प्रॉम्प्ट चेनिंग: जब एक प्रॉम्प्ट पर्याप्त नहीं होता

यदि आपने कभी पूरे प्रोजेक्ट को एक प्रॉम्प्ट में समेटने की कोशिश की है—आवश्यकताएं → समाधान → योजना → जोखिम → अंतिम दस्तावेज—तो आप पहले से ही जानते हैं कि यह कैसे समाप्त होता है:

• यह चरणों को छोड़ देता है,
• यह बाधाओं को भूल जाता है,
• यह आपको एक "आत्मविश्वासपूर्ण" उत्तर देता है जिसे आप आसानी से सत्यापित नहीं कर सकते,
• और जिस क्षण कुछ गलत होता है, आपको पता नहीं होता कि गलती कहां हुई।

प्रॉम्प्ट चेनिंग इसका समाधान है। इसे एक वर्कफ़्लो बनाने के रूप में सोचें जहां प्रत्येक प्रॉम्प्ट असेंबली लाइन पर एक स्टेशन है: एक चरण अंदर, एक चरण बाहर, और आउटपुट अगले स्टेशन के लिए इनपुट बन जाता है।

दूसरे शब्दों में: आप LLM से "सब कुछ एक साथ" करने के लिए नहीं कह रहे हैं। आप इससे एक समय में एक चीज़, विश्वसनीय रूप से करने के लिए कह रहे हैं।

1) प्रॉम्प्ट चेनिंग क्या है?

प्रॉम्प्ट चेनिंग निम्नलिखित का अभ्यास है:

1. एक बड़े कार्य को छोटे उप-कार्यों में विघटित करना
2. प्रत्येक उप-कार्य के लिए एक समर्पित प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करना
3. एक चरण से दूसरे चरण में संरचित आउटपुट पास करना
4. सत्यापन + सुधार चरण जोड़ना ताकि चेन भटके नहीं

यह मूल रूप से LLM तर्क पर लागू "माइक्रोसर्विसेज़ मानसिकता" है।

सिंगल प्रॉम्प्ट बनाम प्रॉम्प्ट चेनिंग (सरल भाषा में)

| आयाम | सिंगल प्रॉम्प्ट | प्रॉम्प्ट चेनिंग | |----|----|----| | जटिलता | सरल, एक-शॉट कार्यों के लिए अच्छा | बहु-चरणीय, वास्तविक वर्कफ़्लो के लिए निर्मित | | तर्क | मॉडल प्रक्रिया का अनुमान लगाता है | आप प्रक्रिया को परिभाषित करते हैं | | नियंत्रण | नियंत्रित करना कठिन | प्रत्येक चरण नियंत्रणीय है | | डिबगिंग | "यह कहां गलत हुआ?" | आप टूटे हुए चरण को इंगित कर सकते हैं | | संदर्भ सीमाएं | ओवरफ़्लो करना आसान | डेटा को धीरे-धीरे, चरण-दर-चरण फीड करें |

2) यह क्यों काम करता है (वास्तविक कारण)

LLM एक साथ कई लक्ष्यों को संभालने में महान नहीं हैं।

मांग करें: "आवश्यकताओं का विश्लेषण करें, सुविधाओं का प्रस्ताव दें, प्रयास का अनुमान लगाएं, प्राथमिकता दें, फिर एक योजना लिखें"—और आपने एक बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन समस्या स्थापित कर दी है। मॉडल आमतौर पर एक उद्देश्य पर अच्छा काम करेगा और चुपचाप बाकी पर कम प्रदर्शन करेगा।

प्रॉम्प्ट चेनिंग संज्ञानात्मक भार को कम करती है: एक चरण → एक आउटपुट → एक सफलता मानदंड।

3) मूल तंत्र: इनपुट → प्रक्रिया → आउटपुट (दोहराया गया)

इसके केंद्र में, प्रॉम्प्ट चेनिंग एक लूप है:

• इनपुट: पिछले चरण का आउटपुट + कोई नया डेटा
• प्रक्रिया: नियमों + प्रारूप बाधाओं के साथ अगला प्रॉम्प्ट
• आउटपुट: अगले चरण के लिए संरचित परिणाम

यहां एक सरल चेन है जिसे आप देख सकते हैं:

flowchart LR
  A[कच्चा उपयोगकर्ता फीडबैक] --> B[प्रॉम्प्ट 1: समस्या बिंदु निकालें]
  B --> C[प्रॉम्प्ट 2: सुविधाओं का प्रस्ताव करें]
  C --> D[प्रॉम्प्ट 3: प्राथमिकता दें और प्रयास का अनुमान लगाएं]
  D --> E[प्रॉम्प्ट 4: एक पुनरावृत्ति योजना लिखें]

4) अच्छी चेन बनाने के लिए चार गैर-परक्राम्य

4.1 उप-कार्य स्वतंत्र और जुड़े होने चाहिए

• स्वतंत्र: प्रत्येक चरण एक काम करता है (कोई ओवरलैप नहीं)
• जुड़े हुए: प्रत्येक चरण पिछले आउटपुट पर निर्भर करता है (कोई "फ्लोटिंग" चरण नहीं)

खराब: "समस्या बिंदु निकालें और सुविधाओं को डिज़ाइन करें" अच्छा: चरण 1 समस्या बिंदु निकालता है; चरण 2 उनके आधार पर सुविधाओं को डिज़ाइन करता है।

4.2 मध्यवर्ती आउटपुट संरचित होने चाहिए

मुक्त टेक्स्ट नाजुक है। अगला प्रॉम्प्ट इसे गलत पढ़ सकता है, पुनः व्याख्या कर सकता है, या इसे अनदेखा कर सकता है।

JSON, टेबल, या निश्चित कुंजियों वाली बुलेट सूचियों जैसे संरचित प्रारूपों का उपयोग करें।

उदाहरण (JSON जिसे आप वास्तव में पार्स कर सकते हैं):

{
  "pain_points": [
    {"category": "performance", "description": "चेकआउट में > 8 सेकंड लगते हैं", "mentions": 31},
    {"category": "ux", "description": "रिफंड बटन ढूंढना मुश्किल", "mentions": 18},
    {"category": "reliability", "description": "भुगतान बिना त्रुटि के विफल हो जाता है", "mentions": 12}
  ]
}

4.3 प्रत्येक प्रॉम्प्ट को स्पष्ट रूप से संदर्भ "विरासत में" मिलना चाहिए

यह न मानें कि मॉडल "याद रखेगा कि आपका क्या मतलब था।" अगले प्रॉम्प्ट में, स्पष्ट रूप से पिछले आउटपुट का संदर्भ दें:

4.4 एक विफलता पथ बनाएं (सत्यापन + मरम्मत)

प्रत्येक चेन को एक "गुणवत्ता गेट" की आवश्यकता होती है:

• सत्यापित करें: "क्या आउटपुट में सभी आवश्यक कुंजियां हैं? क्या संख्याएं सुसंगत हैं?"
• मरम्मत करें: "यदि गायब है, तो केवल गायब भागों को पुनर्जनित करें"
• गार्डरेल: "अधिकतम 2 पुनः प्रयास; अन्यथा सर्वश्रेष्ठ प्रयास + त्रुटियां लौटाएं"

5) तीन आर्किटेक्चर जिनका आप हर जगह उपयोग करेंगे

5.1 रैखिक चेनिंग: निश्चित चरण, कोई शाखाएं नहीं

इसका उपयोग करें जब: वर्कफ़्लो अनुमानित हो।

उदाहरण: UK मासिक राजस्व रिपोर्ट (रैखिक)

मान लीजिए कि आपके पास UK ई-कॉमर्स दुकान से CSV निर्यात है और आप चाहते हैं:

• सफाई
• अंतर्दृष्टि
• एक प्रबंधन-तैयार रिपोर्ट

चरण 1 — डेटा सफाई प्रॉम्प्ट (एक स्वच्छ तालिका या JSON आउटपुट करता है)

SYSTEM: आप एक डेटा विश्लेषक हैं। निर्देशों का बिल्कुल पालन करें।
USER: नीचे दिए गए डेटासेट को साफ करें।

नियम:
1) उन पंक्तियों को हटा दें जहां revenue_gbp या units_sold null है।
2) revenue_gbp में आउटलायर्स को फ्लैग करें: > 3x श्रेणी माध्य या < 0.1x श्रेणी माध्य। उन्हें हटाएं नहीं।
3) month_over_month_pct जोड़ें: (this_month - last_month) / last_month * 100।
4) केवल JSON सरणी के रूप में आउटपुट करें। प्रत्येक आइटम में होना चाहिए:
   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct

डेटासेट: <PASTE DATA HERE>

चरण 2 — अंतर्दृष्टि प्रॉम्प्ट (बुलेट अंतर्दृष्टि आउटपुट करता है)

SYSTEM: आप UK नेतृत्व दर्शकों के लिए लिखने वाले एक वरिष्ठ विश्लेषक हैं।
USER: नीचे दिए गए साफ JSON का उपयोग करके अंतर्दृष्टि उत्पन्न करें:

1) श्रेणी: revenue_gbp द्वारा शीर्ष 3, और month_over_month_pct द्वारा शीर्ष 3। योगदान % शामिल करें।
2) क्षेत्र: राजस्व द्वारा शीर्ष 2 क्षेत्र, और सबसे बड़ी गिरावट (>10%)।
3) रुझान: समग्र रुझान (ऊपर/नीचे/अस्थिर)। राजस्व बनाम इकाइयों के संबंध की व्याख्या करें।

आउटपुट प्रारूप:
- श्रेणी अंतर्दृष्टि: 2-3 बुलेट
- क्षेत्र अंतर्दृष्टि: 2-3 बुलेट
- रुझान अंतर्दृष्टि: 2-3 बुलेट

साफ JSON: <PASTE STEP-1 OUTPUT>

चरण 3 — रिपोर्ट-लेखन प्रॉम्प्ट (अंतिम दस्तावेज़ आउटपुट करता है)

SYSTEM: आप स्पष्ट आंतरिक रिपोर्ट लिखते हैं।
USER: नीचे दी गई अंतर्दृष्टि को "मासिक राजस्व संक्षिप्त" (800–1,000 शब्द) में बदलें।

संरचना:
1) कार्यकारी सारांश (1 छोटा पैराग्राफ)
2) मुख्य अंतर्दृष्टि (श्रेणी / क्षेत्र / रुझान)
3) सिफारिशें (2–3 कार्रवाई योग्य आइटम)
4) समापन (1 छोटा पैराग्राफ)

GBP (£) स्वरूपण और UK वर्तनी का उपयोग करें।
अंतर्दृष्टि: <PASTE STEP-2 OUTPUT>

रैखिक चेन सबसे अच्छे तरीके से उबाऊ हैं: वे अनुमानित, स्वचालित और परीक्षण करने में आसान हैं।

5.2 ब्रांचिंग चेनिंग: वर्गीकरण के आधार पर एक पथ चुनें

इसका उपयोग करें जब: अगला चरण किसी निर्णय (प्रकार, गंभीरता, इरादा) पर निर्भर करता हो।

उदाहरण: ग्राहक संदेश ट्राइएज (ब्रांचिंग)

चरण 1 संदेश को वर्गीकृत करता है:

SYSTEM: आप ग्राहक संदेशों को वर्गीकृत करते हैं। केवल लेबल आउटपुट करें।
USER: इस संदेश को इनमें से एक के रूप में वर्गीकृत करें:
- complaint
- suggestion
- question

आउटपुट प्रारूप: label: <तीन में से एक>

संदेश: "मेरे ऑर्डर का शुल्क लिया गया लेकिन कभी नहीं आया, और किसी ने मेरे ईमेल का जवाब नहीं दिया। यह हास्यास्पद है।"

फिर आप शाखा करते हैं:

• यदि complaint → घटना प्रतिक्रिया योजना बनाएं
• यदि suggestion → व्यवहार्यता + रोडमैप स्लॉटिंग का उत्पादन करें
• यदि question → सीधा समर्थन उत्तर उत्पन्न करें

शिकायत हैंडलर (उदाहरण):

SYSTEM: आप एक ग्राहक संचालन प्रबंधक हैं।
USER: नीचे दिए गए संदेश के लिए शिकायत प्रबंधन योजना बनाएं।

शामिल करें:
1) समस्या विवरण
2) कार्रवाइयां: 1 घंटे के भीतर, 24 घंटे के भीतर, 48 घंटे के भीतर
3) मुआवजा सुझाव (UK ई-कॉमर्स के लिए उचित)
बुलेट पॉइंट्स के साथ तीन खंडों में आउटपुट करें।

संदेश: <PASTE MESSAGE>

ब्रांचिंग चेन यह है कि आप हर इनपुट को एक ही समस्या की तरह मानना कैसे बंद करते हैं।

5.3 लूपिंग चेनिंग: स्टॉप कंडीशन हिट होने तक दोहराएं

इसका उपयोग करें जब: आपको कई समान आइटम संसाधित करने की आवश्यकता हो, या आउटपुट को पुनरावृत्तीय रूप से परिष्कृत करना हो।

उदाहरण: बैच-जनरेट उत्पाद सूचियां (लूपिंग)

चरण 1 एक सूची को आइटम ब्लॉक में विभाजित करता है:

SYSTEM: आप उत्पाद डेटा को प्रारूपित करते हैं।
USER: निम्नलिखित उत्पाद सूची को अलग-अलग ब्लॉक में विभाजित करें।

आउटपुट प्रारूप (प्रत्येक आइटम के लिए दोहराएं):
[ITEM N]
name:
key_features:
target_customer:
price_gbp:

उत्पाद सूची: <PASTE LIST>

चरण 2 प्रत्येक ब्लॉक पर लूप करता है:

SYSTEM: आप उच्च-परिवर्तित उत्पाद कॉपी लिखते हैं।
USER: नीचे दिए गए उत्पाद के लिए एक ई-कॉमर्स विवरण लिखें।

आवश्यकताएं:
- हुक हेडलाइन ≤ 12 शब्द
- 3 फीचर बुलेट (≤ 18 शब्द प्रत्येक)
- 1 वाक्य: किसके लिए सर्वश्रेष्ठ
- 1 वाक्य: यह अच्छा मूल्य क्यों है (£ का उपयोग करें)
- 150–200 शब्द कुल, UK अंग्रेजी

उत्पाद: <PASTE ITEM N>

लूपिंग चेन को हार्ड स्टॉप नियमों की आवश्यकता होती है:

• बिल्कुल N आइटम संसाधित करें, या
• यदि शब्द गणना बहुत लंबी है तो अधिकतम 2 बार पुनः प्रयास करें, या
• यदि सत्यापन पास हो जाता है तो रुकें

अन्यथा आप दुनिया का सबसे महंगा अनंत लूप बनाएंगे।

6) व्यावहारिक "खुद को शूट न करें" चेकलिस्ट

समस्या: मध्यवर्ती प्रारूप गड़बड़ है → अगला प्रॉम्प्ट विफल होता है

सुधार: स्वरूपण को गैर-परक्राम्य बनाएं।

पंक्तियां जोड़ें जैसे:

• "केवल JSON आउटपुट करें।"
• "यदि आप अनुपालन नहीं कर सकते, तो आउटपुट करें: ERROR:FORMAT।"

समस्या: मॉडल पहले के विवरण भूल जाता है

सुधार: हर बार "अनुबंध" को स्पष्ट रूप से फिर से बताएं।

• "पूर्व आउटपुट से pain_points सरणी का उपयोग करें।"
• "अतिरिक्त श्रेणियां न बनाएं।"

समस्या: लूप कभी अभिसरण नहीं करते

सुधार: मापनीय बाधाओं + अधिकतम पुनः प्रयास परिभाषित करें।

• "शब्द गणना ≤ 200"
• "अधिकतम पुनः प्रयास: 2"
• "यदि अभी भी विफल हो रहा है, तो सर्वश्रेष्ठ प्रयास + त्रुटि सूची लौटाएं"

समस्या: शाखा चयन गलत है

सुधार: वर्गीकरण नियमों में सुधार करें + दूसरी जांच जोड़ें।

उदाहरण:

• शिकायत में नकारात्मक भावना और एक ठोस मुद्दा शामिल होना चाहिए।
• यदि अनिश्चित है, तो आउटपुट लेबल: question (स्पष्टीकरण की आवश्यकता है)।

7) उपकरण जो चेनिंग को कम दर्दनाक बनाते हैं

आप मैन्युअल रूप से प्रॉम्प्ट चेन कर सकते हैं (कॉपी/पेस्ट काम करता है), लेकिन एक बार जब आप कुछ चरणों से आगे जाते हैं तो टूलिंग मदद करती है।

• n8n / Make: API कॉल को चेन करने, आउटपुट संग्रहीत करने, अलर्ट ट्रिगर करने के लिए लो-कोड वर्कफ़्लो टूल।
• LangChain / LangGraph: मेमोरी, ब्रांचिंग, पुनः प्रयास, टूल कॉल और राज्य प्रबंधन के साथ चेन बनाएं।
• Redis / Postgres: मध्यवर्ती परिणामों को बनाए रखें ताकि आप फिर से शुरू कर सकें, ऑडिट कर सकें और दोहराए गए कॉल से बच सकें।
• Notion / Google Docs: प्रारंभिक-चरण "लूप में मानव" चेनिंग के लिए आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी।

8) इसे कैसे स्तर दें

प्रॉम्प्ट चेनिंग और भी अधिक शक्तिशाली हो जाती है जब आप इसे इसके साथ जोड़ते हैं:

• RAG: मध्य-चेन में पुनर्प्राप्ति चरण जोड़ें (उदा., प्रतिक्रिया का मसौदा तैयार करने से पहले "नीति दस्तावेज़ प्राप्त करें")
• मानव अनुमोदन गेट: जोखिम भरी कार्रवाइयों से पहले अनुमोदित करें (मूल्य निर्धारण परिवर्तन, ग्राहक रिफंड, अनुपालन उत्तर)
• मल्टी-मोडल चरण: टेक्स्ट → छवि संक्षिप्त → आरेख निर्माण → अंतिम दस्तावेज़

अंतिम विचार

प्रॉम्प्ट चेनिंग "अधिक प्रॉम्प्ट" नहीं है। यह वर्कफ़्लो डिज़ाइन है।

एक बार जब आप अनुबंधों, सत्यापन और विफलता पथों के साथ प्रॉम्प्ट को चरणों के रूप में मानना शुरू करते हैं, तो आपका LLM एक अराजक टेक्स्ट जेनरेटर की तरह व्यवहार करना बंद कर देता है और एक भरोसेमंद टीममेट की तरह काम करना शुरू कर देता है—एक समय में एक स्टेशन।

यदि आप एक-शॉट डेमो से परे कुछ भी बना रहे हैं, तो इसे चेन करें।