আমি কীভাবে Python-এর সাথে AI ব্যবহার করি: একটি Web Dev Workflow

একটি টেলিগ্রাম গ্রুপের একটি প্রশ্ন আমাকে আমার পুরো প্রক্রিয়াটি নিয়ে পুনরায় ভাবতে বাধ্য করেছে।

কেউ একজন জিজ্ঞেস করেছিলেন: "আপনি আসলে Python-এর সাথে AI কীভাবে ব্যবহার করেন? আপনি কি prompt engineering নাকি templates ব্যবহার করেন?"

বেশিরভাগ মানুষ এটি নিয়ে হিমশিম খান কারণ AI খুব দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। আমি কোনো পেইড API বা লোকাল মডেল ব্যবহার করি না। আমি ফ্রি ওয়েব সার্ভিস ব্যবহার করি। আমার ওয়ার্কফ্লো Django ওয়েব ডেভেলপমেন্টের ওপর কেন্দ্রিত।

এখানে আমার সঠিক পদ্ধতিটি দেওয়া হলো।

ধাপ ১: Context তৈরি করা

যেকোনো কাজের আগে, আমি মডেলটিকে আমার প্রজেক্টের ফাইল ট্রি (file tree) এবং একটি সংক্ষিপ্ত বর্ণনা প্রদান করি। মডেলটিকে অবশ্যই এনভায়রনমেন্ট সম্পর্কে জানতে হবে।

ধাপ ২: সবকিছু সেভ করা

আমি প্রতিটি AI কথোপকথনের URL সেভ করে রাখি। যদি আমি এক সপ্তাহ পরে কোনো প্রজেক্টে ফিরে আসি, আমি শুধু লিঙ্কটি পেস্ট করি। মডেলটি তখন প্রজেক্টটি সম্পর্কে আগে থেকেই জানে। আমাকে বারবার context দেওয়ার জন্য সময় নষ্ট করতে হয় না।

ধাপ ৩: ভিজ্যুয়াল ভেরিফিকেশন

আমি শুধু কোড চাই না। আমি মডেলটিকে আমার অনুমোদিত UI templates এবং টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন যেমন Bootstrap ভার্সন এবং কালার প্যালেট প্রদান করি।

এরপর আমি মডেলটিকে আমার UI বর্ণনা করতে বলি। যদি এর বর্ণনা আমার আসল প্রজেক্টের সাথে মিলে যায়, তবে বুঝতে হবে এটি বিষয়টি বুঝতে পেরেছে।

ধাপ ৪: একটি Style Guide তৈরি করা

আমি মডেলটিকে একজন UI/UX ডিজাইনার হিসেবে কাজ করতে এবং প্রজেক্টের ওপর ভিত্তি করে একটি বিস্তারিত style guide লিখতে বলি। এটি মডেলটিকে তার জ্ঞানকে একত্রিত করতে বাধ্য করে।

ধাপ ৫: পুনরায় ব্যবহারযোগ্য Prompts তৈরি করা

আমি মডেলটিকে আমার জন্য একটি prompt লিখে দিতে বলি। উদাহরণস্বরূপ, আমি এটিকে এমন একটি prompt তৈরি করতে বলি যা লজিক পরিবর্তন না করেই Django templates-এর স্টাইল পরিবর্তন করতে পারে।

একবার এই prompt কাজ করা শুরু করলে, একটি পেজের স্টাইল পরিবর্তন করা একটি মাত্র লাইনের কাজ হয়ে দাঁড়ায়। আমি prompt-টি পেস্ট করি, কোডটি পেস্ট করি এবং ফলাফল পেয়ে যাই।

আমার দুটি প্রধান প্রোডাকশন Prompt:

1. The Web Component Prompt: JSON ডেটাকে native Web Components-এ রূপান্তর করতে এটি ব্যবহৃত হয়। এতে আর্কিটেকচার, কালার এবং আইকনের জন্য নির্দিষ্ট নিয়ম অন্তর্ভুক্ত থাকে।

2. The Template Restyler Prompt: বিদ্যমান Django templates-এর লুক আপডেট করতে এটি ব্যবহৃত হয়। এটি নতুন CSS ইনজেক্ট করার সময় সার্ভার-সাইড ট্যাগ এবং লজিককে কঠোরভাবে সুরক্ষিত রাখে।

কেন এটি কাজ করে:

• গতি: আমি অ্যাপ্লিকেশন লজিক লিখি যখন AI ভিজ্যুয়াল লেয়ারটি সামলায়।
• শেখা: Context তৈরির ধাপটি আমাকে নতুন টেকনিক্যাল পদ্ধতি শেখায়।
• পোর্টেবিলিটি: যেহেতু মডেলটি নিজেই prompt লিখে দেয়, তাই এগুলো বিভিন্ন AI সার্ভিসে কাজ করে।

বাস্তবতা:

আপনি সেটআপ ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারবেন না। আউটপুটের মান আপনার দেওয়া context-এর মানের ওপর নির্ভর করে। প্রথম prompt খুব কমই নিখুঁত হয়। আপনাকে এটি চালাতে হবে, ভুলগুলো খুঁজে বের করতে হবে এবং সেগুলো ঠিক করার জন্য নিয়ম যোগ করতে হবে।

এই ওয়ার্কফ্লো আমাকে CSS নিয়ে লড়াই করার পরিবর্তে লজিক এবং ডেটার ওপর মনোযোগ দিতে সাহায্য করে।

Source: https://dev.to/la_verdad_de_la_milanesa/how-i-actually-use-ai-with-python-a-web-devs-honest-workflow-2o20

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi