कस्टमर-फ़ेसिंग AI आपके ब्रैंड को दर्शाता है और इसके लिए ज़रूरी काम का तरीका इंटरनल टूलिंग से बिल्कुल अलग होता है.
एक काम करने वाले एजेंट और एक भरोसेमंद एजेंट के बीच का फ़र्क तकनीकी से ज़्यादा वैचारिक है, क्योंकि ज़्यादातर प्रॉम्प्ट्स बातचीत के डिज़ाइन के तौर पर नहीं, बल्कि इंस्ट्रक्शन सेट के तौर पर लिखे जाते हैं.
भाषा-विज्ञान और कॉग्निटिव साइकोलॉजी से एक बेहतर नज़रिया मिलता है: बातचीत का एक स्ट्रक्चर होता है, और प्रॉम्प्ट्स ध्यान खींचने वाला माहौल बनाते हैं. आप सबसे पहले क्या कहते हैं, किस बात को दोहराते हैं, और बातचीत कैसे ख़त्म करते हैं, इन बातों से भरोसेमंद ढंग से एजेंट का व्यवहार तय होता है.
सीमाएँ मददगार होती हैं, लेकिन तभी जब वे सटीक हों. बहुत ज़्यादा ख़ास या असामान्य स्थितियाँ होने से बातचीत बनावटी और प्रॉम्प्ट्स मुश्किल हो जाते हैं; इसलिए कम फ़ैसले लेने से ज़्यादा ज़रूरी चीज़ों पर ध्यान देना आसान हो जाता है.
किसी बिज़नेस के लिए बातचीत करने वाला और कस्टमर-फ़ेसिंग AI बनाना एक मुश्किल काम है.
जो इस टेक्नोलॉजी को बहुत तेज़ी से अपना रहे हैं और जिन्होंने हर कर्मचारी के लेवल पर AI के साथ मिलकर काम करना शुरू कर दिया है, और शायद अपने अंदरूनी इस्तेमाल के लिए ख़ास AI टूल भी बनाए हैं, उनके लिए भी अपने बिज़नेस और बाहरी दुनिया के बीच AI को लाना एक बिल्कुल अलग बात है.
और यह एक प्रमोशन है. जब AI कस्टमर फ़ेसिंग हो जाता है, तो वह एक मेहनती इंटर्न से आगे बढ़कर एक अधिकृत कर्मचारी बन जाता है; वह यूनिफ़ॉर्म पहनता है और कस्टमर के सामने ब्रैंड को दर्शाता है.
दांव बड़े हैं. अब हर चूक सबके सामने आ जाती है और हो सकता है कि उसका रिकॉर्ड भी बन जाए.
हम जो प्रोडक्ट्स बनाते हैं, वे अक्सर मल्टी-एजेंट सिस्टम होते हैं जिनमें बिज़नेस लेवल पर मुश्किल इंटरैक्शन होते हैं. हालाँकि, वह लॉजिक वाला हिस्सा आसान हो सकता है. असली चुनौती यूज़र को यह यकीन दिलाना है कि वे पूरे समय एक ही एजेंट से बात कर रहे हैं, और एजेंट जो कह रहा है, वह काम का है.
इसलिए हम प्रॉम्प्ट बार-बार लिखते और सुधारते हैं.
कुछ एजेंट सैकड़ों बार प्रॉम्प्ट सुधारने के बाद तैयार होते हैं. सभी का एक ही लक्ष्य है: अपने काम पर बने रहना और ऐसी आवाज़ में बात करना जो इंसानी यूज़र को अपनी सी लगे.
प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने की प्रक्रिया के अनुभव ने हमें प्रेरणा खोजने में क्रिएटिव बना दिया है. हमने दूसरे क्षेत्रों से भी आइडिया लेना शुरू कर दिया है. बेशक, हर चीज़ काम नहीं आई, और जो चीज़ें काम आईं, वे भी शायद ही कभी पहली बार में सही साबित हुईं. इन प्रयोगों का नतीजा यह हुआ है कि हमारी टीम में प्रॉम्प्टिंग को लेकर एक नया नज़रिया विकसित हुआ है.
