Prompt Engineering Fundamentals (Hindi) — Templates, Patterns, Safety, Evaluation

🧭 Prompt Engineering Fundamentals — हिंदी में पूरा मार्गदर्शन

Prompt Engineering आज के Generative AI workflows का एक केंद्रीय कौशल बन गया है। यह वह कला और विज्ञान है जिसमें हम बड़े भाषा- और multimodal मॉडल्स को instructions देकर उपयोगी, सुरक्षित और अनुमान योग्य output देने के लिए सक्षम बनाते हैं। इस लेख में हम बुनियादी सिद्धांत, प्रभावी patterns, template libraries, debugging तकनीकें, evaluation metrics और production-ready guardrails सब कवर करेंगे।

भाग 1 — Prompt Engineering का परिचय और मापक लक्ष्य

सरल शब्दों में prompt वह input होता है जो आप मॉडल को देते हैं। लेकिन एक अच्छा prompt सिर्फ input नहीं है — यह model के behavior, output format, constraints और context सब बताता है। Prompt engineering का लक्ष्य है: use-case-specific utility (helpful), reliability (consistent), safety (non-harmful) और efficiency (tokens/latency) के बीच संतुलन बनाना।

Key desiderata (मापदंड)

Correctness: factual और task-appropriate results
Robustness: adversarial inputs या edge-cases में graceful failure
Determinism vs Creativity: कब deterministic चाहिए और कब stochasticity acceptable है
Efficiency: कम tokens में बेहतर उत्तर
Safety: policy-compliant और misuse-resistant outputs

भाग 2 — Prompt Types और Format

1) Instruction Prompts

सीधे और स्पष्ट निर्देश देते हैं: "Explain X in simple Hindi in 3 bullet points." Instruction prompts तब उपयोगी हैं जब आप predictable structured responses चाहें।

2) Few-shot Prompts

छोटे उदाहरण (input-output pairs) दिखाकर मॉडल को task format सिखाते हैं। ये zero-shot से बेहतर होते हैं पर token-cost बढ़ा देते हैं।

3) Chain-of-Thought और Step-by-step Prompts

Reasoning tasks के लिए step-by-step निर्देश दें या model से reasoning steps माँगे। उल्लेखनीय: chain-of-thought स्पष्ट रूप से कुछ sensitive settings में safety जोखिम बढ़ा सकता है और कुछ models में रोज़गारिक रूप से disabled हो सकता है।

4) System / Assistant / User roles (multi-role prompts)

Modern chat APIs में system prompts मॉडल के global behavior को निर्धारित करते हैं (tone, persona, refusals)। Developer/user messages task-specific inputs हैं। अच्छी practice: system prompt में safety और refusal policies रखो।

भाग 3 — Prompt Patterns (प्रैक्टिकल टेम्पलेट)

Pattern A — Summarize in X bullets

Prompt:
"""Summarize the following text in 5 concise Hindi bullet points. Keep each bullet under 25 words.
Text:
{document}
"""

Pattern B — Step-by-step reasoning scaffold

Prompt:
"""You are an expert data scientist. Solve the problem step-by-step. 
1) Restate the problem.
2) List assumptions.
3) Show calculations.
4) Provide final answer.
Problem: {problem}
"""

Pattern C — Few-shot for classification

Prompt:
"""Example 1:
Text: "I love this phone!"
Label: Positive

Example 2:
Text: "The battery died after a day."
Label: Negative

Now label the text:
Text: {input_text}
Label:
"""

Pattern D — Constrained JSON output

जब structured output चाहिए तो explicit schema दें:

Prompt:
"""You must output valid JSON matching this schema:
{ "title": string, "summary": string, "tags": [string] }
Text: {article}
Output:
"""

भाग 4 — Prompt Engineering Techniques और Best Practices

1) Explicitness और Constraints

Model को जो चाहिए वह साफ़-साफ़ बताएं: output language, tone, maximum tokens, format (JSON/bullets), and refusal behavior. Example: "If you are unsure, respond 'I do not know' and provide no hallucinated facts." यह hallucinations घटाने में मदद करता है।

2) Temperature और Sampling Control

Creativity चाहिए तो temperature बढ़ाओ; factual deterministic responses के लिए low temperature और beam search का उपयोग करो. top-p (nucleus) sampling अक्सर quality vs diversity में अच्छा trade-off देता है।

3) Use few-shot wisely

उदाहरण चुनते समय विविधता और coverage का ध्यान रखें — biased or ambiguous examples model को गलत patterns सिखा सकते हैं। Examples में label imbalance से बचें।

4) Prompt Decomposition

बड़े tasks को छोटे subtasks में तोड़ें। पहले retrieval या parsing करो, फिर LLM को localized prompt दो। इससे hallucination कम और interpretability बढ़ती है।

5) Prompt Chaining और Tooling

Chaining: multi-step pipelines में एक मॉडल का output अगले prompt में feed करें (e.g., extract → rewrite → summarize). Tools (calculators, search, code execution) integrate करें ताकि मॉडल outputs verify हो सकें।

भाग 5 — Prompt Debugging और Iteration

A) Systematic A/B Prompting

दो prompt variants को controlled experiment में चलाकर compare करो। Use automatic metrics (BLEU, ROUGE, accuracy, F1) और human ratings जहाँ automatic metrics unreliable हों।

