𝗦𝘁𝗼𝗽 𝗨𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗔𝘀 𝗔 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲
ਮੈਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਕੀਮਾ (database schema) ਬਾਰੇ Claude ਨਾਲ ਚਾਲੀ ਮਿੰਟ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਦੇਖਿਆ। ਹਰ ਸੁਨੇਹਾ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਸੀ। ਹਰ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਉੱਤਰ ਸੀ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਕੀਮਾ ਸੀ ਜੋ ਕੰਮ ਤਾਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਪਰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਮਾਡਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਫਾਰਮੈਟ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਸੈਸ਼ਨ (thinking session) ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।
Google ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਐਰੀਆਂ (queries) ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸ਼ਬਦ ਲਿਖਦੇ ਹੋ, ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਟੈਬ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਆਦਤ AI ਨਾਲ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਪੇਸ਼ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਝ (insights) ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੰਟੈਕਸ (syntax) ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਿਆ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਮੌਜੂਦਾ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। AI ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਇੱਕ ਸਾਥੀ (colleague) ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ (assumptions) 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ ਲੱਭਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਪੁੱਛਣ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ:
ਸਰਚ ਮੋਡ: "Python microservice ਨੂੰ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?"
ਥਿੰਕਿੰਗ ਮੋਡ: "ਮੈਂ ਤਿੰਨ APIs ਲਈ ਇੱਕ Python microservice ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਹਰੇਕ API ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਨਿਯਮ (retry rules) ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਪ (data shapes) ਹਨ। ਮੈਂ ਇੱਕ ਕਿਊ (queue) ਵਾਲੀ ਇੱਕ FastAPI ਐਪ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੇ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰਾਂ (consumers) ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਦੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਸਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨਗੇ। ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫਸ (tradeoffs) ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਛੁੱਟ ਰਹੇ ਹਨ?"
ਪਹਿਲਾ ਤਰੀਕਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀਆ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਕੋਲ ਚਲਾਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompts) ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ (context) ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਜੋ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (constraints), ਅਤੇ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਉਸਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: "ਇਹ ਕੁਝ ਗਲਤ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਰ ਮੈਂ ਦੱਸ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕਿਉਂ।"
ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ।
ਸਤਹੀ ਨਤੀਜੇ ਉਦੋਂ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸਵਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਲਝਣ ਭਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੈੱਡਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਲੈਗਸੀ ਕੋਡ (legacy code) ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਤਾਂ ਉਹ ਉਲਝਣ ਹੀ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਦੋ ਮਿੰਟ ਲਗਾਓ:
- ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
- ਉਹ ਪਹੁੰਚ (approach) ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
- ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ।
ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤਿੰਨੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿਓ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਿਹਨਤ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਮਿਹਨਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਕੁਐਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੜਬੜ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਇਹ ਗੜਬੜ ਹੀ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਦਰਭ ਹੈ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/gmoustakas/stop-using-ai-as-a-search-engine-with-extra-steps-49oo
ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਿੱਖਣ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi