22 जुल॰ 2025·8 मिनट
शुरुआती द्वारा की जाने वाली सामान्य एआई ऐप निर्माण गलतियाँ (और कैसे ठीक करें)
एआई से ऐप बनाते समय होने वाली आम गलतियाँ—गल समस्या चुनना, कमजोर प्रॉम्प्ट, इवैल्यूएशन की कमी, UX के भरोसे की खामियाँ—और इन्हें कैसे टाला जाए।
एआई से ऐप बनाते समय होने वाली आम गलतियाँ—गल समस्या चुनना, कमजोर प्रॉम्प्ट, इवैल्यूएशन की कमी, UX के भरोसे की खामियाँ—और इन्हें कैसे टाला जाए।
एआई ऐप्स शुरू में अक्सर आसान लगते हैं: आप एक API जोड़ते हैं, कुछ प्रॉम्प्ट लिखते हैं, और डेमो प्रभावशाली दिखता है। फिर असली यूज़र्स गंदे इनपुट, अस्पष्ट लक्ष्य और एज केस लेकर आते हैं—और अचानक ऐप असंगत, धीमा, या आत्मविश्वास से गलत हो जाता है।
एक “शुरुआती गलती” कौशल की कमी के बारे में नहीं है। यह एक नए तरह के कंपोनेंट के साथ बिल्ड करने के बारे में है: एक ऐसा मॉडल जो प्रॉबेबिलिस्टिक है, संदर्भ के प्रति संवेदनशील है, और कभी-कभी संभाव्य उत्तर बना देता है। कई शुरुआती फेल्यर इसलिए होते हैं क्योंकि टीमें उस कंपोनेंट को एक सामान्य लाइब्रेरी कॉल की तरह ट्रीट करती हैं—नियत, पूरी तरह नियंत्रित, और पहले से ही बिज़नेस के साथ अलाइन्ड।
यह गाइड जोखिम को जल्दी घटाने के लिए संरचित है। सबसे उच्च-प्रभाव वाले मुद्दों को पहले ठीक करें (प्रॉब्लम चॉइस, बेसलाइन्स, इवैल्यूएशन, और भरोसे के लिए UX), फिर ऑप्टिमाइज़ेशन (लागत, लेटनसी, मॉनिटरिंग) पर जाएँ। यदि आपके पास केवल कुछ बदलाव करने का समय है, तो उन चीज़ों को प्राथमिकता दें जो चुपके से विफलता को रोकती हैं।
अपने एआई ऐप को एक चेन के रूप में सोचें:
जब प्रोजेक्ट जल्दी फेल होते हैं, तो टूटना आमतौर पर यह नहीं होता कि "मॉडल खराब है"। बल्कि यह होता है कि चेन में कोई लिंक अनिर्दिष्ट, अनटेस्टेड या असंगत होता है। नीचे के सेक्शन्स सबसे सामान्य कमजोर लिंक दिखाते हैं—और व्यावहारिक सुधार जो आप बिना सब कुछ फिर से बनाने के लागू कर सकते हैं।
एक व्यावहारिक सुझाव: अगर आप तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं, तो ऐसे एनवायरनमेंट का उपयोग करें जहाँ आप सुरक्षित रूप से इटरेट कर सकें और तुरंत रोलबैक कर सकें। प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai मदद कर सकते हैं क्योंकि आप फ़्लो तेजी से प्रोटोटाइप कर सकते हैं, छोटे बदलाव रख सकते हैं, और स्नेपशॉट/रोलबैक पर भरोसा कर सकते हैं जब कोई प्रयोग क्वालिटी घटा दे।
एक सामान्य फेल्यर मोड है “पहले AI जोड़ते हैं” और फिर उपयोग का स्थान ढूँढते हैं। परिणाम अक्सर एक फीचर होता है जो डेमो में प्रभावशाली होता है लेकिन असल उपयोग में अप्रासंगिक (या परेशान करने वाला) होता है।
मॉडल चुनने या प्रॉम्प्ट डिजाइन करने से पहले, उपयोगकर्ता का काम साधारण भाषा में लिखें: वे क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं, किस संदर्भ में, और आज इसे क्या कठिन बनाता है?
फिर सफलता के मानदंड परिभाषित करें जिन्हें आप माप सकें। उदाहरण: “रिप्लाई ड्राफ्ट करने का समय 12 मिनट से 4 तक घटाना,” “पहले-उत्तर की त्रुटियाँ 2% से नीचे लाना,” या “फॉर्म पूरा करने की दर 10% बढ़ाना।” अगर आप माप नहीं सकते, तो आप यह नहीं बता पाएँगे कि AI ने मदद की या नहीं।
शुरुआती अक्सर एक सर्वज्ञानी असिस्टेंट बनाने की कोशिश करते हैं। v1 के लिए, एक ही वर्कफ़्लो स्टेप चुनें जहाँ AI स्पष्ट मूल्य जोड़ सके।
अच्छे v1 अक्सर:
इतना ही महत्वपूर्ण: स्पष्ट रूप से लिखें कि v1 में क्या शामिल नहीं होगा (अतिरिक्त टूल, कई डेटा सोर्स, एज-केस ऑटोमेशन)। यह स्कोप को वास्तविक बनाता है और सीखने की गति तेज करता है।
हर आउटपुट को एक ही स्तर की सटीकता की ज़रूरत नहीं होती।
यह रेखा जल्दी खींच दें। यह निर्धारित करेगा कि आपको कड़े गार्डरेल, उद्धरण, मानव अनुमोदन चाहिए या केवल “ड्राफ्ट असिस्ट” पर्याप्त है।
काफी संख्या में एआई ऐप प्रोजेक्ट इस प्रश्न का उत्तर नहीं देते: किस तुलना में?
यदि आप वर्तमान वर्कफ़्लो डॉक्यूमेंट नहीं करते (या एक non-AI वर्जन नहीं बनाते), तो आप बता ही नहीं पाएंगे कि मॉडल मदद कर रहा है, हानि पहुँचा रहा है, या सिर्फ काम को एक जगह से दूसरी जगह शिफ्ट कर रहा है। टीमें राय-विवाद करने लगती हैं बजाय परिणामों को मापने के।
सबसे सरल काम से शुरू करें जो काम कर सके:
यह बेसलाइन आपकी सटीकता, गति और उपयोगकर्ता संतोष का मापदंड बनता है। यह यह भी दिखाता है कि समस्या का कौन सा हिस्सा वास्तव में “भाषाई कठिन” है और कौन सा हिस्सा बस संरचना की कमी है।
कुछ मापनीय परिणाम चुनें और उन्हें दोनों बेसलाइन और AI के लिए ट्रैक करें:
यदि टास्क निर्धारणी है (फॉर्मैटिंग, वैलिडेशन, रूटिंग, कैलकुलेशन), तो AI केवल एक छोटा हिस्सा संभाल सकता है—जैसे टोन रीराइट—जबकि नियम बाकी संभालें। एक मजबूत बेसलाइन यह स्पष्ट कर देता है और आपका “AI फीचर” महंगा वर्कअराउंड बनने से रोकता है।
एक सामान्य शुरुआती पैटर्न है “प्रॉम्प्ट तब तक बदलो जब तक काम न करे”: एक वाक्य बदलो, एक बार बेहतर उत्तर मिल गया, और मान लो कि समस्या सुलझ गई। समस्या यह है कि असंरचित प्रॉम्प्ट उपयोगकर्ताओं, एज-केस और मॉडल अपडेट्स के बीच अलग तरह से व्यवहार करते हैं। जो जीत जैसी दिखी वह असली डेटा आने पर अनपेक्षित आउटपुट में बदल सकती है।
मॉडल को "समझने" की उम्मीद करने के बजाय काम स्पष्ट रूप से बताइए:
यह एक अस्पष्ट अनुरोध को टेस्ट करने योग्य और भरोसेमंद पुनरुत्पादन योग्य बनाता है।
जटिल मामलों के लिए कुछ अच्छे उदाहरण जोड़ें (“जब उपयोगकर्ता X पूछे तो Y जैसा जवाब दें”) और कम-से-कम एक काउंटर-उदाहरण (“Z मत करो”)। काउंटर-उदाहरण विशेष रूप से आत्मविश्वासी पर गलत उत्तर—जैसे नंबर बना देना या मौजूद नहीं दस्तावेज़ उद्धृत करना—घटाने में उपयोगी हैं।
प्रॉम्प्ट को असेट की तरह ट्रिट करें: उन्हें वर्ज़न कंट्रोल में रखें, नाम दें, और छोटा चेंजलॉग रखें (क्या बदला, क्यों, अपेक्षित प्रभाव)। जब गुणवत्ता बदलती है, आप तेज़ी से रोलबैक कर पाएँगे—और “पिछले सप्ताह जो प्रॉम्प्ट था” जैसी यादों पर बहस बंद हो जाएगी।
एक सामान्य शुरुआती गलती है LLM से कंपनी-विशिष्ट तथ्य पूछना जो उसके पास नहीं होते: वर्तमान प्राइसिंग नियम, आंतरिक नीतियाँ, ताज़ा प्रोडक्ट रोडमैप, या आपका सपोर्ट टीम एज-केस कैसे संभालती है। मॉडल फिर भी आत्मविश्वास से जवाब दे सकता है—और यही गलत गाइडेंस शिप होने का कारण बनता है।
LLM को सामान्य भाषा पैटर्न, समरी, रीराइटिंग, और दिए गए कॉन्टेक्स्ट पर तर्क करने में अच्छा मानें। यह आपकी लाइव ऑर्गनाइज़ेशन का डेटाबेस नहीं है। भले ही इसके प्रशिक्षण में समान बिज़नेस दिखाई दिए हों, यह आपकी वर्तमान वास्तविकता नहीं जानता।
एक उपयोगी मानसिक मॉडल:
यदि उत्तर का मेल आपकी आंतरिक सच्चाई से होना आवश्यक है, तो वह सच्चाई आपको देना होगी।
यदि आप RAG जोड़ते हैं, तो इसे "अपना काम दिखाएँ" सिस्टम की तरह ट्रीट करें। अनुमोदित स्रोतों से विशेष passages रिट्रीव करें और असिस्टेंट से उन्हें उद्धृत करने की ज़रूरत करें। अगर आप उद्धरण नहीं कर सकते, तो तथ्य के रूप में प्रस्तुत न करें।
यह आपके प्रॉम्प्ट को भी बदलता है: "हमारी रिफंड पॉलिसी क्या है?" पूछने के बजाय कहें "संलग्न पॉलिसी उद्धरण का उपयोग कर के रिफंड पॉलिसी समझाइए और संबंधित पंक्तियाँ उद्धृत कीजिए।"
अनिश्चितता के लिए स्पष्ट व्यवहार बनाएं: “यदि आप दिए गए स्रोतों में उत्तर नहीं ढूँढ पाते, तो कहें कि आपको पता नहीं है और अगले कदम सुझाएँ।” अच्छे फ़ॉलबैक में मानव हैंडऑफ़, एक सर्च पेज का लिंक, या एक संक्षिप्त स्पष्टीकरण प्रश्न शामिल हैं। यह उपयोगकर्ताओं की रक्षा करता है—और बाद में आपकी टीम को आत्मविश्वासी गलतियों की सफ़ाई से बचाता है।
RAG (Retrieval-Augmented Generation) तेजी से AI ऐप को "ज़्यादा स्मार्ट" महसूस करवा सकता है: दस्तावेज़ लगाइए, कुछ प्रासंगिक चंक्स रिट्रीव कीजिए, और मॉडल से उत्तर दीजिए। शुरुआती जाल यह मान लेना है कि रिट्रीवल स्वचालित रूप से सटीकता लाएगा।
अधिकांश RAG विफलताएँ मॉडल के अचानक ‘‘हल्युसिनेट’’ करने की बजाय सिस्टम द्वारा गलत कॉन्टेक्स फीड करने की वजह से होती हैं।
