है. इसलिए, इस कोडलैब में प्रॉम्प्ट के साथ खुद एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.

  • Wordcraft का कोड पाने के लिए, इस कमांड का इस्तेमाल करें:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

वैकल्पिक रूप से, आप ज़िप फ़ाइल भी डाउनलोड कर सकते हैं:

अभी तय नहीं है

3. कहानी लिखने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करना

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) एक ऐसा एआई मॉडल है जिसे व्याकरण, सामान्य वाक्यांश, और अन्य जानकारी सीखने के लिए, किताबों, लेखों, और वेबसाइटों के बहुत ज़्यादा टेक्स्ट के आधार पर ट्रेनिंग दी जाती है. इस डेटा और कुछ अतिरिक्त फ़ाइन ट्यूनिंग के आधार पर, PaLM जैसा एलएलएम, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से जुड़े कई टास्क कर सकता है. यह आसान निर्देशों की मदद से ही पूरा किया जा सकता है. इसके लिए, मुश्किल मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग की ज़रूरत नहीं होती. इसकी मदद से, सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं, जानकारी को कम शब्दों में समझा जा सकता है, भाषाओं का अनुवाद किया जा सकता है, और एआई से जुड़े कई अन्य काम किए जा सकते हैं.

इस कोडलैब में, एलएलएम का इस्तेमाल करके एक ऐप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बनाया जाता है. इससे लेखकों को कहानियां लिखने में मदद मिलती है. Google के PaLM एलएलएम को दुनिया, व्याकरण वगैरह की सामान्य जानकारी के अलावा, उपयोगकर्ताओं के निर्देशों या प्रॉम्प्ट का पालन करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है. इसलिए, MakerSuite में अपने टूल के प्रोटोटाइप को बनाने के लिए, आपके मॉडल को यह सिखाया जाता है कि उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट के हिसाब से क्या लिखना है.

MakerSuite में टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, एआई की मदद से खबरें लिखना

  1. कोई प्रॉम्प्ट बनाने के लिए, बाएं पैनल में नया बनाएं पर क्लिक करें और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट चुनें. इस प्रॉम्प्ट के साथ शुरू करें:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}

यह प्रॉम्प्ट डालने के बाद, MakerSuite को पता चलता है कि {{topic}}, प्रॉम्प्ट के लिए एक इनपुट है. साथ ही, वह अपने प्रॉम्प्ट की जांच करें पैनल खोलता है, ताकि आप यह देख सकें कि आपका प्रॉम्प्ट अलग-अलग इनपुट के साथ कैसे काम करता है.

  1. A boy discovers a lost cat in his yard डालें. इसके बाद, रन बटन की दाईं ओर मौजूद मॉडल पैनल पर क्लिक करें और 0.8 के लिए तापमान चुनें.
  2. आखिर में, प्रॉम्प्ट को चलाने के लिए, Run पर क्लिक करें. आपको कुछ समय के लिए टेबल में प्रॉम्प्ट आउटपुट दिखेगा.

तापमान की सेटिंग को 0.8 पर सेट करने से, मॉडल को पता चलता है कि आपको अपने आउटपुट में विविधता को पसंद है. ऐसा करने से, ज़्यादा क्रिएटिव स्टोरी मिलती हैं, लेकिन हर बार चलाने पर अलग-अलग आउटपुट मिलते हैं. अगर आपको हर बार एक ही तरह का आउटपुट चाहिए, तो तापमान को 0 पर सेट करें.

यह एक संभावित आउटपुट है:

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.
  1. प्रॉम्प्ट को कई बार चलाने की कोशिश करें और बनाई गई अलग-अलग स्टोरी पर ध्यान दें.

Makersuite एडिटर का स्क्रीनशॉट. व्यू में सबसे ऊपर प्रॉम्प्ट दिखता है. इसमें, टेस्ट इनपुट की 'टेस्ट करें' टेबल शामिल है.

जैसा कि आपको दिख रहा है, मॉडल एक स्ट्रक्चर्ड कहानी लिखता है जो तर्क के साथ फ़्लो करता है. हालांकि, इससे कई अनुमान भी लगाए जाते हैं. उदाहरण के लिए, यह कहानी हेनरी नाम के एक लड़के की कहानी पर आधारित है. इन अनुमानों को बदला जा सकता है. इसके लिए, आपको हमारे नायक का नाम बताना होगा या यह भी बताना होगा कि आपको कहानी को बच्चे पर फ़ोकस करना है या इंसान पर.

  1. अपना प्रॉम्प्ट अपडेट करें. इसके बाद, Run पर क्लिक करके देखें कि यह सभी टेस्ट इनपुट के साथ कैसे काम करता है.

PAIR Guidebook का इस्तेमाल करके, एआई की मदद से काम करने वाले टास्क पहचानें

अब तक, यह माना जा रहा है कि एआई मॉडल, कम शब्दों में जानकारी देकर पूरी कहानी लिखता है. हालांकि, क्या आपके क्रिएटिव टूल के लिए डिज़ाइन से जुड़ा यह फ़ैसला सही है? उदाहरण के लिए, किसी ऐसे असिस्टेंट के बारे में सोचें जो लेखकों को अपनी पसंद की कहानी के हिस्सों को फिर से लिखने में मदद करता है. उदाहरण के लिए, आप MakerSuite में इस इंटरैक्शन को प्रोटोटाइप कर सकते हैं, ताकि कहानी के हिस्से को ज़्यादा नाटकीय बनाया जा सके.

इससे एक बार में पैराग्राफ़ को फिर से लिखने में मदद मिलती है. बड़े लेवल पर, अपने प्रॉम्प्ट में कुछ बदलाव करके, टास्क ऑटोमेशन टूल के बजाय, उपयोगकर्ता की जानकारी देने वाले टूल को प्रोटोटाइप किया जा सकता है.

PAIR Guidebook, एआई को डेवलप करने की प्रोसेस के दौरान इस तरह के सवालों को पूछने और जवाब देने का एक सैद्धांतिक तरीका है. MakerSuite आपके आइडिया को तुरंत प्रोटोटाइप करने में मदद करता है. वहीं, PAIR Guidebook की मदद से, डिज़ाइन के विकल्पों को उन ऑडियंस तक सीमित किया जा सकता है जो आपके काम के हों और जिन्हें आपको टारगेट करना है. Guidebooks का इस्तेमाल करके, यह जानें कि ऐप्लिकेशन को बनाने के लिए, एआई के साथ साझेदारी करना सही होगा या नहीं.

सबसे पहले, Guidebooks में दिए गए मुझे एआई का इस्तेमाल कैसे करना चाहिए? गाइड में दिए गए सवाल से शुरुआत करें. इस Guidebooks में दिए गए पैटर्न के हिसाब से, एआई का इस्तेमाल करना बेहतर है. इस मामले में, एलएलएम को व्याकरण, सामान्य वाक्यांशों, और इंटरनेट से मिली अन्य जानकारी के बारे में काफ़ी डेटा देकर ट्रेनिंग दी गई है. इसलिए, अपने ऐप्लिकेशन के आउटपुट में उस मॉडल की मदद से कहानी की दुनिया को समझाना और उसे फिर से लिखने के सुझाव देना मददगार साबित हो सकता है. यह Guidebooks में, अपने हिसाब से मिलने वाले सुझाव पैटर्न पर आधारित होता है.

इसे एक कदम आगे ले जाएं. PAIR Guidebook उपयोगकर्ता की ज़रूरतों के बारे में एक चैप्टर उपलब्ध कराती है. इसमें, यह बताया जाता है कि टास्क अपने-आप होने चाहिए या ऑगमेंटेड तौर पर.

ऑग्मेंटेशन या ऑटोमेशन के बारे में सोचें. याद रखें कि आपका प्रोटोटाइप, लेखकों के लिए मददगार ऐप्लिकेशन की तरह काम करेगा. इसलिए, ऐसा लगता है कि आपके उपयोगकर्ताओं को लिखना पसंद है, वे अपने कॉन्टेंट का निजी मालिकाना हक किसी और को लेना चाहते हैं. साथ ही, ऐसा हो सकता है कि उन्होंने जीवन भर में ऐसी अपनी पसंद बनाई हों जिनके बारे में बातचीत करना मुश्किल हो सकता है. इन सभी को एक साथ देखने पर पता चलता है कि बेहतर बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करना ज़्यादा बेहतर विकल्प हो सकता है.

PAIR Guidebook के आधार पर, उस ऐप्लिकेशन के बारे में सोचें जिसे आपको लिखने के लिए नहीं, बल्कि दोबारा लिखने के लिए बनाया जा रहा है. जैसे, अलग-अलग स्टाइल के लिखने के लिए प्रॉम्प्ट में बदलाव किया जा सकता है.

  1. नया टेक्स्ट प्रॉम्प्ट बनाने के लिए:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.

Paragraph: {{paragraph}}

यहां, \{\{rewrite style\}\} और {{paragraph}}, दोनों टेक्स्ट इनपुट हैं.

  1. टेस्टिंग पैनल में, फिर से लिखने के लिए कई तरह की स्टाइल आज़माएं, जैसे कि छोटा, ज़्यादा नाटकीय, ज़्यादा मज़ेदार, व्याकरण की दृष्टि से कम अजीब, कविता वगैरह.

दुनिया भर की कहानियों के लिए डिज़ाइन करना

अब तक आपने पैराग्राफ़ फिर से लिखने के प्रॉम्प्ट की जांच की है. इसमें ऐसी कहानियां शामिल हैं जो किसी विषय के बारे में अच्छी जानकारी नहीं देती हैं. रिस्पॉन्सिबल एआई (AI) के अनुभवों को डिज़ाइन करते समय, कई तरह के इनपुट को आज़माना अक्सर मददगार होता है.

कई तरह के टेस्ट इनपुट आज़माएं, जैसे:

  • पेरिस के एक शांत कैफ़े के एक शांत कोने में एकांत में बैठे लोगों ने ताज़ा बनी हुई कॉफ़ी की खुशबू का आनंद लिया. उनके विचार, भूले-बिसरे उस पल में खो गए जिसने उनकी ज़िंदगी को हमेशा के लिए बदल दिया.
  • मुंबई की लोकल ट्रेन में हड़कंप के बीच, एक अधेड़ औरत ने एक अजनबी से बातचीत शुरू कर दी. उन्होंने सोचा कि एक ही शहर में रहने और अलग तरह की ज़िंदगी जीना कितना दिलचस्प है.
  • शंघाई स्ट्रीट मार्केट में चहल-पहल भरी उथल-पुथल भरी माहौल के बीच, स्ट्रीट फ़ूड बेचने वाले एक दुकानदार ने भीड़ की आवाज़ और उतार-चढ़ाव को देखने के लिए कुछ समय दिया.

गलत पूर्वाग्रह और ऐतिहासिक रूढ़िवादी सोच से बचने के लिए ध्यान में रखते हुए, दूसरे सांस्कृतिक और भौगोलिक संदर्भों के साथ प्रयोग करना. ध्यान दें कि एलएलएम, ऑनलाइन मिले डेटा के आधार पर दुनिया के कई हिस्सों में काम करता है. हालांकि, ऐसा हो सकता है कि इसे किसी खास भौगोलिक जगह के बारे में सारी जानकारी न मिले. PAIR Guidebook के मुताबिक, बेहतर बनाने के कामों में लोगों को कंट्रोल करना अहम है. उदाहरण के लिए, अपने प्रोटोटाइप को बेहतर बनाने के लिए, उसे फिर से लिखने की क्षमता बढ़ाई जा सकती है. इससे कहानी के प्लॉट और उसके ब्यौरे पर ज़्यादा कंट्रोल मिल सकता है.

कई जनरेटिव मॉडल कभी-कभी डिफ़ॉल्ट अनुमान दिखाते हैं. ऐसा अक्सर, कुछ पैटर्न की वजह से होता है, जो लोगों की ऑनलाइन जानकारी वाले ट्रेनिंग डेटासेट में मौजूद होते हैं. यह जानना ज़रूरी है कि मॉडल का इस्तेमाल अन्य, समान रूप से मान्य पूर्वानुमान बनाने के लिए किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, ऊपर दिए गए आपके पैराग्राफ़ को फिर से लिखने के सवाल में, ट्रेन में उस अनजान व्यक्ति के लिए लिंग की जानकारी दी जा सकती है. इसके लिए, आपको ट्रेन में रीराइट की स्टाइल बदलकर, "छोटा" लिखना होगा. याद रखें कि अजनबी भी औरत ही होती है."

