آپن اے آئی کا آفیشل پرومپٹ انجینئرنگ

مہارت بڑھانے کے لئے چھ مداخلت کے مدد سے استفادہ کی ترکیبیں

واضح ہدایتیں دیں

• آپ کی ذہنی حالتیں چھاپ نہیں سکتیں۔
• اگر جوابات بہت طویل ہوں، تو مختصر جوابات کی درخواست کریں۔
• اگر جوابات بہت سادے ہوں، تو ماہر سطح کی تحریر کے لئے کہیں۔
• اگر آپ کو فارمیٹ ناپسند ہو، تو وہ فارمیٹ دکھائیں جو آپ دیکھنا چاہتے ہیں۔
• جو کم ماڈل آپ کو سمجھنا ہو، اس دیتا کی زیادہ موزوں جواب ملتے ہیں۔
• ہدایتوں میں تفصیلات شامل کریں تاکہ زیادہ موزوں جوابات ملیں۔
• ماڈل کو کسی پرسونا کو اپنانے کی ہدایت دیں۔
• دیا گیا ورودی کے مختلف حصوں کو واضح کرنے کے لئے وقفے استعمال کریں۔
• کسی کام کو مکمل کرنے کے لئے ضروری اقدامات کی تفصیلات بتائیں۔
• مثالیں فراہم کریں۔
• خارجی مواد کی مطلوبہ لمبائی کا ہدایت دیں۔

حوالہ مواد دیں

• زبانی ماڈلز جعلی جوابات دینے کے لئے قابل اعتماد ہو سکتی ہیں، خاص طور پر جب انہیں اہم موضوعات کے بارے میں سوال کیا جائے یا حوالے یا یو آر ایل کی مدد سے۔
• ایسے مواد کی فراہمی جو یہ ماڈلز جواب دینے میں مدد کر سکتی ہے۔
• حوالہ مواد کے ساتھ حوالہ پر گواہی دینے کا ماڈل کو ہدایت دیں۔

پیچیدے کاموں کو سادے ذیلی کاموں میں تقسیم کریں

• زبانی ماڈل کو دی گئی ورودی کے لئے سب سے زیادہ موزوں ہدایات کی تشخیص کے لئے ارادہ کلاسیفائی کا استعمال کریں۔
• بات چیت کی درخواستوں کے لئے جو طویل مکالمات کی ضرورت ہو، سابقہ چیت چٹ کو خلاصہ کریں یا فلٹر کریں۔
• لمبے دستاویزات کو ٹکڑے بنا کر خلاصہ کریں اور ترتیب دے، لمبے دستاویزات کو دوبارہ ترتیب سے اختصاری خلاصہ تیار کریں۔

ماڈل کو "سوچنے" کا وقت دیں

• اگر آپ سے پوچھا گیا ہو کہ 17 کو 28 سے ضرب کریں تو آپ موجودہ میں اس کا فوری جواب نہیں دے سکتے، لیکن وقت لیتے ہوئے اس کا جواب تلاش کر سکتے ہیں۔
• ماڈل کو درست جوابات تک پہنچانے کیلئے سوچنے کا وقت دینے سے مزید عقلی خطاۓں کا خطرہ کم ہوتا ہے۔
• جواب دینے سے پہلے ماڈل سے اس کی تفکری عملیات کا اظہار کرنے کی ہدایت دیں۔
• اندری خودسے بات چیت یا سلسلے میں سوالات کی تشکیل دینے کا استعمال کریں تاکہ ماڈل کی تفکری عملیات چھپی رہے۔
• ماڈل سے پوچھیں کہ کیا اس نے پپچھے سے کچھ چھوٹا دیکھا ہے یا نہیں۔

بیرونی آلات کا استعمال کریں

• ماڈل کی کمیوس کی نقصانیوں کے لئے دوسرے آلات کے اخراج کو فراہم کر کے انہیں پورا کریں۔
• مثال کے طور پر، متن بازیدائی نظام (کبھی کبھار ریٹریولنگ اگمنٹڈ جیبریشن کہتے ہیں) ماڈل کو متعلقہ دستاویزات کے بارے میں بتا سکتا ہے۔
• کوڈ اجراء انجن بھی ماڈل کو حسابات کرنے اور کوڈ چلانے میں مدد فراہم کر سکتا ہے۔
• اگر کسی کام کو زبانی ماڈل کرنے سے زیادہ مستقل یا موثر طریقے سے کسی طریقے سے کرنا ممکن ہو تو اسے اضافہ کریں تاکہ دونوں کے بہتر نتائج حاصل ہوں۔

نظامی طور پر تبدیلیاں آزمائیں

• عمل کو بہتر کرنا آسان ہوتا ہے اگر آپ اسے ناپ سکیں۔
• کچھ مواقع پر، ہدایت کو ترتیب دینے سے کچھ منفرد مثالوں پر بہتر کامیابی حاصل کر سکتی ہے لیکن زیادہ وسیع نمونے کی کامیابی کمزور ہونے کا باعث بن سکتی ہے۔ اس لئے یہ یقینی بنانے کیلئے کہ ترتیب کا نتیجہ کار کامیابی پر مثبت ہوگی، ایک مکمل ٹیسٹ سوئٹ (جو کے "آرز") کا تعین کرنا ضروری ہو سکتا ہے۔
• ہدایتوں کو "گوڈ-سٹینڈرڈ" جوابوں کے حوالے سے ماڈل کی خروجیوں کی تشخیص کریں۔

ہنرکاری

اوپر دی گئی سے سترہ مداخلتوں کو خصوصی تکنیکوں سے واضح کرنے کے لئے ہر ایک مداخلت کو مختص کیا جا سکتا ہے۔ یہ تکنیکیں آپ کو کوشش کرنے کے لئے چیزوں کے لئے ان کا اندازہ دینا ہے۔ یہ بالکل مکمل نہیں ہیں، اور آپ کو آزاد میں مغرر بہتر افکار کا آزمائیں کی چھوٹی تحریرات کی تھیک عمل کی اجازت ہے۔

Prompt word example description

ہم سب جانتے ہیں کہ چیٹ ماڈل API جو اوپن اے آئی کو بلا رہا ہے تین پیغام کی اقسام ہیں، سسٹم، یوزر، اور اسسٹنٹ، اور یہ تینوں پیغاموں کی فعلیتیں مندرجہ ذیل ہیں:

پیغام کی قسم (ایپی کے رول پیرامیٹر کے مطابق)	تفصیل
سسٹم	سسٹم پیغام معاون کی رویے ترتیب دینے میں مدد فراہم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ ماڈل کی شخصیت میں ترمیم کر سکتے ہیں یا اسسٹنٹ کے ساتھ بات چیت کے دوران اس کی رویہ کی بنیاد پر مخصوص ہدایات فراہم کر سکتے ہیں۔ تاہم، نوٹ کریں کہ سسٹم پیغام اختیاری ہے اور سسٹم پیغام کے بغیر ماڈل کی رویہ کے بارے میں پیغام کا عبرت سے مشابہ ہونے کا امکان ہے۔
یوزر	یوزر پیغام صارف کی ان پٹ کے امور کا اظہار ہے۔
اسسٹنٹ	ہیلپر پیغامات مظاہر کرتے ہیں کہ جی پی ٹی وی پیسے واپس کرتا ہے۔

اس ٹیوٹوریل میں پرومپٹ لفظوں کے مثالیں درج ذیل بیان کی جائیں گی:

// سسٹم پیغام
یہ دکھاتا ہے کہ سسٹم پیغام کو کس طرح سیٹ کیا جاتا ہے۔

// یوزر پیغام
یہ دکھاتا ہے کہ یوزر پیغام کو کس طرح سیٹ کیا جاتا ہے۔

// اسسٹنٹ پیغام
یہ دکھاتا ہے کہ جی پی ٹی کیا واپس کر سکتا ہے۔

حکمت عمل: واضح ہدایت درج کریں

تکنیک: زیادہ موزوں جوابات حاصل کرنے کے لئے سوال میں تفصیلات شامل کریں

ہائی ریلونٹ جوابات حاصل کرنے کے لئے یقینی بنانے کے لئے، یہ دیکھیں کہ درخواست میں کوئی اہم تفصیلات یا سیاق و سباق فراہم ہوتی ہیں۔ اگر نہیں تو آپ ماڈل کی مینیک گمان کرنے دیں رہے ہیں۔

بُرا	بہتر
ایکسل میں نمبرز کیسے جوڑوں؟	میں ایکسل میں ڈالر رقموں کی ایک قطار کو کیسے جماوٴ؟ میں چاہتا ہوں کہ میں ایسا ایک سارہ شیٹ کے صارف پر کر سکوں جس میں بائیں میں تمام مجموعے "کل" نامکردہ کالم میں ختم ہوں۔
کون صدر ہے؟	میں نے میکسیکو کے صدر سے متعلق معلومات 2021ء میں اور الیکشن کتنی فاصلے پر ہوتے ہیں؟
فبوناچی ترتیب کا کوڈ لکھیں۔	مضبوطی سے فبوناچی ترتیب حساب لگانے کا ایک ٹائپ اسکرپٹ فلم کے ساتھ۔ ہر ٹکڑی کو ہر پیسہ کیوں کیا گیا ہے ان شرح کو بیان کرنے کیلئے۔
میٹنگ نوٹس خلاصہ کریں۔	میٹنگ نوٹس کو ایک پیراگراف میں خلاصہ کریں۔ پھر ہر اسپیکرز کی فہم اور ان کے اہم نکات کی فہم کرنے کے لیے ایک مارک ڈاؤن فہرست بنائیں۔ آخر میں، اگر کسی نے کوئی، تو اگلے اقدامات یا کارروائی کی تجویزات کی فہم بیان کریں۔

تکنیک: ماڈل سے ایک شخصیت قبول کرنے کا مطالبہ کریں

سسٹم پیغام استعمال کر کے، ماڈل کو اپنے جوابات میں استعمال ہونے والی شخصیت کو بیان کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

// سسٹم پیغام
جب میں کسی چیز لکھنے کی مدد کے لئے مدد مانگتا ہوں، تو تم ہر پیراگراف میں کم از کم ایک لطیفہ یا پر لہر، کمینٹ کریں۔ 

// یوزر پیغام
میرے اسٓٹیل بولٹ وینڈر کو شکریہ یاد دیں کہ انہوں نے وقت پر ڈیلیوری کرنے کے لئے اور مختصر مشورے میں پوری مساعدت فراہم کی۔ اس نے ہمیں ایک اہم آرڈر ڈیلیور کرنے کی امکان فراہم کردی۔

تاکیدی حرائط استعمال کرنے کا مطالبہ کریں کہ واضح طریقے سے ہدایتات کا بیان کیا گیا ہے۔

// یوزر پیغام
تین معقوب تقریروں کے ساتھ محدود مضمون کو ہائی کو سے خلاصہ کریں۔ 

"""یہاں مواد اندراج کریں"""

// سسٹم پیغام
آپ کو ایک جوڑ کے مضمون (ایکس ایم ایل ٹیگز کے ساتھ محدود) کے ساتھ مہم موضوع پر فراہم کیا جائے گا۔ پہلے ہر مضمون کے حجج کے خلاصوں کو خلاصہ کرے۔ پھر بتائیں کہ ان میں سے کون بہتر حجج کرتا ہے اور وجوہات بیان کریں۔

// یوزر پیغام
<article> یہاں پہلا مضمون ڈالیں </article>
<article> یہاں دوسرا مضمون ڈالیں </article>

// سسٹم پیغام
آپ کو ایک تھیسس خلاصہ اور اس کے لئے ایک تجویز شدہ عنوان فراہم کیا جائے گا۔ تھیسس کا عنوان پڑھنے والے کو موضوع کی اچھی طرح سے آگاہ بنانا چاہئے لیکن وہ بھی ان کھی پکھی باتی کرتا ہے۔ اگر عنوان ان معیاروں کے مطابق نہیں ہے تو پانچ مخصوص طریقے پیش کریں۔

// یوزر پیغام

تھیسس چاترا: یہاں خلاصہ ڈالیں

چاترا: یہاں عنوان ڈالیں

اس شیں جیسے محض کاموں کے لئے، کد کو وضاحت کرنا موثر ہو سکتا ہے۔ البتہ، جتنا زیادہ کام کا ماہول ہوگا، اتنا ہی اہم ہوگا کہ ہدایات کی فہم کو آسان بنانے کے لئے تفصیلات کا کھوج لیں۔ ماڈل کو بیان کیا کرنے کے لیے ہر تھوڑی محدودیت پاتا ہو۔

تاکت: کسی تکمیل کرنے کے لیے درکار قدمات واضح کریں

کچھ کاموں کو بہترین طریقے سے قدم بہ قدم کرنا بہترین ہوتا ہے۔ ان قدمات کو صاف اور واضح لکھنا، ماڈل کے لیے انہیں پوری تکمیل کرنا آسان بنا سکتا ہے۔

// نظام کا پیغام

صارف کی ان پُرجو کرنے والی تین گندی کی مدد سے اس طرح کے ہدف سے جواب دیں۔

قدم نمبر 1 - صارف تین گندی کی مدد سے آپ کو متن دے گا۔ اس متن کی مختصری کو ایک جملے میں خلاصہ کریں جس میں پیشوں یہ لکھا ہو "خلاصہ: "۔

قدم نمبر 2 - قدم نمبر 1 میں کیا گیا خلاصہ اسپینش میں ترجمہ کریں، جس میں پیشوں یہ لکھا ہو "ترجمہ: "۔

// صارف کا پیغام
"""یہاں متن ڈالیں""" 

تاکت: مثالیں فراہم کریں

ہمیشہ کسی خاص طریقے سے صارف کی پرسکوں کا جواب دینے کی دالیل پیش کرنا عموماً واضح ہوتا ہے۔ لیکن کچھ معاملات میں مثالیں دینا زیادہ آسان ہوتا ہے۔

// نظام کا پیغام
ایک مسلسل انداز میں جواب دیں۔

// صارف کا پیغام
مجھے صبر کے بارے میں سکھائیں۔

// معاون کا پیغام
وہ دریا جو سب سے گہری وادی کھودتا ہے، اسکا آغاز ایک معمولی سر بول سے ہوتا ہے۔ سب سے بڑی سمفونی ایک نوٹ سے شروع ہوتی ہے۔ سب سے پیچیدہ فرش ایک آکی ڈاری سے بنتی ہے۔

// صارف کا پیغام
مجھے سمندر کے بارے میں سکھائیں۔

تاکت: مطلوبہ طول کا خراج

آپ ماڈل سے مخصوص لمحات کے لیے تخلیق کرنے کا کہہ سکتے ہیں۔ مآخذ کا مشخصہ شمار کلموں، جملوں، پیرا گرافز، بلیٹ پوائنٹس وغیرہ کی تعداد ورک کرتا ہے۔ ذہانت۔ یہ نوٹ کریں کہ ماڈل کو بیان باندھنے کا کہنا کہ وہ مخصوص تعداد کے الفاظ پیدا کرے آتش وغیرہ کیپیشیس کے ساتھ کامر سکتی ہے۔ ماڈل بہتر طور پر مخصوص تعداد کے پیرا گرافز یا بلیٹ پوائنٹس کو تخلیق کر سکتا ہے۔

// صارف کا پیغام

تین گندی کی مدد سے متن کی خلاصہ کریں تقریباً پاندرہ الفاظ میں۔
"""یہاں متن ڈالیں"""

// صارف کا پیغام

تین گندی کی مدد سے متن کی خلاصہ کریں دو پیراگرافز میں۔
"""یہاں متن ڈالیں"""

// صارف کا پیغام

تین گندی کی مدد سے متن کی خلاصہ کریں تین بلیٹ پوائنٹس میں۔
"""یہاں متن ڈالیں"""

حکمت عملی

تاکت: ماڈل سے رجوعی متن کا استعمال کرنے کے ساتھ جواب دینے کی ہدایت دیں

اگر ہم ماڈل کو موثق معلومات فراہم کر سکتے ہیں جو موازنہ کے سوال کے معقول ہوں تو ہم اسے ہدایت دے سکتے ہیں کہ فراہم کردہ معلومات کا استعمال کر کے اس کے جوابات کا ارتقا کرسکتے ہیں۔

// نظام کا پیغام
جوابات دینے کے لیے فراہم کردہ مضمونوں کا استعمال کریں جو تین گندی میں تقریباً کیا بھی سوال پوچھا جاتا ہے۔ اگر جواب مضمون میں نہیں ملا تو "میں جواب نہیں ملا" لکھیں۔

// صارف کا پیغام
مضمون: <یہاں مضمون ، ہر ایک کی تین گندی، ڈالیں>

سوال: <سوال یہاں ڈالیں>

یہ سب ماڈلز کا محدود سلسلہ ہوتا ہے ، ہمیں اس طرح کسی کو شناخت کرنے کی ہم ضرورت ہے جو موازنہ پرسکوں کے لیے موزو من معلومات کا دائمی رجوع کریں۔ Embeddings کو استعمال کرتے ہوئے بہتر علمی معلومات حاصل کرنے کے لیے موزو من معلومات کو تلاش کرنے کے لیے درست فہمی کرنے کا طریقہ گی جوابات دینے کی ہدایت دیں۔ "اضافے کرنے کا طریقہ گی جوابات دینے کی ہدایت دیں".

تاکت: ماڈل سے رجوعی متن کا استعمال کرنے کے لیے رپورٹ کے ذریعے جوابات دینے کی ہدایت دیں

اگر ان پُرجو کو جات کو موزو بطور فیصلے کن سکاتی ھوں تو پاص بطور یہ کر نیں سکاتے کے اس کے جواب میں موجود دستاویز کرتا کرتا کرتا کے شکل بنا سکتے ہیں۔ نوٹ کریں کہ آپ کرنے کرنے کا کہنا کہ فراہم مواد کے آنسرنے کا سراغ لگانا ہے ساتھ ہی فراہم کردہ دستاویز کی گزارش کے ذریعے سراغ لگانے کی ہدائیت کرنا۔

// نظام کا پیغام
آپ کے ساتھ دستاویز تین گندی میں ٹکڑے ٹکڑے، اور ایک سوال دیا گیا۔ آپ کے کام ہے کے سوال کا جواب دیں صرف اور صرف فراہم کردہ دستاویز استعمال کرتے ہوئے اور دستاویز کردہ کی گزارش میں استعمال کردہ قابل انتہاء دستاویز کرتا ہوں۔ اگر مواد میں سوال کا جواب نہیں ہے توساداراً "فراہم معلومات ناکافی ہے" لکھیں۔ اگر جواب ملا تو یہ اس طرح سے نوٹ کیا جائے گا ({"تصدیق کرنا": ...})۔

// صارف کا پیغام

"""<یہاں مضمون ڈالیں>"""

سوال: <سوال یہاں ڈالیں>

تاکتیک: استعمال ارادیہ تشخیص سے صارف کوئیری کیلئے متعلقہ ہدایات تعین کرنا

منفصل سیٹس کی بہت زیادہ سیٹس کے لیے کام کے لئے، پہلے قسم کی کوئیری کی قسم کا تصنیف کرنا اور اس تصنیف کا استعمال کر کے ہدایات کو تعین کرنا فائدہ مند ہو سکتا ہے۔ اس کو ایک دھڑہ مند ٹھوس طریقے سے حاصل کیا جا سکتا ہے، یہاں تصور کیا جا سکتا ہے کہ براہ کرم ایک گاہک کے خدمت کے ایپلیکیشن کے لئے، کئی طرح کی کوئیریز منسلک ہوءے ہیں۔

// SYSTEM Message
آپکو گاہک خدمت کی کوئیریز فراہم کی جائیں گی۔ ہر کوئیری کو ایک اہم قسم اور ایک ثانوی قسم میں تصنیف کریں۔ اپنا ایکشن جیسن فارمیٹ میں اوٹ پٹ فراہم کریں: پرائمری اور سیکنڈری۔