सामान्य समस्याएं: खराब चंकिंग (टेक्स्ट बीच में कट जाता है, परिभाषाएँ खो जाती हैं), अप्रासंगिक रिट्रीवल (शीर्ष परिणाम कीवर्ड मिलाते हैं पर अर्थ नहीं), और पुरानी दस्तावेज़ (सिस्टम पिछली तिमाही की पॉलिसी उद्धृत करता है)। जब रिट्रीव्ड कॉन्टेक्स्ट कमजोर होता है, तब मॉडल आत्मविश्वास से उत्तर देता है—बस शोर पर एंकर किया हुआ।
रिट्रीवल को सर्च की तरह ट्रीट करें: इसे गुणवत्ता नियंत्रण की ज़रूरत होती है। कुछ व्यावहारिक पैटर्न:
यदि आपका ऐप निर्णय के लिए उपयोग होता है, उपयोगकर्ताओं को सत्यापित करने की ज़रूरत होती है। हर तथ्यात्मक दावे को स्रोत उद्धरण, दस्तावेज़ शीर्षक, और last-updated तारीख से जोड़ना प्रोडक्ट आवश्यकता बनाएं। UI में स्रोत दिखाएँ और संदर्भित सेक्शन खोलना आसान रखें।
दो त्वरित परीक्षण बहुत कुछ पकड़ लेते हैं:
यदि सिस्टम विश्वसनीय रूप से रिट्रीव और उद्धृत नहीं कर सकता, तो RAG बस जटिलता जोड़ रहा है—भरोसा नहीं।
कई शुरुआती टीमें कुछ “ठीक दिखना” डेमो के बाद AI फीचर शिप कर देती हैं। परिणाम अनुमानित है: पहले असली उपयोगकर्ता एज-केस, फॉर्मैटिंग ब्रेक, या मॉडल का आत्मविश्वास से गलत जवाब पाते हैं—और आपके पास यह मापने का तरीका नहीं होता कि यह कितना बुरा है या क्या बेहतर हो रहा है।
यदि आप एक छोटा टेस्ट सेट और कुछ मैट्रिक्स परिभाषित नहीं करते, तो हर प्रॉम्प्ट ट्वीक या मॉडल अपग्रेड जुआ है। आप एक परिदृश्य ठीक कर सकते हैं और चुपचाप पांच अन्य तोड़ सकते हैं।
आपको हजारों उदाहरणों की ज़रूरत नहीं है। 30–100 असल-सा मामले शुरू करने के लिए पर्याप्त हैं जो उपयोगकर्ताओं के वास्तविक प्रश्नों का प्रतिनिधित्व करें, शामिल करें:
अपेक्षित “अच्छा” व्यवहार (उत्तर + आवश्यक फॉर्मैट + अनिश्चित होने पर क्या करना है) सहेजें।
तीन जाँच से शुरुआत करें जो उपयोगकर्ता अनुभव से जुड़ी हों:
एक बेसिक रिलीज गेट जोड़ें: कोई भी प्रॉम्प्ट/मॉडल/कॉनफिग परिवर्तन तब तक लाइव न जाए जब तक वह उसी इवैल्यूएशन सेट को पास न कर ले। CI में एक हल्का स्क्रिप्ट रन भी"हमें इसे ठीक किया... और तोड़ दिया" के चक्रों को रोकने के लिए पर्याप्त है।
शुरू करने के लिए एक प्रारंभिक चेकलिस्ट बनाएँ और इसे आपकी डिप्लॉयमेंट प्रक्रिया के पास रखें (देखें /blog/llm-evaluation-basics)।
कई शुरुआती AI ऐप विकास डेमो में शानदार दिखता है: एक साफ़ प्रॉम्प्ट, एक परिपूर्ण उदाहरण, एक आदर्श आउटपुट। परेशानी यह है कि उपयोगकर्ता डेमो स्क्रिप्ट की तरह व्यवहार नहीं करते। यदि आप केवल हैप्पी पाथ्स टेस्ट करते हैं, तो आप कुछ ही समय में एक ऐसा सिस्टम शिप कर देंगे जो असली इनपुट से मिलते ही टूट जाएगा।