B) Token-level inspection और bedrock checks

Output tokenization को देखें — किसी truncation, strange tokenization errors, या hidden control tokens का पता लगाएं। Long prompts में model truncation से बचें।

C) Adversarial testing

Malicious prompts और prompt-injection से system prompt को compromise होने से बचाने के लिए tests बनाएं: 'ignore previous instructions' जैसे patterns पर model response कैसा है—इसकी निगरानी ज़रूरी है।

भाग 6 — Prompt Evaluation & Metrics

हर task के लिए evaluation अलग होगी। कुछ सामान्य विधियाँ:

Task-specific accuracy: classification या extraction के लिए labelled test-set पर accuracy/F1
Intrinsic quality: BLEU/ROUGE/METEOR/sacreBLEU
Human evaluation: fluency, helpfulness, factuality rated by humans
Robustness: adversarially perturbed inputs पर performance
Hallucination rate: fraction of outputs with verifiably false claims

भाग 7 — Advanced Patterns: Role-playing, Personas, and Refusal

System prompts में persona और refusal rules सेट करें। उदाहरण:

System prompt:
"You are 'Sanskriti', a concise Hindi tutor. Always answer in polite Hindi. If the user requests illegal actions, refuse with a short policy-friendly message."

Personas help with tone and consistency; पर यह model behavior का black-box तरीके से constrain करता है—audit रखें कि persona में hidden biases ना आएँ।

भाग 8 — Prompt Safety: Guardrails और Prompt Injection

Prompt Injection का खतरा

User-supplied content में malicious instructions embed हो सकते हैं जो model को system prompt ignore करवा दें। Mitigations:

Never place untrusted user content into system prompt unescaped
Sanitize and escape user text; treat it as data, not instructions
Use verifier models to detect instruction-like patterns in user content
Keep critical safety rules in the system layer and hard-code refusals

Rate-limiting और monitoring

Abuse detection, anomaly detection (sudden spike in harmful outputs), and human-in-the-loop review are necessary for safe deployment.

भाग 9 — Prompt Libraries, Templates और Re-usable Components

Product teams के लिए recommended practice है prompt templates को version-control में रखना, unit-tests लिखना और a/b experiment pipelines बनाना। उदाहरण components:

Instruction templates (summarize, translate, critique)
Response format templates (JSON schema, YAML)
Safety wrappers (refusal patterns)
Evaluation harnesses (golden set + human raters)

भाग 10 — Prompt Engineering के उदाहरण (Real-World)

A) Customer Support Reply Generator

System: "You are a professional support agent. Use polite Hindi, be concise, and provide steps. If the issue requires escalation, recommend creating a ticket."

User:
"Customer message: My order #123 failed and refund not received."

Prompt to model:
"Given the customer message, draft a 3-sentence polite reply in Hindi with next steps and apology."

B) Code explanation assistant

Prompt:
"Explain the following Python code to a beginner in Hindi. Keep the explanation under 150 words and include a simple usage example.
Code:
{python_code}
"""

भाग 11 — Prompt Engineering at Scale (Ops)

Scale पर prompts की manageability, observability, and reproducibility आवश्यक हैं। Recommended practices:

Prompt registry with versions and owners
Automated test-suite for prompts (golden inputs + expected properties)
Shadow-mode deployments and canary testing for new prompts/templates
Telemetry — token usage, latency, hallucination flags, and cost accounting

भाग 12 — Human-in-the-loop और Feedback

Continuous improvement के लिए user feedback integrate करें: thumbs, edits, and corrections। Use this feedback to fine-tune small adapters (LoRA) या to improve prompt templates.

भाग 13 — Troubleshooting सामान्य समस्याएँ

Model ignores format: enforce with repeatable examples and explicit "Output must be valid JSON" lines.
Hallucinations: prefer RAG or tool-based verification for factual outputs.
Offensive replies: strengthen system refusals and post-filter outputs with safety classifiers.
High variance in responses: lower temperature or switch to beam decoding for deterministic needs.

भाग 14 — Quick Reference: Prompt Checklist

Define explicit goal and measurable metric.
Use a system prompt to set global safety and tone.
Provide format constraints (JSON/schema/bullets).
Give 2–3 diverse few-shot examples if space allows.
Set sampling params: temperature, top_p, max_tokens.
Test on adversarial inputs and edge cases.
Log model outputs and failures; add human review for critical outputs.

भाग 15 — Prompt Engineering का भविष्य

अगले चरणों में हम देख रहे हैं: automated prompt search, prompt distillation (prompt-to-weights), hybrid approaches जहाँ small fine-tuned adapters replace long prompts, और tool-augmented agents जो prompts, tools और retrieval को combine करते हैं। Prompt engineering अब केवल "crafting text" नहीं रहा—यह system design और software engineering का हिस्सा बन गया है।

निष्कर्ष

Prompt Engineering एक व्यवहारिक कौशल है जो अभ्यास, experiment और systematic evaluation से सुधरता है। ऊपर दिए patterns, templates, और safeguards अपनाकर आप अधिक reliable, safe और cost-effective generative systems बना पाएँगे। अगर आप चाहें तो मैं इस लेख को छोटे भागों में export कर दूँ (templates JSON, evaluation harness code, और prompt registry schema) ताकि आपको सीधे प्रोडक्शन में उपयोग करने योग्य assets मिल जाएँ।