پرائمری قسمیں: بلنگ، ٹیکنیکل سپورٹ، اکاؤنٹ مینجمنٹ، یا عمومی سوال۔

بلنگ سیکنڈری کیٹیگریز:
- Unsubscribe یا اپگریڈ
- ایک ادائیگی کا طریقہ
- Dispute کے لئے وضاحت

ٹیکنیکل سپورٹ سیکنڈری کیٹیگریز:
- مسائل کا حل
- ڈیوائس کے مطابقت
- سافٹ ویئر کی تازگیاں

اکاؤنٹ مینجمنٹ سیکنڈری کیٹیگریز:
- پاسورڈ ری سیٹ
- اپنی ذاتی معلومات کو اپ ڈیٹ کریں
- کلوز اکاؤنٹ
- اکاؤنٹ کی سیکورٹی

جنرل انکوائری کیٹیگریز:
- پروڈکٹ کی معلومات
- پرائسنگ
- فیڈ بیک
- Insb تک رابطہ کریں

// USER Message
مجھے پھر سے اپنا انٹرنیٹ کام کرنا چاہئے۔

گاہک کی کوئیری کے تصنیف کے مطابق، ایک مخصوص سلسلہ کی مدد سے، ماڈل کو مختصر ہدایات فراہم کی جا سکتی ہیں تاکہ وہ اگلے اقدامات کو عمل میں لانے کے لیے مدد حاصل کر سکے۔ مثال کے طور پر، یہ سوچیں کہ گاہک کو "مسائل کا حل" میں مدد کی ضرورت ہے۔

// SYSTEM Message
آپکو ٹیکنیکل سپورٹ کے سانچے میں مسائل کا حل درخواست کرنے والے گاہک کی خدمت کی تلاش ہو گی۔ یہ اہم ہے:

- ان سے متعلقہ کریں کہ راوٹر کی تمام کیبل جوڑے ہوئے ہیں یا نہیں۔ یاد رہے کہ وقت کے ساتھ کیبل خود بخود ہلنا عام ہے۔
- اگر تمام کیبلز جڑے ہوئے ہیں اور مسئلہ برقرار ہے، تو ان سے پوچھیں کہ ان کونسا راوٹر ماڈل استعمال کر رہے ہیں
- اب آپ ان کو بتائیں کہ ان کی دیوائس کو ریسٹارٹ کریں:
-- اگر ماڈل نمبر MTD-327J ہے، تو انہیں بتائیں کہ وہ لال بٹن دبائیں اور 5 سیکنڈ تک دبائیں، پھر اتوار کے بعد 5 منٹ انٹرنیٹ کنیکشن کا ٹیسٹ کریں۔
-- اگر ماڈل نمبر MTD-327S ہے، تو انہیں بتائیں کہ وہ اسے پلگ ان کرکے پھر سے پلگ ان کریں، پھر اتوار کے بعد 5 منٹ انٹرنیٹ کنیکشن کا ٹیسٹ کریں۔
- اگر ڈیوائس کو ریسٹارٹ کرنے کے بعد بھی گاہک کا مسئلہ بقائے رہے، تو ان کو آئی ٹی سپورٹ کے ساتھ منسلک کریں اور اوٹ پٹ کریں {"آئی ٹی سپورٹ درخواست ہوئی ہے"}.
- اگر صارف ایسے سوالات پوچھنا شروع کر دیتا ہے جو موضوع سے متعلق نہیں ہیں تو آپ پوچھ سکتے ہیں کہ کیا وہ موضوع سے منسلک چیٹ کو ختم کرنا چاہتے ہیں اور ان کی درخواست کو مندرجہ ذیل سکیم کے مطابق تصنیف کریں:

<اوپر سے پرائمری / سیکنڈری کلیسیفکیشن سکیم درج کریں>

// USER Message
مجھے پھر سے اپنا انٹرنیٹ کام کرنا چاہئے۔

دیں کے مواقع کو نوٹ کرنے کا خاص فرض کیا گیا ہے۔ یہ ہم کو اپنے سسٹم کو ایک حالتی مشین میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے جہاں حالت کو شامل ہیں کے مطابق، کون سی ہدایات لازمات ہیں، اور اِس حالت میں کیا حاصل ہو سکتا ہے، یہ بھی اختیاری طور پر ممکن ہے کہ ان کو دوبارہولتازہ کیا جایا جے۔

تاکیہ: ایپلیکیشنز جو بہت لمبی بات چیت کی ضرورت رکھتے ہیں، موجودہ ڈائیلاگ کو خلاصہ یا ترتیب دینا

ماڈلز کے پاس ایک مقررہ کنٹیکسٹ لمبائی ہوتا ہے، صارف اور ایسسٹنٹ کے درمیان ایک مکمل بات چیت کا حصہ ہونے کی صورت میں، جس کی پوری بات چیت میں ٹھوس کنٹیکسٹ ونڈو شامل ہوتی ہے، یہ بے انتہا نہیں جاری رکھی جا سکتی۔

اس مسئلے کے لئے مختلف حل موجود ہیں، جن میں سے ایک یہ ہے کہ بات چیت کے پچھلے ٹرن کو خلاصہ کرنا ہے۔ جب ان پٹ کی لمبائی ایک مقررہ حد تک پہنچ جائے، تو یہ ایک کوئیری کو ٹریگر کر سکتا ہے جس میں بات چیت کے حصے کا خلاصہ سامیلا ہو۔ وغیرہ وغیرہ۔ اسی طرح، پچھلی بات چیت کو پس منظر میں خلاصہ کیا جاسکتا ہے۔

ایک دوسرا حل یہ ہے کہ موجودہ ڈیالوگ کے پچھلے حصے کا انتخاب کیا جائے جو موجودہ کوئیریس کے لئے سب سے زیادہ موقع مطابق ہوں۔ برا دیت ہے تکنیک "ایمبیڈنگز-بیسڈ سرچ" کو استعمال کرنا۔

تکنیک: لمحاتی طور پر لمبے دستاویز کا خلاصہ کریں اور تکمیل کریں

اگر ماڈل کا ایک مقررہ سیاق و سباق کی لمبائی ہوتی ہے تو وہ ایک بہت طویل مواد کا خلاصہ ایک ہی سوال میں، خلاصہ کی لمبائی کے ساتھ ساتھ، نہیں کر سکتا۔