प्रोडक्शन जैसे परिदृश्य में गंदा डेटा, व्यवधान, और अप्रत्याशित टाइमिंग शामिल हैं। आपका टेस्ट सेट वास्तविक उपयोग के तरीके को प्रतिबिंबित करें: असली उपयोगकर्ता प्रश्न, असली दस्तावेज़, और वास्तविक सीमाएँ (टोकन लिमिट, कॉन्टेक्स्ट विंडो, नेटवर्क हिचकी)।
एज-केस वे स्थान हैं जहाँ हल्युसिनेशन और विश्वसनीयता समस्याएँ सबसे पहले दिखती हैं। सुनिश्चित करें कि आप टेस्ट करें:
एक अनुरोध का काम करना पर्याप्त नहीं है। उच्च समकक्षता, रिट्राय, और धीमे मॉडल रिस्पॉन्स आज़माएँ। p95 लेटनसी मापें, और पुष्टि करें कि UX तब भी समझ में आता है जब प्रतिक्रियाएँ अपेक्षा से लंबी लें।
मॉडल टाइमआउट कर सकते हैं, रिट्रीवल कुछ नहीं लौटा सकता, और APIs रेट लिमिट कर सकते हैं। हर केस में आपका ऐप क्या करेगा यह तय करें: "उत्तर नहीं दे सकता" स्टेट दिखाएँ, सरल दृष्टिकोण पर वापस जाएँ, एक स्पष्टीकरण पूछें, या जॉब को कतार में डाल दें। यदि फ़ेल्योर स्टेट्स डिजाइन नहीं किए गए, उपयोगकर्ता चुप्पी को "AI गलत है" समझेंगे न कि "सिस्टम में समस्या आई।"
कई शुरुआती AI ऐप्स इसलिए फेल होते हैं क्योंकि मॉडल "गलत" नहीं है, बल्कि इंटरफ़ेस मानता है कि आउटपुट हमेशा सही है। जब UI अनिश्चितता और सीमाओं को छिपाती है, उपयोगकर्ता या तो AI पर अत्यधिक भरोसा कर लेते हैं (और जलते हैं) या पूरी तरह से भरोसा खो देते हैं।
अनुभव को इस तरह डिजाइन करें कि जाँच आसान और तेज़ हो। उपयोगी पैटर्न में शामिल हैं:
यदि आपका ऐप स्रोत प्रदान नहीं कर सकता, तो यह स्पष्ट रूप से कहें और UX को सुरक्षित आउटपुट (ड्राफ्ट, सुझाव, विकल्प) की ओर मोड़ें, न कि अधिकारिक स्टेटमेंट की ओर।
जब इनपुट अधूरा हो, तो आत्मविश्वासी उत्तर थोपें मत। एक या दो स्पष्ट प्रश्न जोड़ें (“कौन सा क्षेत्र?”, “कौन सा टाइमफ़्रेम?”, “कौन सा टोन?”)। इससे हल्युसिनेशन घटता है और उपयोगकर्ता महसूस करते हैं कि सिस्टम उनके साथ काम कर रहा है, न कि छल कर रहा है।
जब लोग अनुमान लगा सकें कि क्या होगा और गलती से आसानी से उबर सकें तो भरोसा बढ़ता है:
लक्ष्य यह नहीं कि उपयोगकर्ता धीमे हों—बल्कि यह कि सही होना सबसे तेज़ रास्ता बने।
कई शुरुआती AI ऐप्स इसलिए फेल होते हैं क्योंकि किसी ने तय नहीं किया कि क्या नहीं होना चाहिए। यदि आपका ऐप हानिकारक सलाह दे सकता है, निजी डेटा उजागर कर सकता है, या संवेदनशील दावे बना सकता है, तो यह सिर्फ गुणवत्ता समस्या नहीं—यह भरोसा और दायित्व की समस्या है।
सरल "इनकार या एस्केलेट" नीति सामान्य भाषा में लिखकर शुरू करें। ऐप को किसे इनकार करना चाहिए (स्व-हानि निर्देश, अवैध गतिविधि, चिकित्सा/कानूनी निर्देश, उत्पीड़न)? क्या चीज़ मानव समीक्षा ट्रिगर करेगी (खाता बदलाव, उच्च-स्टेक सिफारिशें, किसी नाबालिग से जुड़ी चीज़ें)? यह नीति प्रोडक्ट में लागू होनी चाहिए, आशा पर नहीं छोड़ी जानी चाहिए।
मान लीजिए उपयोगकर्ता व्यक्तिगत डेटा पेस्ट करेंगे—नाम, ईमेल, चालान, स्वास्थ्य विवरण।
जो आप संग्रह करते हैं उसे न्यूनतम करें, और जब तक वास्तव में ज़रूरी न हो कच्चे इनपुट स्टोर न करें। लॉग करने से पहले संवेदनशील फ़ील्ड redact या tokenize करें। जब डेटा संग्रह, प्रशिक्षण, या थर्ड-पार्टी के साथ शेयर किया जाएगा तो स्पष्ट सहमति माँगें।
डिबग करने के लिए लॉग चाहिए होंगे, पर लॉग एक लीकेज बन सकते हैं।
रिटेंशन लिमिट सेट करें, तय करें कौन वार्ता देख सकता है, और एनवायरनमेंट अलग रखें (डिव vs प्रोड)। उच्च-जोखिम ऐप्स के लिए ऑडिट ट्रेल और रिव्यू वर्कफ़्लो जोड़ें ताकि आप साबित कर सकें किसने कब और क्यों एक्सेस किया।
सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन कागज़ी काम नहीं हैं—ये प्रोडक्ट आवश्यकताएँ हैं।
एक आम शुरुआती आश्चर्य: डेमो तात्कालिक और सस्ता लगता है, फिर असली उपयोग धीमा और महँगा हो जाता है। यह सामान्यतः इसलिए होता है क्योंकि टोकन उपयोग, रिट्राय और "बस बड़े मॉडल पर स्विच कर दें" जैसे निर्णय अनियंत्रित रहते हैं।
सबसे बड़े ड्राइवर अक्सर अनुमानित होते हैं:
शुरू में भी स्पष्ट बजट सेट करें, यहां तक कि प्रोटोटाइप के लिए भी:
प्रॉम्प्ट और रिट्रीवल इस तरह डिजाइन करें कि आप अनावश्यक टेक्स्ट न भेजें। उदाहरण के लिए, पुराने बातचीत टर्न्स का सार दें, और पूरी फ़ाइलों की बजाय केवल शीर्ष प्रासंगिक स्निपेट संलग्न करें।
"प्रति अनुरोध लागत" को ऑप्टिमाइज़ मत कीजिए—बदलकर प्रति सफल टास्क लागत (उदा., "िश्यू सुलझ गया", "ड्राफ्ट स्वीकार किया गया", "साइटेशन के साथ प्रश्न का उत्तर") । एक सस्ता अनुरोध जो दो बार फेल होता है, एक हल्का महँगा अनुरोध से अधिक महँगा है जो एक बार काम कर जाता है।
यदि आप मूल्य निर्धारण टियर प्लान कर रहे हैं, तो जल्दी सीमाएँ स्केच करें (देखें /pricing) ताकि प्रदर्शन और यूनिट इकॉनमिक्स बाद में नजरअंदाज न हों।
कई शुरुआती लोग लॉग इकट्ठा करते हैं—और फिर उन्हें कभी नहीं देखते। ऐप धीरे-धीरे घटिया होता है, उपयोगकर्ता उसके चारों ओर वर्कअराउंड बना लेते हैं, और टीम अनुमान लगाती रहती है कि गलत क्या है।
