تین طریقے

1. 1

   اگر آپ نے ChatGPT صرف چیٹ باکس سے استعمال کیا ہے، تو آپ نے پرامپٹ کی صرف آدھی سطح دیکھی ہے۔ ایک دوسرا حصہ بھی ہے، جو زیادہ تر صارفین سے چھپا رہتا ہے: system prompt۔ جس دفتر میں کوئی بینک یا ٹیکس فرم گاہک کے لیے AI ٹول بنا رہا ہوتا ہے، وہاں اصل پروڈکٹ یہی سسٹم پرامپٹ ہوتا ہے۔ یہاں انجینئر ماڈل کو بتاتا ہے کہ وہ کون ہے، کن اصولوں کا پابند ہے، اور کیا کبھی نہیں کرے گا۔ user message کے برعکس یہ گاہک کا ٹائپ کیا ہوا متن نہیں ہوتا۔ دونوں ایک نہیں۔ یہ الگ ذخیرہ ہوتے ہیں، ماڈل ان کا وزن مختلف رکھتا ہے، اور ان کا مقصد جدا ہے۔ جو پیشہ ور صرف یوزر میسج لکھتا ہے، وہ کبھی آڈٹ پاس کرنے والی چیز نہیں بنا سکتا۔ جو سسٹم میسج سمجھتا ہے، وہ بنا سکتا ہے۔

2. 2

   پہلا طریقہ: سسٹم پرامپٹ شخصیت ہے۔ یہ ماڈل کو بتاتا ہے کہ اسے کون بننا ہے۔ "آپ سونیری بینک کی برانچ نیٹ ورک کے لیے ایک اردو بولنے والے کسٹمر سروس نمائندہ ہیں۔ آپ شائستہ، رسمی، اور گاہکوں کو 'سر' یا 'میڈم' کہہ کر مخاطب کرتے ہیں۔" یہ ایک جملہ ماڈل کے ہر جواب کو نئی شکل دے دیتا ہے۔ وہی ماڈل بغیر سسٹم پرامپٹ کے کبھی مذاق، کبھی انگریزی، کبھی عمومی بینکنگ مشورہ دے گا۔ شخصیت طے ہو جائے تو ماڈل کردار میں رہتا ہے۔ شخصیت پرامپٹ انجینئرنگ کا سب سے سستا کنٹرول ہے۔ چار جملوں کی قیمت پر ہزار اصلاحات بچ جاتی ہیں۔

3. 3

   دوسرا طریقہ: سسٹم پرامپٹ قاعدوں کی کتاب ہے۔ شخصیت سے آگے، یہ وہ چیزیں طے کرتا ہے جو ماڈل کو ہمیشہ کرنا ہے اور جو کبھی نہیں کرنا۔ "کبھی شرحِ سود نقل نہ کریں۔ کبھی کوئی اکاؤنٹ نمبر نہ بنائیں۔ اگر کسی مخصوص اکاؤنٹ کے بارے میں پوچھا جائے تو کہیں کہ آپ اس تک رسائی نہیں رکھتے اور گاہک کو برانچ بھیج دیں۔ ہر جواب کو بینک کے ہیلپ لائن نمبر پر ختم کریں۔" یہ اصول مشورے نہیں۔ یہ بینک کا واحد تحفظ ہیں اس AI کے خلاف جو نیک نیتی سے کوئی شرح بنا لے اور TV پر نقل ہو جائے۔ اصول دلکش نہیں ہیں، مگر یہی فرق ہے ایک ڈیمو اور ایک تعیناتی کے درمیان۔

کیوں؟