ایسا بہت طویل دستاویز خلاصہ کرنے کے لئے ہم مواد کے ہر حصے کا خلاصہ کرنے کے لئے ہر سوال کا تسلسل استعمال کر سکتے ہیں۔ حصے کے خلاصے کو جڑواں کیا جاسکتا ہے اور خلاصوں کے خلاصے کا خلاصہ تیار کیا جا سکتا ہے۔ یہ عمل تکمیل پذیر طور پر چلتا رہے گا جب تک کہ پورے دستاویز کا خلاصہ تیار نہ ہوجائے۔ اگر دستاویز کے بعدی حصوں کو سمجھنے کے لئے پہلے حصوں کے معلومات کا استعمال ضروری ہوتا ہے تو ایک مفید اور نیا طریقہ ہوسکتا ہے کہ دی گئی نقطہ کے مواد کے ساتھ ساتھ متن کے دوڑتے خلاصے کو بھی شامل کیا جای۔ اس طرح کے طریقے کو کتابوں کے خلاصے تیار کرنے کے لئے وقف سے پہلے تحقیق کیا گیا ہے اوپن اے آئی نے GPT-3 کے مختلف ویئرینٹس کا استعمال کرکے۔

تکنیک: ماڈل کو "سوچنے" کا وقت دیں

تکنیک: ماڈل کو ہدایت کریں کہ اپنے حل کو سوچنے دیں پہلے ایک انجام تک پہنچنے سے پہلے

کبھی کبھار ہم آپ کو ہدایت پرسلی کرکے بہتر نتائج حاصل کرتے ہیں جب ہم ماڈل سے صرف یہ سوچنے کو کہتے ہیں کہ وہ ابتدائی اصولوں سے تجاوز مضمون پر غور کریں پہنچنے کے بعد کی صورت حال پر۔ مثلاً، فرض کریں ہم چاہتے ہیں کہ ماڈل ایک طالب علم کا مسئلہ حل کرنے کا اندازہ لگائے۔ سب سے واضح طریقہ یہ ہے کہ بس ماڈل سے سوال کریں کہ طالب علم کا حل درست ہے یا نہیں ہے۔

// سسٹم پیغام
تصدیق کریں کہ طالب علم کا حل درست ہے یا نہیں ہے۔

// صارف کا پیغام
مسئلہ بیان: میں سولر پاور انسٹالیشن بنا رہا ہوں اور مجھے فنانس کاروبار کو حل کرنے میں مدد کی ضرورت ہے۔
- زمین کی قیمت فی فٹ مربع $100 ہے
- میں سولر پینل فی فٹ مربع $250 کی قیمت میں خرید سکتا ہوں۔
- میں نے عہدہ کے لیے مینٹیننس کا ایک معاہدہ کیا ہے جو میرے لیے پرسکوائی کا یکساں $100,000 فی سال اور مزید $10 فی فٹ مربع ہوگا۔
پہلے سال کے آپریشن کی کل لاگت کیا ہوگی جس کی تعداد فٹ مربع میں ہوگی۔

طالب علم کا حل: x کو فٹ مربع کی سائز ہونے دیں۔
1. زمین کی لاگت: 100x
2. سولر پینل کی لاگت: 250x
3. مینٹیننس کی لاگت: 100,000 + 100x
کل لاگت: 100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000

// اسسٹنٹ کا پیغام
طالب علم کا حل درست ہے۔

لیکن طالب علم کا حل فی الحال خود درست نہیں ہے! ہم ماڈل کو کامیابی سے اس بات کا نوٹس لینے کے ذریعہ حاصل کرسکتے ہیں کہ ماڈل کو اپنا حل پیدا کرنے کے لئے پہلے۔

// سسٹم پیغام
پہلے اپنے مسئلے کا حل کریں۔ پھر اپنے حل کو طالب علم کے حل کے ساتھ موازنہ کریں اور یہ تجویز دیں کہ طالب علم کا حل درست ہے یا نہیں ہے۔ طالب علم کا حل تب نہیں کریں جب تک آپ خود مسئلہ حل نہیں کر لیا ہے۔

// صارف کا پیغام
مسئلہ بیان: میں سولر پاور انسٹالیشن بنا رہا ہوں اور مجھے فنانس کاروبار کو حل کرنے میں مدد کی ضرورت ہے۔
- زمین کی قیمت فی فٹ مربع $100 ہے
- میں سولر پینل فی فٹ مربع $250 کی قیمت میں خرید سکتا ہوں۔
- میں نے عہدہ کے لیے مینٹیننس کا ایک معاہدہ کیا ہے جو میرے لیے پرسکوائی کا یکساں $100,000 فی سال اور مزید $10 فی فٹ مربع ہوگا۔
پہلے سال کے آپریشن کی کل لاگت کیا ہوگی جس کی تعداد فٹ مربع میں ہوگی۔

طالب علم کا حل: x کو فٹ مربع کی سائز ہونے دیں۔
1. زمین کی لاگت: 100x
2. سولر پینل کی لاگت: 250x
3. مینٹیننس کی لاگت: 100,000 + 100x
کل لاگت: 100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000

// اسسٹنٹ کا پیغام
x کو فٹ مربع کی سائز ہونے دیں۔
1. زمین کی لاگت: 100x
2. سولر پینل کی لاگت: 250x
3. مینٹیننس کی لاگت: 100,000 + 10x
کل لاگت: 100x + 250x + 100,000 + 10x = 360x + 100,000

طالب علم کا حل غلط ہے۔ انہوں نے مینٹیننس کی لاگت کی حساب کرنے میں غلطی کی ہے، جس میں انہوں نے 100x کی بجائے 10x کا استعمال کیا ہے۔ پہلے سال کی کل لاگت درست ہے۔ 360x + 100,000۔

استراتیجی: اندر کی بات یا سلسلہ وار سوالات کا استعمال کریں تاکہ ماڈل کی تفکری پروسس چھپ سکے

پچھلی استراتیجی ثابت ہوتی ہے کہ کبھی کبھی ماڈل کو کسی خاص سوال کا جواب دینے سے پہلے مسئلے کے بارے میں تفصیل سے سوچنا ضروری ہوتا ہے۔ کچھ استعمالات میں وہ تفکری پروسس جو ماڈل آخری جواب تک پہنچنے کے لئے استعمال کرتا ہے، اسے صارف کے ساتھ شیئر کرنا مناسب نہیں ہوتا۔ مثلاً، ہم تعلیمی اہدافات کے لیے استعمال ہونے والے تربیتی ایپلیکیشن میں طالب علم کو اپنے جواب کو خود حل کرنے کی حوصلہ افزائی دینا چاہتے ہیں، لیکن ماڈل کا طالب علم کے حل کے بارے میں تفکری پروسس طالب علم کے جواب کا راز کھول سکتا ہے۔

اندر کی بات ایک استراتیجی ہے جو اس مسئلے کو کم کرنے کے لئے استعمال کی جا سکتی ہے۔ اندر کی بات کا ایدہ ہے کہ ماڈل کو ہدایات دی جائیں کہ وہ ان حصوں کو منظم شکل میں رکھے جائیں جو صارف سے چھپانا ہوتا ہے۔ پھر جواب کو صارف کے سامنے پیش کرنے سے پہلے، جواب کو پارس کیا جاتا ہے اور صرف حصہ صارف کے لئے نمایاں ہوتا ہے۔

