LLM चैट अनुभव के साथ एआई ऐप कैसे बनाएं

उपयोग केस और सफलता मीट्रिक से शुरुआत करें

किसी मॉडल का चुनाव या चैटबोट UI डिज़ाइन करने से पहले यह स्पष्ट करें कि चैट अनुभव किसलिए है। “एक LLM चैट जोड़ें” कोई उपयोग केस नहीं है—उपयोगकर्ता चैट नहीं चाहते, वे परिणाम चाहते हैं: सटीक उत्तर, पूरा किया गया काम, और कम बैक-एंड-फोर्थ संदेश।

उपयोगकर्ता समस्या स्पष्ट करें

उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से एक वाक्य में समस्या लिखें। उदाहरण: “मुझे हमारे रिटर्न पॉलिसी के बारे में तेज़ और सटीक उत्तर चाहिए बिना पांच टैब खोले,” या “मैं एक सपोर्ट टिकट एक मिनट से कम में सही विवरण के साथ बनाना चाहता/चाहती हूँ।”

एक सहायक जांच: अगर आप वाक्य से शब्द “चैट” हटा दें और वाक्य अभी भी अर्थ रखता है, तो आप असल उपयोगकर्ता आवश्यकता बता रहे हैं।

3–5 मुख्य कार्य चुनें (बाकी फिलहाल नज़रअंदाज़ करें)

पहली वर्ज़न को केंद्रित रखें। चुनें उन छोटे सेट के कार्य जिन्हें आपका असिस्टेंट एंड-टू-एंड संभाले, जैसे:

• आपकी आधिकारिक डॉ큐मेंटेशन के आधार पर FAQ का उत्तर दें
• उपयोगकर्ता की समस्या का सारांश बनाकर एक सपोर्ट उत्तर ड्राफ्ट करें
• अपने सिस्टम में कोई आइटम बनाएं या अपडेट करें (टिकट, ऑर्डर, CRM रिकॉर्ड)
• उपयोगकर्ता को किसी वर्कफ़्लो (रिफंड, ऑनबोर्डिंग, ट्रबलशूटिंग) के माध्यम से मार्गदर्शित करें

प्रत्येक कार्य का एक स्पष्ट “पूरा” होना चाहिए। यदि असिस्टेंट विश्वसनीय रूप से कार्य पूरा नहीं कर सकता, तो वह एक डेमो जैसा लगेगा न कि एक असल एआई ऐप।

मापने योग्य सफलता मीट्रिक परिभाषित करें

फैसला कर लें कि आप कैसे जानेंगे कि असिस्टेंट काम कर रहा है। बिजनेस और क्वालिटी मीट्रिक्स का मिश्रण इस्तेमाल करें:

• समय की बचत: कार्य पूरा होने का औसत समय बनाम बेसलाइन
• रिज़ॉल्यूशन दर: % बातचीतें जो उपयोगकर्ता का लक्ष्य पूरा कर लेती हैं
• एस्केलेशन दर: कितनी बार उपयोगकर्ताओं को फिर भी इंसान की ज़रूरत पड़ती है
• CSAT या थम्ब्स अप/डाउन: प्रमुख इंटरैक्शन के बाद सरल उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया
• क्वालिटी स्पॉट चेक्स: नमूना बातचीतों की एक रूब्रिक के खिलाफ समीक्षा

प्रत्येक मीट्रिक के लिए एक प्रारंभिक लक्ष्य चुनें। भले ही मोटे लक्ष्य हों, वे प्रोडक्ट निर्णयों को आसान बनाते हैं।

सीमाएँ पहले से सूचीबद्ध करें (ताकि बाद में डिज़ाइन न बदलना पड़े)

उन सीमाओं को लिखें जो बाकी सबको आकार देंगी:

• लेटेंसी: आपके प्रोडक्ट में कौन सा रिस्पॉन्स टाइम स्वीकार्य लगेगा
• बजट: प्रति बातचीत या सक्रिय उपयोगकर्ता की लागत
• प्राइवेसी और अनुपालन: मॉडल कौन सा डेटा देख सकता, स्टोर कर सकता, या लॉग कर सकता है
• सपोर्टेड भाषाएँ और टोन: आपकी ऑडियंस के लिए “अच्छा” कैसा लगेगा

एक स्पष्ट उपयोग केस, एक छोटा टास्क लिस्ट, मापने योग्य मीट्रिक्स और स्पष्ट सीमाओं के साथ, बाकी LLM चैट बिल्ड व्यावहारिक ट्रेडऑफ की श्रंखला बन जाता है—अनुमान नहीं।

अपना LLM चुनें: Hosted API बनाम Self-hosted

सही मॉडल चुनना हाइप के बारे में कम और फिट (गुणवत्ता, स्पीड, लागत, ऑपरेशनल प्रयास) के बारे में ज़्यादा है। आपका विकल्प यूएक्स से लेकर मेंटेनेंस तक सब कुछ प्रभावित करेगा।

Hosted APIs (मैनेज्ड मॉडल)

होस्टेड प्रोवाइडर आपको जल्दी इंटीग्रेट करने देते हैं: आप टेक्स्ट भेजते हैं, टेक्स्ट पाते हैं, और वे स्केलिंग, अपडेट्स, और हार्डवेयर हैंडल करते हैं। यह आमतौर पर AI ऐप विकास के लिए सबसे अच्छा शुरुआती बिंदु है क्योंकि आप LLM चैट अनुभव पर तेजी से इटरेट कर सकते हैं बिना पूरी तरह एक इन्फ्रास्ट्रक्चर टीम बने।