4. भरोसा बढ़ाएं

उपयोगकर्ताओं की गतिविधि के बिना हो सकता है कि एआई की सबसे नई क्षमताओं का भी इस्तेमाल न किया जाए. लोगों पर भरोसा करने की वजह से ही लोगों को लगता है कि एआई कारगर, भरोसेमंद, और मददगार है. उपयोगकर्ताओं का भरोसा जीतने में मदद करने से, उन्हें यह जानने में मदद मिलती है कि खास सुविधाओं का इस्तेमाल कैसे और कब करना चाहिए. इससे उन्हें बेहतर अनुभव भी मिल सकता है.

PAIR Guidebook में कुछ ऐसे आइडिया दिए गए हैं जिनसे उपयोगकर्ताओं को यह तय करने में मदद मिलती है कि उन्हें एआई सिस्टम पर कितना भरोसा करना चाहिए:

शुरुआत में ही भरोसा जीतें

जनरेटिव एआई की मदद से, लोगों को यह बताना खास तौर पर मददगार साबित होता है कि उनका मकसद क्या है. इससे लोगों को एआई की सीमाओं को समझने में भी मदद मिलती है. उदाहरण के लिए, भाषा के मॉडल मुख्य रूप से यह अनुमान लगाने के लिए बनाए गए हैं कि टेक्स्ट में आगे क्या हो सकता है. इसलिए, हो सकता है कि ये मॉडल, तथ्यों के हिसाब से हमेशा सटीक न हों. इसलिए, उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करना ज़रूरी है कि यह प्रोटोटाइप, क्रिएटिव तरीके से लिखने में मदद करता है. ऐसा ज़रूरी नहीं है कि यह तथ्यों पर आधारित सुझाव दे. अगर कोई व्यक्ति यह जांच करना चाहता है कि वह जानकारी सही है या नहीं, तो उसे भरोसेमंद संसाधनों की मदद से इंटरनेट पर खोज करनी चाहिए.

ऐसे अलग-अलग तरीकों के बारे में सोच-विचार करें जिनसे उपयोगकर्ता यह समझ सकें कि इस प्रोटोटाइप का इस्तेमाल तथ्यों पर आधारित जानकारी लिखने के लिए नहीं, बल्कि खास तौर पर फ़िक्शन लिखने के लिए किया जाना चाहिए.

भरोसा बनाए रखना

इसी तरह, जनरेटिव एआई मॉडल बेहतर तरीके से काम करते हैं. हालांकि, उपयोगकर्ता हमेशा इस बात की पुष्टि नहीं कर सकते कि टास्क कई तरह के कामों के लिए सही तरीके से पूरे हो रहे हैं या नहीं. उदाहरण के लिए, इस प्रोटोटाइप को टेक्स्ट को पूरा करने के टारगेट और फ़िक्शन की क्षमता को दोबारा लिखने के हिसाब से डिज़ाइन किया गया है. लोग इन क्षमताओं की आसानी से पुष्टि कर सकते हैं. वहीं दूसरी ओर, जनरेटिव मॉडल को टेक्स्ट के बड़े हिस्से को दोबारा लिखने के लिए आसानी से कहा जा सकता है. हालांकि, ऐसा हो सकता है कि उपयोगकर्ताओं को ऐसी छोटी-मोटी गड़बड़ियां छूट जाएं जो मौजूद हों. आम तौर पर, जनरेटिव एआई की इंटरैक्टिव सुविधाओं पर फ़ोकस उन टास्क पर किया जाता है जिनकी मदद से लोग आसानी से उनकी पुष्टि कर सकें. इससे उनका भरोसा जीतने में मदद मिलती है.

भरोसा बनाए रखने का आखिरी मौका यह है कि जनरेटिव मॉडल के डेटा को सुरक्षित रखा जाए. कुछ चुनिंदा टास्क के लिए डिज़ाइन किए गए पिछले एआई मॉडल से अलग, जनरेटिव मॉडल के आउटपुट असली उपयोगकर्ताओं के लिए, पसंद के मुताबिक बनाना ज़्यादा आसान होता है. जैसा कि ज़्यादा नाटक, छोटे या इसी तरह के जवाब देकर दिखाया गया है. हालांकि, इस तरह के व्यवहार से बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव मिल सकता है, लेकिन इस बात का ध्यान रखना चाहिए कि मॉडल की क्षमताओं का पालन करते रहें. उदाहरण के लिए, इस प्रोटोटाइप में, उपयोगकर्ताओं से उनके टेक्स्ट को फिर से लिखने के तरीके पूछने के बजाय, आप दर्शकों को टेक्स्ट को फिर से लिखने के लिए ऐसे निर्देशों की सूची दे सकते हैं जो कारगर हों. साथ ही, असली उपयोगकर्ता को सुझाव दिए जा सकें.