मॉनिटरिंग को यह जवाब देना चाहिए: उपयोगकर्ता क्या करने की कोशिश कर रहे थे, कहाँ विफल हुआ, और उन्होंने इसे कैसे ठीक किया? कुछ उच्च-सिग्नल इवेंट ट्रैक करें:
ये संकेत “टोकन उपयोग” जैसे मात्रात्मक मीट्रिक्स से ज़्यादा क्रियात्मक होते हैं।
खराब उत्तरों को फ्लैग करने का आसान तरीका जोड़ें (थम्ब्स डाउन + वैकल्पिक कारण)। फिर इसे ऑपरेशनल बनाएं:
समय के साथ, आपका इवैल्यूएशन सेट आपके प्रोडक्ट की “इम्यून सिस्टम” बन जाएगा।
एक हल्का ट्रायेज़ प्रोसेस बनाएं ताकि पैटर्न खो न जाएँ:
मॉनिटरिंग अतिरिक्त काम नहीं है—यह वह तरीका है जिससे आप एक ही बग को नए रूप में बार-बार शिप करना बंद करते हैं।
अगर आप पहली बार कोई AI फीचर बना रहे हैं, तो मॉडल को "छलाने" की कोशिश न करें। प्रोडक्ट और इंजीनियरिंग विकल्प ऐसे बनाइए कि वे स्पष्ट, टेस्टेबल, और रिपीटेबल हों।
चार चीज़ें शामिल करें:
सबसे छोटे वर्कफ़्लो से शुरू करें जो सही हो सकता है।
अनुमत क्रियाएँ परिभाषित करें, जहाँ संभव स्ट्रक्चर्ड आउटपुट आवश्यक करें, और "मुझे नहीं पता / अधिक जानकारी चाहिए" को वैध परिणाम बनाएं। अगर आप RAG इस्तेमाल कर रहे हैं, सिस्टम को संकुचित रखें: कुछ स्रोत, कड़ा फ़िल्टरिंग, और स्पष्ट उद्धरण।
यदि आप Koder.ai में बना रहे हैं, एक उपयोगी पैटर्न है Planning Mode में शुरू करना (ताकि आपका वर्कफ़्लो, डेटा सोर्स और इनकार नियम स्पष्ट हों), फिर छोटे बदलावों के साथ इटरेट करना और जब किसी प्रॉम्प्ट या रिट्रीवल ट्वीक से रिग्रेशन आये तो snapshots + rollback पर भरोसा करना।
शिप करने से पहले सत्यापित करें:
जब गुणवत्ता कम हो, इसे इस क्रम में ठीक करें:
यह प्रगति को मापनीय रखता है—और “यादृच्छिक प्रॉम्प्ट ट्वीक” आपकी रणनीति बनने से रोकता है।
यदि आप बिना हर बार अपना स्टैक दोबारा बनाएं तेज़ी से शिप करना चाहते हैं, तो ऐसा टूल चुनें जो तीव्र इटरेशन और प्रोडक्शन हैंडऑफ़ का समर्थन करे। उदाहरण के लिए, Koder.ai चैट से React फ्रंटएंड, Go बैकएंड, और PostgreSQL स्कीमा जेनरेट कर सकता है, जबकि आपको सोर्स कोड एक्सपोर्ट करने और कस्टम डोमेन्स के साथ डिप्लॉय/होस्ट करने देता है—जब आपका AI फीचर प्रोटोटाइप से ऐसे कुछ में बदलता है जिसपर उपयोगकर्ता निर्भर करते हैं तो यह उपयोगी होता है।
सबसे पहले plain भाषा में job-to-be-done लिखें और मापने योग्य सफलता तय करें (जैसे समय की बचत, त्रुटि दर, पूरा होने की दर)। फिर किसी मौजूदा वर्कफ़्लो का एक संकुचित v1 स्टेप चुनें और स्पष्ट रूप से लिखें कि आप अभी क्या नहीं बना रहे।