// SYSTEM Message
یوزر سوالات کے جواب دینے کے لئے ان اقدامات کا مطابقت کریں۔

قدم نمبر 1 - اس مسئلے کا حل کرنے کے لئے پہلے خود کوشش کریں۔ طالب علم کے حل پر انحصار نہ کریں کیونکہ وہ غلط ہوسکتا ہے۔ اس قدم کی تمام کوشش کو تین مرتبہ ٹرپل کوٹس (""") کے اندر بند کریں۔

قدم نمبر 2 - اپنے حل کو طالب علم کے حل سے موازنہ کریں اور تشخیص دیں کہ طالب علم کا حل صحیح ہے یا نہیں۔ اس قدم کی تمام کوشش کو تین مرتبہ ٹرپل کوٹس (""") کے اندر بند کریں۔

قدم نمبر 3 - اگر طالب علم نے غلطی کی ہے، تو تعین کریں کہ آپ طالب علم کو کون سی مدد دے سکتے ہیں بغیر کہ جواب ظاہر ہو۔ اس قدم کی تمام کوشش کو تین مرتبہ ٹرپل کوٹس (""") کے اندر بند کریں۔

قدم نمبر 4 - اگر طالب علم نے غلطی کی ہے، پچھلے قدم سے حاصل مدد طلب کریں (ٹرپل کوٹس کے باہر)۔ "Step 4 - ..." کی بجائے "Hint:" لکھیں۔

// USER Message
مسئلہ بیان: <مسئلہ بیان ڈالیں>

طالب علم کا حل: <طالب علم کا حل ڈالیں>

اس کے علاوہ، یہ سلسلہ وار سوالات کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے، جن میں سے صرف آخری حاصل دیکھائے جاتے ہیں۔

پہلے، ہم ماڈل کو مسئلے کو اپنے اندر حل کرنے کا کہاں جا سکتا ہے۔ چونکہ ابتدائی سوال طالب علم کا حل نہیں مانگتا، اس کو نظرانداز کیا جا سکتا ہے۔ یہ ایک اضافی فائدے کے لئے بھی فائدہ دیتا ہے کہ ماڈل کا حل طالب علم کے کوشش کردہ حل سے مائل نہیں ہوگا۔

// USER Message
<مسئلہ بیان ڈالیں>

اگلے، ہم ماڈل کو دستیاب معلومات کا استعمال کرکے طالب علم کے حل کی درستگی کا تشخیص کرنے کا کہاں جا سکتا ہے۔

// SYSTEM Message
اپنے حل کو طالب علم کے حل سے موازنہ کریں اور تشخیص دیں کہ طالب علم کا حل صحیح ہے یا نہیں۔

// USER Message
مسئلہ بیان: """<مسئلہ بیان ڈالیں>"""

آپ کا حل: """<ماڈل سے حاصل کردہ حل ڈالیں>"""

طالب علم کا حل: """<طالب علم کا حل ڈالیں>"""

آخر میں، ہم ماڈل کو اپنی تجزیہ پیش کرنے کی اجازت دیتے ہیں تاکہ وہ ایک دلیر تھیں کی شناخت میں مدد فراہم کر سکے۔

// SYSTEM Message

آپ ایک ریاضی کے معاون ہیں۔ اگر طالب علم نے غلطی کی ہے، تو طالب علم کو ایک مددگار تبصرے میں مدد دیں جو جواب ظاہر نہیں کرتا ہو۔ اگر طالب علم نے غلطی نہیں کی ہے، تو بس انہیں ایک حوصلہ افزائی تبصرہ دیں۔

// USER Message

مسئلہ بیان: """<مسئلہ بیان ڈالیں>"""

آپ کا حل: """<ماڈل سے حاصل کردہ حل ڈالیں>"""

طالب علم کا حل: """<طالب علم کا حل ڈالیں>"""

تجزیہ: """<پچھلے قدم سے حاصل کردہ ماڈل کا تجزیہ ڈالیں>"""

استراتیجی: ماڈل سے پچھلے جائزے میں کچھ چھوٹ گیا ہے کیا؟

فرض کریں کہ ہم ایک ماڈل کو استعمال کر رہے ہیں تاکہ وہ ایک مخصوص سوال کے لئے مواد کے مختصر حصے فراہم کر سکے۔ ہر مختصر حصہ بیان کرنے کے بعد ماڈل کو یہ تعین کرنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ وہ نیا مختصر حصہ لکھنا شروع کرے یا رکنا چاہئے۔ اگر مواد کافی بڑا ہوتا ہے، تو عام ہوتا ہے کہ ماڈل جلدی سے رک جاتا ہے اور تمام مخصوص حصے فراہم نہیں کر پاتا ہے۔ اس معاملہ کی صورت میں بہتر کارکردگی عموماً پچھلے دوروں پر مخصوص حصے کو چھوڑ دینے کے لئے ماڈل کو مزید سوالات کی نمائش کرنے سے حاصل کی جا سکتی ہے۔

// SYSTEM Message
آپ کو تین ٹرپل کوٹس (""") کے ذریعے محدود کردہ ایک دستاویز فراہم کی جائے گی۔ آپ کو دی گئی سوال کا جواب دینے کا کام ہے: "What significant paradigm shifts have occurred in the history of artificial intelligence."

یہ یقینی بنائیں کہ مختصر حصے تمام متعلقہ سیاق وساق مواد کو شامل کرتے ہیں - دوسرے الفاظ میں وہ چھوٹے چھوٹے ٹکڑے نہیں نکالیں جو ماہر سیاق وساق سے محروم ہیں۔

چھوٹے حصے پوری وضاحت کے ساتھ پیش کریں - دوسروں الفاظ میں بہترین مختصر حصوں کو جسمی (JSON) فارمیٹ میں فراہم کریں:

[{"excerpt": "..."},
...
{"excerpt": "..."}]

// USER Message
"""<یہاں دستاویز ڈالیں>"""

// ASSISTANT Message
[{"excerpt": "ماڈل یہاں ایک مختصر حصہ لکھتا ہے"},
...
{"excerpt": "ماڈل یہاں ایک اور مختصر حصہ لکھتا ہے"}]

// USER Message
کیا مزید متعلقہ حصے ہیں؟ یہ یقینی بنائیں کہ حصے دہرانے سے بچیں۔ اس بھی دیکھیں کہ حصوں میں وہ تمام متعلقہ سیاق وساق شامل ہے جو ان کو تشریح کرنے کیلئے ضروری ہوں - دوسرے الفاظ میں وہ چھوٹے چھوٹے ٹکڑے نہیں نکالیں جو ماہر سیاق وساق سے محروم ہیں۔

استراتیجی: بیرونی آلات کا استعمال

تکنیک: اندراج میں استعمال ہونے والی تفصیلات کے لئے ایمبیڈنگز پر مبنی تلاش کا استعمال

اگر کسی ماڈل کو اسکے اندراج کا حصہ کے طور پر بیرونی معلومات کی فراہمی کی جائے تو وہ اس سے متعلقہ اور تازہ معلومات فراہم کرنے میں مددگار ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر صارف کو کسی خاص فلم کے بارے میں سوال کرتا ہے تو ماڈل کے اندراج کے لئے فلم کے بارے میں اعلیٰ کوالٹی کی معلومات (جیسے اداکار، ڈائریکٹر وغیرہ) شامل کرنا مفید ثابت ہو سکتا ہے۔ ایمبیڈنگز کا استعمال تلاشی تبدیلی کو پیش کرنے کے لئے کر سکتا ہے تاکہ بھاگ دو وقت پر ماڈل کے اندراج میں متعلقہ معلومات شامل کی جا سکیں۔

متن کی ایمبیڈنگ ایک ویکٹر ہوتی ہے جو متن کی جڑواں خصوصیات کا پیمانہ کر سکتی ہے۔ مماثل یا متعلقہ متن غیر متعلقہ متن سے زیادہ قریب ہوں گے۔ یہ حقیقت، اس کے ساتھ ساتھ تیز برقرار ویکٹر تلاش کی الگورتھم کے وجود کا مطلب ہے کہ ایمبیڈنگز کا استعمال تلاشی تبدیلی کو پیش کرنے کے لئے کیا جا سکتا ہے۔ خاص طور پر، ایک متن کورپس کو ٹکڑوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، اور ہر ٹکڑا ایمبیڈ کیا جا سکتا ہے اور محفوظ کیا جا سکتا ہے۔ پھر دی گئی کوئری ایمبیڈ کی جا سکتی ہے اور ویکٹر تلاش کیا جا سکتا ہے تاکہ کورپس سے متعلقہ متن کے ایمبیڈ ٹکڑے (یعنی ایمبیڈنگ فضا میں قریب ترین) کا ملنے والا جواب دیا جا سکے۔

تکنیک: بہتر حساب کے لئے کوڈ کی اجراء وستارہ یا بیرونی اے پی آئی کا استعمال

زبانی ماڈلز کا اعتماد کرنا درست حساب یا لمبے حسابات کو اپنی ذاتی مکمل تقریب سے دور نہیں کر سکتا۔ ایسی صورت میں، ماڈل کو حکم دیا جا سکتا ہے کہ وہ کوڈ لکھے اور اسے اجراء کرے بجائے کہ اپنی حسابات کرے۔ خاص طور پر، ماڈل کو ہدایت کریں جا سکتا ہے کہ وہ وہ کوڈ جو اجراء ہونا ہے اس طرح کے ڈیزائنیٹڈ فارمیٹ میں ڈالے۔ جب ایک ایجاد ہوتی ہے تو کوڈ نکالا اور اجراء کر دیا جا سکتا ہے۔ آخر میں، ضرورت پڑنے پر، کوڈ اجراء انجن (یعنی پائتھن انٹرپریٹر) سے آؤٹپٹ فراہم کیا جا سکتا ہے تاکہ اگلی کوئری کے لئے ماڈل کو اس واپسی میں فراہم کی جا سکے۔

// سسٹم پیغام

آپ تین مرتبہ کوڈ میں لکھا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر: ```کوڈ یہاں لکھیں```۔ حساب لینے کے لئے اس کا استعمال کریں۔

// صارف کا پیغام

دی گئی کثرتی قیمتوں والے پولینومیئل کے تمام واقعی جیڑیں تلاش کریں: 3*x**5 - 5*x**4 - 3*x**3 - 7*x - 10.

کوڈ کی اجراء کے لیے ایک اور بہترین استعمال کا موقع ایکسٹرنل اے پی آئی کو کال کرنا ہے۔ اگر کسی ماڈل کو صحیح ای پی آئی کے صحیح استعمال کی ہدایت دی جاۓ، تو وہ اس کا استعمال کرنے والے کوڈ لکھ سکتا ہے۔ ایک ماڈل کو ای پی آئی کا استعمال کیسے کرنا ہے اس کی ہدایات فراہم کر کے استعمال کرنے کے لئے اس کو ہدایات فراہم کرنی چاہئے۔

// سسٹم پیغام

آپ تین مرتبہ کوڈ میں لکھ سکتے ہیں۔ یہاں بھی نوٹ کریں کہ آپ کو اس ماڈیول کا ایکیسس ہے جو صارفوں کو ان کے دوستوں کو پیغام بھیجنے میں مدد کر سکتا ہے۔

\`\`\`پائتھن
import message
message.write(to="جان", message="ہی، کام کے بعد ملاقات کرنا چاہتے ہیں؟")\`\`\`

تنبیہ: ماڈل سے پیدا کوڈ کو اجراء کرنا بنیادی طور پر محفوظ نہیں ہے اور اس کی کوئی تحفظی ہدایات کا استعمال کرنا چاہئے۔ خاص طور پر، ایک سینڈ باکس کوڈ ایکشن ماحول کی ضرورت ہوتی ہے تاکے ناسزاوار کوڈ کو کردار متحد کر سکے۔

تکنیک: ماڈل کو مخصوص فعلوں تک رسائی دینا

چیٹ کمپلیشنز اے پی آئی فنکشن کی تفصیلات کی فہرست کو ریکویسٹس میں فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ماڈل کو فنکشن آرگومنٹس کو پیش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ پیداواری فنکشن آرگومنٹس اے پی آئی دواری شکل میں واپس کر دی جاتی ہیں اور انہیں فنکشن کالز کو اجراء کرنے کیلئے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ فنکشن کالز کی فراہمی کردہ آؤٹ پُٹس کو ماڈل کو واپس فراہم کیا جا سکتا ہے تاکہ دائرہ کو بند کیا جا سکے۔ یہ اوپن اے آئی ماڈلز کا ایک موصول ترین طریقہ ہے کہ انہیں بیرونی فنکشنز کو کال کرنے کے لیے استعمال کیا جائے۔

استراتیجی: نظام بندی کے تبادلے کو نظامی طور پر ٹیسٹ کریں

کبھی کبھار یہ مشکل ہوتا ہے کہ کسی تبدیلی — مثال کے طور پر، ایک نیا ہدایت یا ایک نیا ڈیزائن — آپ کے نظام کو بہتر بناتا ہے یا بگاڑتا ہے۔ چند مثالوں پر نظر ڈالنے سے ہمیں یہ اندازہ لگ سکتا ہے کہ کونسا بہتر ہے، لیکن چھوٹے نمونے کے ساتھ اصل بہتری یا اتفاق کو فرق کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ شاید یہ تبدیلی کسی داخلات پر کارکردگی میں مدد کرتی ہو، لیکن دوسری داخلات پر کارکردگی میں نقصان پہنچاتی ہے۔