खोए हुए भरोसे से वापस पाना

आपकी पूरी कोशिशों के बावजूद, ऐसा हो सकता है कि मॉडल से आपको उम्मीद के मुताबिक नतीजे न मिलें. ऐसे मामलों में, उपयोगकर्ताओं को एआई की किसी भी कार्रवाई को पहले जैसा करने की अनुमति देना ज़रूरी है. इसी तरह, ऐसी सुविधाओं की पहचान करना अक्सर बेहतर होता है जिनकी परफ़ॉर्मेंस अलग-अलग होती है. साथ ही, उन्हें सिर्फ़ तब ट्रिगर करें, जब उपयोगकर्ता साफ़ तौर पर एआई से जुड़ी सहायता के लिए अनुरोध करें.

  • उपयोगकर्ताओं का भरोसा वापस पाने के लिए, पहले जैसा करने की सुविधाएं या अन्य तरीके बनाने के अलग-अलग तरीकों के बारे में सोचें.

कोडलैब के समाधान में जाकर, इन चुनौतियों का हल देखा जा सकता है.

5. पूरी जानकारी का इस्तेमाल करना

अब तक आपने MakerSuite में प्रॉम्प्ट के साथ एक्सपेरिमेंट किया है. अगर आपको ये प्रॉम्प्ट पसंद आ जाएं, तो इनका इस्तेमाल सीधे अपने प्रोटोटाइप में करें.

  • सबसे पहले, अपना प्रॉम्प्ट सेव करें. इसके बाद, सबसे ऊपर दाएं कोने में कोड पाएं पर क्लिक करें. अगर आपने अभी तक एपीआई पासकोड चालू नहीं किया है, तो उसे चालू करें. इसके लिए, दिखने वाले कोड पाएं डायलॉग में एपीआई पासकोड चालू करें पर क्लिक करें.

मेकरसुइट टूलबार. 'कोड पाएं' बटन सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद है.

MakerSuite कोड जनरेट करता है, जिसका इस्तेमाल सीधे अपने ऐप्लिकेशन में किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, वेब ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल करने के लिए JavaScript कोड चुनें. सीधे डायलॉग बॉक्स से कोड को कॉपी किया जा सकता है और उसे अपने वेब ऐप्लिकेशन में चिपकाया जा सकता है. अगर आपने MakerSuite में अपना प्रॉम्प्ट अपडेट किया है, तो उसमें मौजूद कोड में प्रॉम्प्ट वैरिएबल का इस्तेमाल करके, इसे अपने कोड में अपडेट करना न भूलें.

Makersuite से जनरेट किया गया कोड दिखाने वाला डायलॉग बॉक्स. उपयोगकर्ता cURL, JavaScript या Python लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने या फिर प्रॉम्प्ट की जानकारी को JSON के तौर पर पाने में से किसी एक को चुन सकते हैं.

अगर आपको इस एपीआई को, क्रिएटिव तरीके से लिखने के लिए पहले से बने ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करना है, तो Wordcraft का कोड डाउनलोड करें.

कोडलैब समाधान

आपको GitHub से Wordcraft के लिए कोड मिल सकता है:

git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

इसके अलावा, डेटा स्टोर करने की जगह को ZIP फ़ाइल के तौर पर डाउनलोड किया जा सकता है:

6. बधाई हो

आपने PAIR Guidebook और MakerSuite कोडलैब की मदद से, Responsible AI को प्रोटोटाइप करना सीखें और Google के कुछ टूल की मदद से, रिस्पॉन्सिबल एआई के अनुभवों को प्रोटोटाइप करने का तरीका जाना. इस मामले में, क्रिएटिव राइटिंग ऐप्लिकेशन के लिए ऐसा किया गया है. हमें इस बात का बेसब्री से इंतज़ार है कि Gemini का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा!

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