परिदृश्य के लिए एक AI चरण का वर्णन करें। JSON लौटाएं {"ai_task":"...",,"input":"...","instruction":"...","output":"..."}। ai_task - इनमें से एक: 'विश्लेषण', 'वर्गीकृत', 'सारांश', 'उत्पन्न'; input - प्रवेश द्वार पर क्या परोसा जाता है; instruction - एआई के लिए कार्य, एक प्रशिक्षु के लिए; output - परिणाम किस प्रारूप में लौटाया जाए (उदाहरण के लिए, सूची से एक शब्द में एक श्रेणी)।
एआई कदम ऐसे परिदृश्य में एक जगह है जहां पारंपरिक तर्क विफल हो जाता है, और एक 'समझ' सहायक की आवश्यकता होती है। पाइपलाइन के अंदर चार एआई कार्य भूमिकाएँ: पार्स (पाठ से नाम, राशि, दिनांक निकालें), वर्गीकृत करें (क्या यह एक शिकायत, प्रश्न या स्पैम है), सारांशित करें (एक लंबे पत्र को तीन पंक्तियों में संपीड़ित करें), उत्पन्न करें (एक मसौदा प्रतिक्रिया लिखें)। यांत्रिकी: आप एआई को इनपुट के रूप में डेटा का एक टुकड़ा और एक कार्य निर्देश देते हैं, और एक पूर्वानुमानित परिणाम वापस प्राप्त करते हैं जो पाइपलाइन के साथ आगे बढ़ता है। उत्तोलन: निर्देश ऐसे लिखें जैसे कि आप किसी नए प्रशिक्षु को समझा रहे हों - इनपुट पर क्या है, क्या करने की आवश्यकता है, इसे किस रूप में लौटाना है। अंदरूनी सूत्र: एआई को संरचना के साथ जवाब देने के लिए कहें, न कि मुक्त पाठ के साथ - उदाहरण के लिए, 'सूची से एक शब्द के साथ श्रेणी लौटाएं।' फिर अगला कदम विश्वसनीय रूप से इस पर भरोसा किया जा सकता है। दूसरी तरकीब: हमेशा 'निश्चित नहीं/अन्य' विकल्प जोड़ें, अन्यथा एआई एक गैर-मानक मामले को जबरदस्ती अनुचित श्रेणी में धकेल देगा। एक सामान्य नौसिखिया गलती: 'पत्र संसाधित करें' जैसे अस्पष्ट निर्देश। एआई कोई टेलीपैथ नहीं है: कार्य जितना अस्पष्ट होगा, आउटपुट उतना ही अप्रत्याशित होगा और अगला चरण अक्सर टूट जाएगा।
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