تشخیصی اقدامات (یا "ایوالز") نظام کے ڈیزائن کو بہتر بنانے کے لیے مفید ہوتے ہیں۔ اچھے ایوالز درج ذیل خصوصیات رکھتے ہیں:

• واقعی استعمال کا کچھ تخمینہ ہو (یا کم از کم مختلف ہو) -،عدید ٹیسٹ کیسز شامل ہوں بڑھتی ہوئی اصولی تھاکن کے لیے (درج ذیل جدول میں راہنمائیوں کے لیے دیکھیں)
• خود کار یا دھرارح کی اہلیت رکھیں

فرق کا تشخیص	95٪ اعتماد کے لیے درکار نمونے کی مقدار
30٪	~10
10٪	~100
3٪	~1,000
1٪	~10,000

اخراجات کی تشخیص کو کمپیوٹر، انسان یا ان کا مجموعہ کر سکتے ہیں۔ کمپیوٹر بنیادی معیاروں (مثلاً، سوالات جن کا ایک ہی درست جواب ہو) کے ساتھ تشخیص کو خود کار بنا سکتے ہیں اور اسی طرح کچھ موجودہ یا غموار معیاروں کو بھی۔ جس میں ماڈل کا اخراجات دیگر ماڈل کی تقاضے کی تشخیص کرتی ہے۔ OpenAI Evals ایک اوپن سورس سافٹ ویئر فریم ورک ہے جو خود کار ایوالز بنانے کے لیے ٹولز فراہم کرتا ہے۔

ماڈل بنیادی ایوالز اس وقت مفید ہو سکتے ہیں، جب ممکنہ اخراجات کا ایک سلسلہ پایا جاتا ہے جو ایک جیسی بہتری کے طور پر شمار کیا جاتا ہے (مثلاً لمبے جوابوں والے سوالات کے لئے)۔ ماڈل بنیادی ایوالز اور وہ چیزیں جو انسان کی تشخیص کو درست طریقے سے جانچنا ممکن ہو، ان کے درمیان سرحد ابھی دھندلا ہے اور ماڈلز کی ماہرت بڑھتی ہے۔ ہم آپ کو تجربہ کاری سے ترغیب دیتے ہیں کہ آپ کیسے پتا کر سکتے ہیں کہ ماڈل بنیادی ایوالز آپ کے استعمال کے مقصد کے لیے کتنا موثر ہو سکتا ہے۔

تاکت: گولڈ معیار کے جوابات کے حوالے سے ماڈل کی آؤٹ پُٹ کا اندازہ لگائیں

اگر معلوم ہو کہ کسی سوال کا صحیح جواب کسی مخصوص معلومات کی ایک خاص سلسلے کو حوالہ دینا چاہئے تو پھر ہم ایک ماڈل کو کوئی سوال کر کے دیکھ سکتے ہیں کہ جواب میں مطلوبہ معلومات میں سے کتنی شامل ہیں۔

مثال کے طور پر، مندرجہ ذیل سسٹم پیغام کا استعمال کرتے ہوئے:

// سسٹم پیغام
آپ کو تین دوہری اقوال کے ساتھ فراہم کیا جائے گا جو سوال کے جواب کی مدد سے متعلق ہوں گے:

- نیل آرمسٹرانگ نے چاند پر چلنے والے پہلے انسان کی حیثیت اپنائی تھی۔
- نیل آرمسٹرانگ نے 21 جولائی، 1969 کو چاند پر چلنا شروع کیا تھا۔

ان کسی بھی نقطوں کے لئے مندرجہ ذیل اقدامات کریں:

1 - نقطہ دیں کو دوبارہ کہیں۔
2 - ایسی نشاندہی فراہم کریں جو جواب کے قریبی ہو۔
3 - اگر جواب 3 میں شامل ہونے کے قریب ہونے کے لئے جو امتیازات نہیں جانتا ہو تو کیا کوئی مستقیم انفر کرسکتا ہے یا نہیں کیسے سمجھائیں۔ مرشد ہو اگر ہاں ہے، ورنہ "نہیں" لکھیں۔

آخر کار، "ہاں" کے جواب کی تعداد فراہم کریں۔ اس تعداد کو {"گنتی": <یہاں گنتی ڈالیں>} کے طور پر فراہم کریں۔ 

یہاں ایک مثال دی گئی ہے جہاں دونوں نقطے پورے ہیں:

// سسٹم پیغام
<وہاں سسٹم پیغام درج کریں>

// صارف کا پیغام
"""نیل آرمسٹرانگ کو چاند پر گاہک بننے کے لئے مشہور ہے۔ یہ تاریخی واقعہ اپولو 11 کے دوران 21 جولائی، 1969 کو واقع ہوا۔"""

یہاں ایک مثال دی گئی ہے جہاں صرف ایک نقطہ پورا ہے:

// سسٹم پیغام

<وہاں سسٹم پیغام درج کریں>

// صارف کا پیغام

"""نیل آرمسٹرانگ نے تاریخی لمحے کا تاریخی قدم رکھا، پہلا شخص جو چاند پر چلا ہوا تھا۔"""

یہاں ایک مثال دی گئی ہے جہاں کوئی بھی مکمل نہیں ہے:

// سسٹم پیغام

<وہاں سسٹم پیغام درج کریں>

// صارف کا پیغام

""""چوہترہ میں، ایک بڑی سفر
ایپولو 11، کہکشاں کے ساتھ جواب دینے والا۔
آرمسٹرانگ نے قدم رکھا، تاریخ اُنہوں نے کہی، ایک نئی دنیا کے لئے ایک چھوٹا قدم"" ۔

// نظام کا پیغام
<وہاں سسٹم کا پیغام درج کریں>

// صارف کا پیغام

سوال: """نیل ایمسٹرانگ سب سے زیادہ مشہور واقعہ کیا ہے اور اس کی تاریخ کیا ہے؟ یو ٹی سی وقت تصور کریں۔"""

جواب دیا گیا: """تقریبا 02:56 یو ٹی سی پر 21 جولائی 1969 کو، نیل ایمسٹرانگ نے پہلی بار چاند پر قدم رکھا، جو انسانی تاریخ میں ایک عظیم کامیابی کا نشان ہے۔"""

ماہر کا جواب: """نیل ایمسٹرانگ سب سے زیادہ مشہور اس لئے ہیں کہ وہ پہلے شخص تھے جو چاند پر چلے گئے۔ یہ تاریخی واقعہ 21 جولائی، 1969 کو واقع ہوا۔"""