अगर आप “बेहतर” को माप नहीं सकते, तो आप डेमो के बजाय परिणामों का अनुकूलन नहीं कर पाएँगे।
बेसलाइन वह non-AI (या न्यूनतम-AI) “कंट्रोल” है जिसकी तुलना से आप सटीकता, गति और उपयोगकर्ता संतुष्टि माप सकें।
व्यवहारिक बेसलाइन्स में शामिल हैं:
इसके बिना आप ROI साबित नहीं कर सकते—या यह भी नहीं बता पाएँगे कि AI वर्कफ़्लो को बेहतर बना रहा है या बिगड़ा रहा है।
प्रॉम्प्ट को "जब तक काम न कर जाए" वाले तरीक़े से निकालना बंद करें—बल्कि उन्हें प्रोडक्ट रेक्वायरमेंट की तरह लिखें:
फिर कुछ उदाहरण और कम-से-कम एक काउंटर-उदाहरण जोड़ें। इससे व्यवहार vibes-आधारित नहीं बल्कि टेस्टेबल हो जाता है।
मान लीजिए मॉडल आपकी मौजूदा पॉलिसी, प्राइसिंग, रोडमैप या ग्राहक हिस्ट्री नहीं जानता।
यदि उत्तर को आपकी आंतरिक सच्चाई से मेल खाना ज़रूरी है, तो आपको वह सच्चाई मंज़ूर किए गए कॉन्टेक्स्ट (दस्तावेज़, DB रिज़ल्ट, या रिट्रीव किए गए पैसिज़) के जरिए देना होगा और मॉडल से उद्धरण/साइट करने के लिए कहना होगा।
अन्यथा, सुरक्षित फ़ॉलबैक लागू करें जैसे “प्रvided स्रोतों के आधार पर मुझे जानकारी नहीं है—इसे सत्यापित करने का तरीका यहाँ है।”
क्योंकि रिट्रीवल का मतलब स्वच्मात रूप से प्रासंगिकता नहीं होता। सामान्य विफलताएं शामिल हैं: खराब चंकिंग, कीवर्ड-मैचिंग बदले में अर्थ, पुरानी दस्तावेज़, और बहुत सारे कम-गुणवत्ता चंक्स भेजना।
विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए:
यदि आप उद्धरण नहीं दे सकते, तो उसे तथ्य के रूप में पेश न करें।
छोटी, प्रतिनिधि इवैल्यूएशन सेट से शुरू करें (30–100 मामले) जिसमें शामिल हों:
कुछ लगातार चेक ट्रैक करें:
इसे हर प्रॉम्प्ट/मॉडल/कॉनफिग परिवर्तन से पहले चलाएँ ताकि चुपचाप रिग्रेशन न हों।
डेमो “हैप्पी पाथ” कवर करते हैं, लेकिन असली उपयोगकर्ता लेकर आते हैं:
स्पष्ट फ़ेल्योर स्टेट्स डिजाइन करें (कोई रिट्रीवल नहीं, टाइमआउट, रेट लिमिट) ताकि एप अनपेक्षित तरीके से झूठ न बोले या चुप न हो जाए।
पुष्टि करना डिफ़ॉल्ट बनाइए ताकि उपयोगकर्ता जल्दी जाँच सकें:
लक्ष्य यह है कि सबसे सुरक्षित व्यवहार ही उपयोगकर्ता के लिए सबसे आसान रास्ता बने।
पहले से तय कर लें कि क्या नहीं होना चाहिए, और इसे प्रोडक्ट व्यवहार में लागू करें:
इन्हें "बाध्यकारी नियम" समझें—बाद की अनुपालन कार्यवाही नहीं।
सबसे बड़े ड्राइवर अक्सर अनुमानित होते हैं:
कोड में कड़े गार्डरेइल रखें:
"प्रति अनुरोध लागत" के बजाय प्रति सफल टास्क लागत को ऑप्टिमाइज़ करें।