सिस्टम के हिसाब से ठीक से काम करने वाले एजेंट और बातचीत में बेहतरीन एजेंट के बीच का फ़र्क सिर्फ़ तकनीकी नहीं, बल्कि वैचारिक है. यह उस दुनिया, जिसमें आपने अपने प्रॉम्प्ट के ज़रिए एजेंट को रखा है, और इंसानी बातचीत की असल दुनिया, जिसमें एजेंट काम करता है, के बीच का फ़ासला है.
बाद वाले की पहचान उसकी अस्पष्टता से होती है; इंसान इस अस्पष्टता को अच्छी तरह समझते हैं और जो लोग ईमानदारी से बातचीत करते हैं, वे बातचीत के कुछ बारीक और बिना कहे नियमों के ज़रिए मिल-जुलकर इसे संभालते हैं. जो एजेंट इसके लिए तैयार नहीं है, वह साफ़ तौर पर पहचाना जा सकता है.
'फ़ोर्थ वॉल' या 'ट्यूरिंग इल्यूजन' को बनाए रखने के लिए, हम भाषा-विज्ञान और कॉग्निटिव साइकोलॉजी से मिली जानकारियों का इस्तेमाल करके अपने एजेंट्स को बातचीत की कला में माहिर बना सकते हैं.
भाषाविज्ञान के पास व्यवहार में भाषा का अध्ययन करने के लिए एक संपूर्ण टूलकिट है, जिसमें बातचीत का एनालिसिस भी शामिल है, जो यह देखता है कि लोग पल-पल में बातचीत को स्ट्रक्चर और मैनेज कैसे करते हैं. प्रॉम्प्टिंग पर लागू, यह फ़्रेमवर्क हमें बातचीत के बारे में सोचने के लिए शब्दों के आदान-प्रदान के तौर पर नहीं, बल्कि कार्यों के आदान-प्रदान के तौर पर एक शब्दावली देता है.
कुछ काम व्यावहारिक होते हैं, जैसे जानकारी लेना या देना, जबकि कुछ काम सोशल होते हैं, जैसे अच्छे संबंध बनाए रखना या टकराव से बचना. ऐसे काम बातचीत के बड़े स्ट्रक्चर और उसके अलग-अलग पड़ाव के दौरान होते हैं, और हर में कुछ ख़ास तरह के काम की उम्मीद की जाती है. बातचीत की शुरुआत और अंत तो होता ही है, साथ ही इसमें विषय बदलना और विषय बदलने से पहले की स्थिति शामिल होती हैं—यानी वे कभी-कभी अजीब लगने वाले पल जब बातचीत को धीरे-धीरे एक नई दिशा देने का प्रस्ताव रखा जाता है, उस पर बातचीत होती है और बिना साफ़ कहे ही उस पर सहमति बन जाती है.
सभी पक्षों के इरादे अच्छे होने पर भी गलतफ़हमी अक्सर होती है. हालांकि लोग बातचीत करने की कला में अलग-अलग स्तर पर माहिर होते हैं, लेकिन असल बात यह है कि आपके एजेंट के पीछे काम करने वाले LLM में वह सहज समझ नहीं होती, जो एक बेहद आम इंसान में भी होती है.
भाषाई विश्लेषण के साथ-साथ, कॉग्निटिव साइकोलॉजी कुछ कॉम्प्लिमेंट्री भी देती है. यह हमें बताती है कि ध्यान, याददाश्त और फ़ैसला लेना असल में कैसे काम करते हैं—लोग कैसे तय करते हैं कि पहले क्या आता है और आख़िर में क्या आता है, कैसे ख़ास ट्रिगर भरोसेमंद व्यवहार पैदा करते हैं, कैसे सीमाएँ कॉग्निटिव लोड को कम करके आज़ाद कर सकती हैं.
'प्रॉम्प्ट' निर्देशों का कोई न्यूट्रल माध्यम नहीं होता. यह ध्यान खींचने वाला एक एनवायरनमेंट है. इसलिए, सबसे ऊपर क्या है, यह मायने रखता है. सबसे नीचे क्या है, यह भी मायने रखता है. किस बात को दोहराया जा रहा है, यह भी ज़रूरी है. अगर कोई लिस्ट दी जाए, तो लोग अक्सर बीच की चीज़ों के मुकाबले शुरुआत और आख़िर की चीज़ें ज़्यादा आसानी से याद रखते हैं. मनोवैज्ञानिक इसे 'सीरियल पोज़िशन इफ़ेक्ट' कहते हैं: 'प्राइमेसी' (शुरुआत का असर) और 'रीसेंसी' (हाल की या आख़िर की चीज़ों का असर).
असल में, LLM के साथ भी कुछ ऐसा ही होता है. शुरुआती निर्देश ही उसका दायरा तय करते हैं: एजेंट कौन है, वह क्या भूमिका निभा रहा है, और उसे किस तरह की दुनिया का सामना करना पड़ सकता है. आख़िर में दिए गए निर्देश अक्सर "सबसे आख़िर में सुनी गई बात" की तरह काम करते हैं. अगर हम अपने सबसे ज़रूरी निर्देश वहाँ दें, तो उनके अमल में आने की संभावना ज़्यादा होती है.
जिस तरह हम सावधानी से यह तय करते हैं कि अपने प्रॉम्प्ट में अलग-अलग निर्देश कहाँ रखने हैं, उसी तरह हमें उस दायरे के संपूर्ण आकार पर भी नज़र रखनी चाहिए जो वे निर्देश हमारे एजेंट के लिए बना रहे हैं.
निर्देश हमारे एजेंट के लिए सीमाओं की तरह काम करते हैं; ये उन संभावित विकल्पों की संख्या को कम करते हैं जिन्हें एजेंट को सुलझाना होता है और समस्या के दायरे को सीमित करते हैं. हमारे प्रॉम्प्ट्स में इतनी सीमाएँ होनी चाहिए कि एजेंट का काम आसानी से मैनेज किया जा सके.
जब हम इंसानी कर्मचारियों, ख़ासकर कम अनुभवी लोगों को निर्देश देते हैं, तो मनोविज्ञान हमें बताता है कि काम को स्पष्ट करना और उससे जुड़े मानसिक बोझ को जितना हो सके कम करना समझदारी होगी. हालांकि सीमाएँ हमें आज़ादी में रुकावट लग सकती हैं, लेकिन कम फ़ैसले लेने से हमें उन कुछ ज़रूरी फ़ैसलों पर ध्यान देने और सीमाओं के अंदर अपने काम को पूरा करने में क्रिएटिविटी दिखाने की आज़ादी मिलती है.
इससे बिलकुल अलग, अगर हम अपने एजेंट को हर तरह की संभावित स्थिति के लिए उदाहरणों की लिस्ट देकर ज़ीरो फ़ैसला लेने दें, तो इससे बातचीत करने वाला एक ऐसा एजेंट बनेगा जो बहुत बनावटी लगेगा. साथ ही, 'अगर' और 'वरना' से भरा एक ऐसा बेढंगा और मुश्किल प्रॉम्प्ट बन जाएगा जिसे संभालना किसी बुरे सपने जैसा होगा.
(फ्यू-शॉट, हमारा इशारा आपकी ओर है.)
एक अच्छी तरह से तय किया गया प्रॉम्प्ट दिशा के बारे में काफ़ी स्पष्टता देता है, बिना ब्रीफ़ को बहुत ज़्यादा जानकारी से भरे या एजेंट को उलझन में डाले. अक्सर इसका मतलब है कि एजेंट के लिए कम ख़ास या असामान्य हालात या लक्ष्य तय करना, चाहे बात क्या कहनी है या क्या नहीं कहनी है, या उसे किस तरह कहना है या नहीं कहना है, इन दोनों ही मामलों में.
हमारे अनुभव के अनुसार, अगर आप अपनी बाउंड्री को एडजस्ट करने के लिए 'फ्यू-शॉट' का सहारा ले रहे हैं, तो आपकी बाउंड्री में सटीकता की कमी है. इसलिए, मूल निर्देशों पर वापस जाएँ और उन्हें बेहतर बनाएँ.
कॉग्निटिव साइकोलॉजी के नज़रिए से, हम इस बात पर सोच-विचार कर रहे हैं कि प्रॉम्प्ट में अलग-अलग निर्देश कहाँ रखे जाएँ और अपने एजेंट के प्रॉब्लम स्पेस को सबसे बेहतर ढंग से सीमित करने के लिए ज़रूरी निर्देशों की मात्रा और क्वालिटी, दोनों पर विचार कर रहे हैं.
भाषा-विज्ञान के नज़रिए से बातचीत की कला पर अपनी पिछली बातों को याद करते हुए, हम बातचीत पर आधारित निर्देश को अपने एजेंट के काम के दायरे का एक हिस्सा मानकर अपने प्रॉम्प्टिंग मॉडल को पूरा कर सकते हैं.
कस्टमर-फ़ेसिंग AI के लिए, बातचीत हमेशा एक मुख्य काम (मेटा-टास्क) होता है, चाहे हम इसे मानें या न मानें. जब हम अपने प्रॉम्प्ट में बातचीत पर जान-बूझकर ध्यान देने का फ़ैसला करते हैं, तो हम अपने एजेंट की क्षमता या "कॉग्निटिव लोड" (सोचने-समझने की क्षमता) का कुछ हिस्सा बातचीत को समझने और उस पर प्रतिक्रिया देने में लगाने का संकल्प लेते हैं, जिससे उसकी बातचीत करने की क्षमता बेहतर होती है.
हालांकि, इसके लिए हमें मुख्य काम का आकार छोटा करना पड़ सकता है, ताकि कुल मिलाकर समस्या का दायरा संभालने लायक और अच्छी तरह से सीमित बना रहे.
इसलिए, कस्टमर-फ़ेसिंग AI के लिए, हम बेहतर बातचीत और फ़ैसलों के लिए हालात को संपूर्ण तौर से डिज़ाइन करते हैं. हमारा लक्ष्य छोटे और अच्छी तरह से सीमित दायरे वाले एजेंट्स बनाना है, जिनका मुख्य काम बातचीत के मेटा-टास्क के दायरे में या उसी का हिस्सा होता है. हम ढेर सारे ऐसे निर्देश नहीं लिखते जिन्हें उदाहरणों के ज़रिए बेहतर बनाया जाए. हम सटीक और बेहतर निर्देशों का एक छोटा सेट लिखते हैं, जिससे उदाहरणों की ज़रूरत ही नहीं पड़ती.
यह वह प्रॉम्प्टिंग का तरीका है जिसका इस्तेमाल हम ऐसे एजेंट बनाने के लिए करते हैं जो न सिर्फ़ अपने काम पर ध्यान देते हैं, बल्कि बातचीत के अच्छे अंदाज़ के साथ काम भी करते हैं.
कॉन्सेप्ट या बुनियादी समझ बनने के बाद, हम अपने अगले ब्लॉग में ज़्यादा व्यावहारिक बातों पर ध्यान देंगे. हम कुछ ऐसे मुख्य पैटर्न देखेंगे जो असल दुनिया में ट्रायल और एरर के ज़रिए प्रॉम्प्ट्स पर इन सिद्धांतों को लागू करने की हमारी कोशिशों में सामने आए हैं. दिलचस्प बात यह है कि अत्याधुनिक मॉडल प्रोवाइडर भी अपनी प्रॉम्प्टिंग गाइडेंस में ऐसे ही पैटर्न दिखा रहे हैं. अगली बार और जानकारी देंगे.