ट्रेड-ऑफ: स्केल पर प्राइसिंग अधिक हो सकती है, डेटा रेसिडेंसी विकल्प सीमित हो सकते हैं, और आप तीसरे पक्ष की अपटाइम और पॉलिसी पर निर्भर होंगे।

Self-hosted / open मॉडल

खुद का ओपन मॉडल चलाने से डेटा हैंडलिंग, कस्टमाइज़ेशन और उच्च वॉल्यूम पर संभवतः कम मार्जिनल कॉस्ट पर ज़्यादा नियंत्रण मिलता है। यदि आपको ऑन-प्रिमाइज़ डिप्लॉयमेंट या कड़ाई वाली गवर्नेंस चाहिए तो यह मदद कर सकता है।

ट्रेड-ऑफ: आप सबकुछ संभालते हैं—मॉडल सर्विंग, GPU कैपेसिटी प्लानिंग, मॉनिटरिंग, अपग्रेड्स, और इन्सिडेंट रिस्पॉन्स। यदि स्टैक ठीक से ट्यून नहीं है तो लेटेंसी खराब हो सकती है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो: असली बातचीतों से मिलान करें

अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट मत खरीदें। अनुमान लगाइए सामान्य संदेश लंबाई और आप कितना इतिहास या रिट्रीव्ड कंटेंट शामिल करेंगे। लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ कंटीन्यूटी सुधार सकती हैं, लेकिन आम तौर पर लागत और लेटेंसी बढ़ती हैं। कई चैट फ्लो के लिए, छोटा विंडो और अच्छा रिट्रीवल (बाद में) पूरे ट्रांसक्रिप्ट भरने से अधिक प्रभावी होता है।

लागत, लेटेंसी, और गुणवत्ता का संतुलन

किसी चैटबोट UI के लिए, लेटेंसी एक फीचर है: उपयोगकर्ता देरी को तुरंत महसूस करते हैं। जटिल अनुरोधों के लिए उच्च-गुणवत्ता मॉडल और नियमित कार्यों (सारांश, री-राइटिंग, क्लासिफिकेशन) के लिए तेज़/सस्ता मॉडल पर विचार करें।

फ़ैलबैक मॉडल्स की योजना पहले दिन से बनाएं

एक सरल रूटिंग रणनीति डिज़ाइन करें: एक प्राइमरी मॉडल, साथ में एक-दो फ़ैलबैक आउटेज, रेट लिमिट, या लागत नियंत्रण के लिए। व्यवहार में यह “प्राइमरी को ट्राई करें, फिर डाउनग्रेड करें” जैसा हो सकता है, जबकि आउटपुट फ़ॉर्मेट संगत रखें ताकि बाकी ऐप टूटे नहीं।

सरल, स्केलेबल आर्किटेक्चर डिज़ाइन करें

एक चैट अनुभव सतह पर “साधारण” लग सकता है, पर पीछे का ऐप स्पष्ट बॉउंड्रीज़ चाहिए। लक्ष्य यह है कि आप मॉडल बदलना, टूल जोड़ना, और सुरक्षा कंट्रोल कड़े करना UI दोबारा लिखे बिना कर सकें।

सिस्टम को तीन स्पष्ट लेयर्स में विभाजित करें

1) चैट UI (क्लाइंट लेयर)

फ्रंटएंड को इंटरैक्शन पैटर्न पर केंद्रित रखें: स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स, मैसेज रीट्राय, और सिटेशन या टूल रिज़ल्ट दिखाना। मॉडल लॉजिक यहाँ न रखें ताकि आप UI बदलाव स्वतंत्र रूप से भेज सकें।

2) AI सर्विस (API लेयर)

एक समर्पित बैकएंड सर्विस बनाएं जिसे UI /chat, /messages, और /feedback के लिए कॉल करे। यह सर्विस ऑथेंटिकेशन, रेट लिमिट, और रिक्वेस्ट शेपिंग (सिस्टम प्रॉम्प्ट, फॉर्मैटिंग नियम) हैंडल करे। इसे अपने प्रोडक्ट और किसी भी मॉडल के बीच स्थिर कॉन्ट्रैक्ट मानें।

3) ऑर्केस्ट्रेशन लेयर (AI सर्विस के अंदर या अलग सर्विस के रूप में)

यहाँ “इंटेलिजेंस” मेन्टेनेबल बनता है: टूल/फ़ंक्शन कॉलिंग, रिट्रीवल (RAG), पॉलिसी चेक्स, और आउटपुट वेलिडेशन। ऑर्केस्ट्रेशन को मॉड्यूलर रखने से आप सर्च, टिकट क्रिएशन, CRM अपडेट्स जैसी क्षमताएँ जोड़ सकते हैं बिना सब कुछ प्रॉम्प्ट टेक्स्ट के साथ उलझाए।

यदि आप प्रॉम्प्ट, टूल्स, और RAG पर इटरेशन करते हुए प्रोडक्ट शेल (UI + बैकएंड + डिप्लॉयमेंट) पर तेज़ी से काम करना चाहते हैं, तो एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai आपको चैट से पूरा-स्टैक ऐप जनरेट करने में मदद कर सकता है—और जब आप तैयार हों तो स्रोत कोड एक्सपोर्ट कर लें।

सही चीज़ें पर्सिस्ट करें (सिर्फ़ संदेश नहीं)

कन्वरसेशन्स स्टोर करें, लेकिन साथ ही यूज़र प्रोफाइल (प्रेफ़रेंस, परमिशन), और इवेंट्स (टूल कॉल, RAG क्वेरीज, उपयोग किया गया मॉडल, लेटेंसी) भी रखें। इवेंट डेटा बाद में डिबग और इवैल्यूएशन को संभव बनाता है।

शुरू से ऑब्ज़रवेबिलिटी बनाएं

संरचित पेलोड मेटाडेटा लॉग करें (कच्चा संवेदनशील टेक्स्ट नहीं), मीट्रिक्स कैप्चर करें (लेटेंसी, टोकन उपयोग, टूल एरर रेट्स), और UI → API → टूल्स पर ट्रेसिंग जोड़ें। जब कुछ टूटे, आप यह जानना चाहेंगे: किस स्टेप में फ़ेल हुआ, किस यूज़र के लिए, और क्यों—बिना अनुमान लगाए।

प्रॉम्प्ट और आउटपुट मानक बनाएं

यदि आपस का चैट अनुभव “स्मार्ट” लगेगा तो उसे सुसंगत भी होना चाहिए। प्रॉम्प्ट और आउटपुट स्टैंडर्ड प्रोडक्ट और मॉडल के बीच का कॉन्ट्रैक्ट हैं: क्या करने की अनुमति है, कैसे बोलना चाहिए, और आउटपुट किस आकार का होना चाहिए ताकि आपका ऐप उसे भरोसे के साथ उपयोग कर सके।

स्पष्ट सिस्टम निर्देश परिभाषित करें

एक सिस्टम संदेश से शुरू करें जो असिस्टेंट की भूमिका, दायरा, और टोन सेट करे। इसे विशिष्ट रखें:

• भूमिका: “आप Acme Billing के लिए एक सपोर्ट असिस्टेंट हैं।”
• दायरा: “केवल इनवॉइस, पेमेंट्स, और प्लान्स के बारे में जवाब दें। यदि अप्रासंगिक विषय पूछे जाएँ, तो रीडायरेक्ट करें।”
• टोन: “मैत्रीपूर्ण, संक्षिप्त, अनुमान न लगाएं; ज़रूरत हो तो क्लियरिफाइंग प्रश्न पूछें।”

सभी कुछ सिस्टम संदेश में भरने से बचें। स्थिर नीतियाँ और व्यवहार वहाँ रखें; परिवर्तनीय सामग्री (यूज़र डेटा या रिट्रीव्ड कंटेक्स्ट) कहीं और रखें।

ऐप कार्रवाइयों के लिए संरचित आउटपुट प्राथमिकता दें

जब आपका UI किसी परिणाम को रेंडर करने की ज़रूरत रखता है (कार्ड, टेबल, स्टेटस लेबल), तो नेचुरल लैंग्वेज अकेले नाजुक हो जाती है। उपयोग करें संरचित आउटपुट—आदर्श रूप से एक JSON schema—ताकि आपका ऐप प्रतिक्रियाओं को निर्णायक रूप से पार्स कर सके।

उदाहरण: require a response shaped like { "answer": string, "next_steps": string[], "citations": {"title": string, "url": string}[] }. भले ही आप पहले कड़ाई से मान्य न करें, एक लक्ष्य स्कीमा होना सरप्राइज़ेस कम करता है।

गार्डरेइल्स जोड़ें: इनकार और रीडायरेक्ट व्यवहार

लिखें कि असिस्टेंट को कब इनकार करना है, कब कन्फर्म करना है, और क्या सुझाव दे सकता है। सुरक्षित डिफ़ॉल्ट शामिल करें:

• यदि आवश्यक जानकारी गायब है, तो एक क्लियरिफाइंग प्रश्न पूछें।
• संवेदनशील डेटा या वर्जित अनुरोध पर इनकार करें और एक सुरक्षित विकल्प दें।
• यदि अनिश्चित है, तो कहें और एक वेरिफिकेशन स्टेप प्रस्तावित करें।

स्लॉट्स के साथ प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाएं

एक दोहराने योग्य टेम्पलेट का प्रयोग करें ताकि हर रिक्वेस्ट में एक समान संरचना हो:

• System: निर्देश और नीतियाँ
• User: उपयोगकर्ता का संदेश
• Context: प्रासंगिक तथ्यों (सिर्फ़ जो आवश्यक हों)
• Tools: उपलब्ध क्रियाएँ + सीमाएँ

यह विभाजन प्रॉम्प्ट को डिबग, इवैल्यूएट, और विकसित करना आसान बनाता है बिना प्रोडक्ट व्यवहार तोड़े।

असली कार्यों के लिए टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग जोड़ें

एक चैट अनुभव वास्तव में उपयोगी तब होता है जब वह कुछ कर सके: टिकट बनाना, ऑर्डर lookup, मीटिंग शेड्यूल करना, या ईमेल ड्राफ्ट करना। कुंजी यह है कि मॉडल कार्रवाई का प्रस्ताव करे, पर आपका बैकएंड असल में क्या रन होगा उसकी ज़िम्मेदारी ले।

तय करें कि AI किसे ट्रिगर कर सकता है

एक तंग, स्पष्ट क्रियाओं की सूची से शुरू करें जो सुरक्षित रूप से अनुमति दी जा सकती हैं, जैसे:

• आंतरिक नॉलेज सर्च (रीड-ओनली)
• अकाउंट या ऑर्डर स्टेटस निकालना (रीड-ओनली, स्कोप्ड)
• सपोर्ट टिकट या CRM नोट बनाना
• समीक्षा के लिए कंटेंट ड्राफ्ट करना (ईमेल, अनाउंसमेंट, चेकलिस्ट)
• घटनाएँ शेड्यूल/री-शेड्यूल करना (सীমाओं के साथ)
• रिफंड/क्रेडिट अनुरोध आरंभ करना (कभी ऑटो-अप्रूव न करें)

यदि कोई क्रिया पैसे, एक्सेस, या डेटा विजिबिलिटी बदलती है, तो उसे डिफ़ॉल्ट रूप से “रिस्की” मानें।

विश्वसनीय ऑपरेशन के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करें

मॉडल को “एक API रिक्वेस्ट लिखने” के बजाय एक छोटे सेट के टूल (फ़ंक्शन) एक्सपोज़ करें जैसे get_order_status(order_id) या create_ticket(subject, details). मॉडल एक टूल और संरचित आर्ग्यूमेंट चुनता है; आपका सर्वर उसे निष्पादित करता है और परिणाम बातचीत को वापस देता है।

यह त्रुटियों को कम करता है, व्यवहार को अधिक पूर्वानुमेय बनाता है, और क्या प्रयास किया गया उसका क्लियर ऑडिट लॉग बनाता है।

सर्वर पर वैलिडेट और ऑथराइज़ करें

कभी भी टूल आर्ग्यूमेंट्स पर सीधे भरोसा न करें। हर कॉल पर:

• इनपुट वैलिडेट करें (टाइप, फॉर्मेट, आवश्यक फ़ील्ड, रेंज)
• परमिशन्स लागू करें (कौन किसके लिए क्या एक्सेस कर सकता है)
• रेट लिमिट और आइडेम्पोटेंसी लागू करें (डुप्लिकेट क्रियाओं से बचें)

मॉडल को सुझाव देना चाहिए; आपका बैकएंड सत्यापित करे।

रिस्की कार्रवाइयों के लिए कन्फर्मेशन जोड़ें

किसी भी अपरिवर्तनीय या उच्च-इम्पैक्ट स्टेप के लिए एक मानव-फ्रेंडली कन्फर्मेशन जोड़ें: क्या होगा उसका छोटा सार, कौन सा डेटा प्रभावित होगा, और स्पष्ट “Confirm / Cancel” विकल्प। उदाहरण: “मैं Order #1842 के लिए $50 क्रेडिट अनुरोध करने वाला/वाली हूँ। कन्फर्म करें?”

रिट्रीवल (RAG) के साथ अपने डेटा कनेक्ट करें

यदि आपका चैट अनुभव आपके प्रोडक्ट, नीतियों, या ग्राहक इतिहास के बारे में सवालों का जवाब दे रहा है, तो सारी नॉलेज प्रॉम्प्ट में “बेक” करने की कोशिश न करें या मॉडल के सामान्य ट्रेनिंग पर भरोसा न करें। Retrieval-Augmented Generation (RAG) ऐप को रनटाइम पर आपके अपने कंटेंट से सबसे प्रासंगिक स्निपेट्स फ़ेच करने देता है, और फिर LLM उन संदर्भों के साथ जवाब देता है।

क्या रिट्रीव करना है बनाम हार्डकोड करना

एक व्यावहारिक विभाजन:

• हार्डकोड स्थिर नियम और व्यवहार: टोन, इनकार नियम, फॉर्मैटिंग, और “हमेशा सत्य” तथ्य (उदाहरण: सपोर्ट घंटे)।
• रिट्रीव ऐसी सामग्री जो बदलती है या जो प्रॉम्प्ट में भरोसेमंद तरीके से फिट नहीं होती: हेल्प डॉक्स, आंतरिक विकीज़, रिलीज नोट्स, प्राइसिंग टेबल्स, कॉन्ट्रैक्ट्स, और FAQs。

यह प्रॉम्प्ट्स को सरल रखता है और असिस्टेंट को आत्मविश्वास से गलत दिखने के जोखिम को कम करता है।

उच्च-गुणवत्ता रिट्रीवल के लिए दस्तावेज तैयार करें

RAG की गुणवत्ता प्रीप्रोसेसिंग पर काफी निर्भर करती है:

• क्लीन टेक्स्ट: नेविगेशन, कुकी बैनर, दोहराए गए फुटर्स, और टूटे OCR को हटाएं।
• चंकिन्ग: कंटेंट को छोटे, अर्थपूर्ण हिस्सों में बाँटें (अक्सर कुछ पैराग्राफ)। बहुत बड़े चंक्स प्रासंगिकता dilute करते हैं; बहुत छोटे चंक्स संदर्भ खो देते हैं।
• मेटाडेटा: स्रोत URL/path, प्रोडक्ट एरिया, वर्ज़न/डेट, ऑडियंस, और एक्सेस लेवल जैसे फ़ील्ड स्टोर करें। मेटाडेटा फ़िल्टरिंग को सक्षम करता है (उदाहरण: “केवल v2 के डॉक्स रिट्रीव करें”)।

एम्बेडिंग्स और वेक्टर स्टोर चुनें

आप हर चंक के लिए एम्बेडिंग्स जेनरेट करेंगे और उन्हें एक वेक्टर डेटाबेस (या वेक्टर-सक्षम सर्च इंजन) में स्टोर करेंगे। अपने भाषा/डोमेन के लिए उपयुक्त एम्बेडिंग मॉडल चुनें। फिर स्केल और कंस्ट्रेंट्स के अनुरूप स्टोरेज अप्रोच चुनें:

• शुरुआत में एक मैनेज्ड वेक्टर स्टोर के साथ शुरू करें।
• यदि आपको कड़ाई वाला डेटा कंट्रोल या कस्टम परफॉर्मेंस ट्यूनिंग चाहिए तो सेल्फ-होस्टेड पर जाएँ।

उपयोगकर्ताओं को भरोसा दिलाने वाले सिटेशन्स डिज़ाइन करें

जब उपयोगकर्ता सत्यापित कर सकें तो RAG उत्तर अधिक विश्वसनीय लगते हैं। उत्तर के साथ सिटेशन्स लौटाएं: दस्तावेज़ का शीर्षक और एक छोटा उद्धरण दिखाएँ, और स्रोत को रिलेटिव पाथ के साथ लिंक करें (उदा., /docs/refunds)। यदि लिंक संभव नहीं (प्राइवेट डॉक्स), तो एक स्पष्ट स्रोत लेबल दिखाएँ (“Policy: Refunds v3, updated 2025-09-01”)।

अच्छे तरीके से किया जाए तो RAG आपका LLM चैट एक ग्राउंडेड असिस्टेंट बना देता है: सहायक, वर्तमान, और ऑडिट करने में आसान।

बातचीत मेमोरी और पर्सनलाइज़ेशन

मेमोरी वह चीज़ है जो LLM चैट को वन-ऑफ़ Q&A के बजाय एक जारी संबंध जैसा महसूस कराती है। यह लागत बढ़ाने या गलत डेटा स्टोर करने का एक आसान स्थान भी है। सरल शुरुआत करें और अपनी उपयोग केस से मेल खाती रणनीति चुनें।

एक मेमोरी रणनीति चुनें

ज़्यादातर ऐप इन पैटर्न में फिट होते हैं:

• नो मेमोरी: हर संदेश स्वतंत्र माना जाता है। संवेदनशील विषयों या वन-टाइम टास्क के लिए सर्वश्रेष्ठ।
• शॉर्ट-टर्म मेमोरी (सेशन): एक सक्रिय चैट के दौरान हाल के टर्न्स (या एक रनिंग समरी) रखें। असिस्टेंट और सपोर्ट फ्लो के लिए अच्छा डिफ़ॉल्ट।
• लॉन्ग-टर्म प्रोफ़ाइल: स्थिर पसंदें (टोन, टाइमज़ोन, प्लान, “मुझे Alex कहें”) स्टोर करना। पर्सनलाइज़ेशन के लिए उपयोगी, पर मजबूत कंट्रोल्स चाहिए।

एक व्यावहारिक दृष्टिकोण: शॉर्ट-टर्म समरी + वैकल्पिक लॉन्ग-टर्म प्रोफ़ाइल: मॉडल संदर्भ-सचेत रहता है बिना पूरे ट्रांसक्रिप्ट को हर जगह घसीटने के।

सिर्फ़ वही स्टोर करें जो ज़रूरी हो (और डिफ़ॉल्ट रूप से संवेदनशील डेटा से बचें)

स्पष्ट हों कि आप क्या पर्सिस्ट कर रहे हैं। “बस इन केस में कच्चा ट्रांसक्रिप्ट सेव करें” मत रखें। संरचित फ़ील्ड पसंद करें (उदा., पसंदीदा भाषा) और क्रेडेंशियल्स, हेल्थ जानकारी, पेमेंट डेटा वगैरह इकट्ठा करने से बचें जब तक आप उसका औचित्य न दे सकें।

यदि आप मेमोरी स्टोर करते हैं, तो उसे ऑपरेशनल लॉग से अलग रखें और रिटेंशन नियम सेट करें।

टोकन लागत काटने के लिए पुराने टर्न्स का सारांश बनाएं

जैसे-जैसे चैट बढ़ती है, टोकन उपयोग (और लेटेंसी) बढ़ती है। पुराने संदेशों को संक्षेप में जमा करें:

• उपयोगकर्ता का लक्ष्य
• लिये गए निर्णय
• सीमाएँ और पसंदें
• खुले प्रश्न

फिर सिर्फ़ नवीनतम कुछ टर्न्स और सारांश रखें।

उपयोगकर्ताओं को नियंत्रण दें

UI में स्पष्ट नियंत्रण जोड़ें:

• क्लियर चैट (सेशन मेमोरी समाप्त करता है)
• हिस्ट्री डिलीट (स्टोर्ड डेटा हटाता है)
• डाटा एक्सपोर्ट (विश्वास बनता है और सपोर्ट मदद करता है)

ये छोटे फीचर सुरक्षा, अनुपालन, और उपयोगकर्ता आत्मविश्वास को नाटकीय रूप से बढ़ाते हैं।

चैट UI और इंटरैक्शन पैटर्न बनाएं

एक अच्छा LLM चैट अनुभव ज़्यादातर UX है। यदि इंटरफ़ेस अस्पष्ट या धीमा है तो उपयोगकर्ता उत्तरों पर भरोसा नहीं करेंगे—भले ही मॉडल सही हो।

मुख्य चैट UI: बेसिक्स स्पष्ट बनाएं

एक साधारण लेआउट से शुरुआत करें: एक स्पष्ट इनपुट बॉक्स, एक दिखाई देने वाला भेजें बटन, और स्कैन करने में आसान मैसेजेस।

मैसेज स्टेट्स शामिल करें ताकि उपयोगकर्ता हमेशा जानें क्या हो रहा है:

• Sending… (संदेश भेजा जा रहा है)
• Streaming… (असिस्टेंट टाइप कर रहा है)
• Done (अंतिम उत्तर)
• Failed (रीट्राय की ज़रूरत)

कम से कम हर मैसेज ग्रुप के लिए टाइमस्टैम्प और लंबी बातचीतों के लिए सूक्ष्म सेपरेटर्स जोड़ें। यह उपयोगकर्ताओं को बाद में लौटने और समझने में मदद करता है कि क्या बदला।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स: उपयोगकर्ता जो महसूस कर सकें इतनी स्पीड

भले ही कुल जनरेशन समय समान हो, स्ट्रीमिंग टोकन्स ऐप को तेज़ महसूस कराते हैं। तुरंत टाइपिंग इंडिकेटर दिखाएँ, फिर जैसे-जैसे रिस्पॉन्स आए उसे स्ट्रीम करें। यदि आप “Stop generating” सपोर्ट करते हैं तो उपयोगकर्ता नियंत्रण महसूस करते हैं—खासकर जब उत्तर ट्रैक से हटे।

सहायक पैटर्न: बिना बाधा डाले लोगों को मार्गदर्शित करें

कई उपयोगकर्ता नहीं जानते कि क्या पूछना है। कुछ हल्के हेल्पर से सफल सेशन बढ़ सकते हैं:

• इनपुट के नीचे सुझाए गए प्रॉम्प्ट (उदा., “इसे सारांशित करें”, “एक उत्तर ड्राफ्ट करें”, “एक्शन आइटम ढूंढें”)
• मैसेज पर क्विक एक्शन्स (कॉपी, रीजनरेट, छोटा करें, और अधिक विवरण)
• फ़ाइल अपलोड जब आपकी उपयोग केस को डॉक्युमेंट्स से लाभ हो—अपलोड प्रोग्रेस दिखाएँ, और पुष्टि करें कि क्या मिला (फ़ाइलनाम, साइज, पेज)

एरर हैंडलिंग: नम्र, डरावना नहीं

असफलताओं के लिए पहले से डिज़ाइन करें: नेटवर्क ड्रॉप्स, रेट लिमिट्स, और टूल एरर होंगे।

मित्रवत, विशिष्ट संदेशों का उपयोग करें (“कनेक्शन खो गया। रीट्राय करें?”), एक-क्लिक रीट्राय ऑफर करें, और उपयोगकर्ता का ड्राफ्ट रखें। लंबी रिक्वेस्ट्स के लिए स्पष्ट टाइमआउट सेट करें, फिर “फिर कोशिश करें” स्टेट प्रदान करें: रीट्राय, प्रॉम्प्ट एडिट, या नया थ्रेड शुरू करें।

सुरक्षा, सुरक्षा, और नीति नियंत्रण

यदि आपका ऐप चैट कर सकता है, तो उसे धोखा भी दिया जा सकता है, तनाव दिया जा सकता है, या दुरुपयोग किया जा सकता है। सुरक्षा और सुरक्षा को प्रोडक्ट आवश्यकताएँ समझें, न कि “अच्छा होगा”। लक्ष्य सरल है: हानिकारक आउटपुट रोकें, उपयोगकर्ता और कंपनी डेटा की रक्षा करें, और दुरुपयोग के दौरान सिस्टम को स्थिर रखें।

जोखिम वाले अनुरोधों के लिए पॉलिसी चेक्स

परिभाषित करें कि आपका ऐप कब इनकार करे, किसे सीमाओं के साथ उत्तर दे, और कब हैंडऑफ़ की ज़रूरत हो। सामान्य श्रेणियाँ: आत्म-हानि, मेडिकल/लीगल/फाइनेंशियल सलाह, घृणा/हैरासमेंट, यौन कन्टेंट (खासकर नाबालिगों की शामिलता), और मैलवेयर/सुरक्षा अनियंत्रण।

जनरेशन से पहले (और कभी-कभी बाद में) एक हल्का मॉडरेशन स्टेप लागू करें। संवेदनशील विषयों के लिए, एक सुरक्षित रिस्पॉन्स मोड पर स्विच करें: उच्च-स्तरीय जानकारी दें, पेशेवर मदद प्रोत्साहित करें, और स्टेप-बाय-स्टेप निर्देश देने से बचें।

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और डेटा लीक को कम करें

मान लें कि रिट्रीव्ड डॉक्स और यूज़र मैसेजेस में खतरनाक निर्देश हो सकते हैं। स्पष्ट विभाजन रखें:

• सिस्टम निर्देश (आपके अविचलनीय नियम)
• टूल आउटपुट / रिट्रीव्ड कंटेंट (अविश्वसनीय साक्ष्य माना जाए)
• यूज़र रिक्वेस्ट्स

व्यवहार में: रिट्रीव्ड पैसैजेस को संदर्भ टेक्स्ट के रूप में स्पष्ट लेबल करें, उन्हें इंस्ट्रक्शन लेयर में मर्ज न करें, और मॉडल को केवल प्रश्न का उत्तर देने के लिए उन्हें उपयोग करने दें। लॉग्स से सीक्रेट्स redact करें और कभी भी API कीज़ प्रॉम्प्ट में न रखें।

दुरुपयोग रोकथाम: ऑथ, लिमिट्स, और मॉनिटरिंग

जो भी निजी डेटा या भुगतान संसाधनों को छूता है उसके लिए ऑथेंटिकेशन आवश्यक रखें। प्रति यूज़र/IP रेट लिमिट और स्क्रैपिंग पैटर्न के लिए एनॉमली डिटेक्शन जोड़ें, और टूल कॉल्स पर हार्ड कैप्स लगाएँ ताकि रनअवे कॉस्ट न हो सके।

यूज़र रिपोर्टिंग और मानव एस्केलेशन

चैट UI में एक स्पष्ट “रिपोर्ट उत्तर” बटन जोड़ें। रिपोर्ट्स को रिव्यू कतार में भेजें, बातचीत का संदर्भ (PII कम से कम करके) संलग्न करें, और उच्च-जोखिम मामलों या बार-बार नीति उल्लंघनों के लिए मानव ऑपरेटर तक एस्केलेट करने का मार्ग बनाएं।

लॉन्च से पहले परीक्षण और मूल्यांकन करें

आप एक LLM चैट अनुभव को आंखों से देखकर और उम्मीद करके परखा नहीं कर सकते। लॉन्च से पहले मूल्यांकन को एक प्रोडक्ट क्वालिटी गेट की तरह समझें: परिभाषित करें कि “अच्छा” क्या है, बार-बार मापें, और रिलीज़ को तब तक रोकें जब तक रिग्रेशन न हो।

वास्तविकवादी टेस्ट सेट बनाएं

एक छोटा पर प्रतिनिधि टेस्ट सेट बनाकर शुरू करें। इसमें सामान्य हैप्पी पाथ्स, गन्दा यूज़र मैसेज, अस्पष्ट अनुरोध, और एज केस शामिल करें (अनसपोर्टेड फीचर, गायब डेटा, नीति-उल्लंघन प्रॉम्प्ट)। हर एक के लिए अपेक्षित नतीजे जोड़ें: आदर्श उत्तर, किन स्रोतों का हवाला होना चाहिए (यदि RAG इस्तेमाल हो रहा है), और कब असिस्टेंट को इनकार करना चाहिए।

स्पष्ट संकेतकों के साथ गुणवत्ता मापें

कुछ मुख्य मीट्रिक्स ट्रैक करें जो उपयोगकर्ता भरोसे के साथ जुड़े हों:

• सटीकता: क्या यह परिदृश्य के लिए सही उत्तर देता है?
• ग्राउंडेडनेस: क्या दावे रिट्रीव्ड डेटा द्वारा समर्थित हैं, या यह अनुमान लगा रहा है?
• रिफ़्यूज़ल करेक्टनेस: जब अनुरोध को नकारना चाहिए, क्या वह स्पष्ट और सुरक्षित तरीके से इनकार करता है—बिना अधिक सख्ती दिखाए?

एक सरल रिव्यूर रूब्रिक (1–5 स्कोर + छोटा “क्यों”) अनौपचारिक फीडबैक से बेहतर काम करेगा।

टूल कॉल्स का एंड-टू-एंड सत्यापन करें

यदि आपका बॉट एक्शन्स लेता है, तो टूल कॉल्स का उतना ही सावधानी से परीक्षण करें जितना API एंडपॉइंट्स का:

• सुनिश्चित करें कि यह सही पैरामीटर भेजता है (टाइप, आवश्यक फ़ील्ड, यूनिट)।
• रीट्राय और आंशिक विफलताओं का अभ्यास करें।
• आइडेम्पोटेंसी लागू करें ताकि बार-बार कॉल से ऑर्डर, टिकट, या संदेश डुप्लिकेट न हों।

टूल इनपुट/आउटपुट को लॉग करें ताकि बाद में ऑडिट किया जा सके।

नियंत्रित प्रयोग (A/B) चलाएँ

प्रॉम्प्ट और UI बदलावों के लिए A/B टेस्ट का उपयोग करें बजाय अनुमान लगाने के। पहले अपने फिक्स्ड टेस्ट सेट पर वेरिएंट्स की तुलना करें, फिर (यदि सुरक्षित हो) प्रोडक्शन में छोटे ट्रैफ़िक स्लाइस के साथ। परिणामों को बिजनेस मीट्रिक्स (टास्क कम्प्लीशन, टाइम-टू-रिज़ॉल्यूशन, एस्केलेशन रेट) से जोड़ें, सिर्फ़ “बेहतर लगना” से नहीं।

लागत, लेटेंसी, और विश्वसनीयता प्रबंधित करें

एक चैट अनुभव प्रोटोटाइप के दौरान “मुफ़्त” लग सकता है और फिर प्रोडक्शन में आपको बड़े बिल, धीमे रिस्पॉन्स, या अनियमित विफलताओं से चौंका सकता है। लागत, स्पीड, और अपटाइम को प्रोडक्ट आवश्यकताएँ समझें, न कि बाद की बातें।

खर्च का अनुमान और नियंत्रण करें

प्रारम्भ में प्रति चैट टोकन उपयोग का अनुमान लगाएँ: औसत उपयोगकर्ता संदेश लंबाई, आप कितना कॉन्टेक्स्ट भेजते हैं, सामान्य आउटपुट लंबाई, और आप कितनी बार टूल या रिट्रीवल कॉल करते हैं। प्रत्याशित दैनिक चैट्स से गुणा करके बेसलाइन निकालें, फिर बजट अलर्ट और हार्ड लिमिट सेट करें ताकि कोई रनअवे इंटीग्रेशन आपके अकाउंट को खाली न कर सके।

एक व्यावहारिक तरकीब महंगे हिस्सों को पहले कैप करना है:

• अधिकतम कॉन्टेक्स्ट साइज (हर बार पूरा ट्रांसक्रिप्ट नहीं भेजें)
• अधिकतम रिस्पॉन्स लंबाई (उपयोगकर्ता आमतौर पर संक्षिप्त उत्तर पसंद करते हैं)
• प्रति टर्न अधिकतम टूल कॉल्स (लूप्स और टूल स्पैम से बचें)

गुणवत्ता खराब किए बिना लेटेंसी कम करें

ज़्यादातर लेटेंसी (1) मॉडल समय और (2) टूल्स/डेटा स्रोतों की प्रतीक्षा से आती है। आप अक्सर दोनों घटा सकते हैं:

• सामान्य प्रश्नों (उदा., “प्राइसिंग”, “पासवर्ड रीसेट”) के लिए कैशिंग लागू करें और रिट्रीवल रिज़ल्ट्स को दोहराव से बचने के लिये कैश करें। कैश को नार्मलाइज़्ड उपयोगकर्ता इंटेंट + प्रासंगिक उपयोगकर्ता सेगमेंट पर की-करें, सिर्फ़ रॉ टेक्स्ट पर नहीं।
• जो कुछ भी पैरेललाइज़ किया जा सके उसे पैरेलल चलाएँ: रिट्रीवल और हल्के चेक्स एक साथ चलाएँ, फिर अंतिम उत्तर कंपोज़ करें।
• प्रॉम्प्ट्स को संक्षिप्त रखें। अतिरिक्त निर्देश और लंबा इतिहास टोकंस और रिस्पॉन्स टाइम बढ़ाते हैं।

मॉडल रूटिंग का उपयोग करें

हर संदेश को आपके सबसे बड़े मॉडल की ज़रूरत नहीं होती। रूटिंग नियम (या एक छोटा क्लासिफायर) इस्तेमाल करें ताकि एक छोटा, सस्ता मॉडल साधारण कार्यों (FAQ, फॉर्मैटिंग, सरल एक्सट्रैक्शन) को हैंडल करे और एक बड़ा मॉडल जटिल तर्क, मल्टी-स्टेप प्लानिंग, या संवेदनशील बातचीतों को हैंडल करे। यह आमतौर पर लागत और स्पीड दोनों में सुधार करता है।

एक असली सर्विस की तरह विश्वसनीयता इंजीनियर करें

LLMs और टूल कॉल कभी-कभी फ़ेल होंगे। इसके लिए योजना बनाएं:

• टूल रिक्वेस्ट्स के लिए टाइमआउट और बैकऑफ के साथ रीट्राय
• फ़ैलबैक (वैकल्पिक मॉडल, सरल उत्तर, या “फिर कोशिश करें” UX)
• किसी निर्भरता अस्थिर होने पर सर्किट ब्रेकर
• स्पष्ट आंशिक विफलता प्रतिक्रियाएँ (“मैं आपका कैलेंडर नहीं पहुँचा पा रहा—क्या मैं फिर कोशिश करूँ?”)

अच्छी तरह से किया जाए तो उपयोगकर्ता तेज़, स्थिर असिस्टेंट का अनुभव करते हैं—और आपको अनुमानित लागत मिलती है जिसे आप स्केल कर सकें।

डिप्लॉय, मॉनिटर, और समय के साथ सुधार करें

आपका LLM चैट अनुभव भेजना असली काम की शुरुआत है। उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करते समय आप नए फेल्योर मोड, नई लागतें, और ऐसे अवसर पाएंगे जहाँ असिस्टेंट को ज़्यादा स्मार्ट महसूस कराने के लिए प्रॉम्प्ट कड़ा करने और रिट्रीवल कंटेंट सुधारने की ज़रूरत होगी।

उपयोगकर्ता जो महसूस करते हैं (और क्या टूटता है) उसे मॉनिटर करें

टेक्निकल संकेतों को उपयोगकर्ता अनुभव से जोड़ने वाला मॉनिटरिंग सेट करें। कम-से-कम, लेटेंसी (p50/p95), एरर रेट्स, और अलग-अलग फेल्योर कैटेगरी ट्रैक करें—मॉडल टाइमआउट्स, टूल/फ़ंक्शन-कॉल विफलताएँ, रिट्रीवल मिसेस, और UI डिलिवरी इश्यू।

एक उपयोगी पैटर्न: हर संदेश के लिए एक संरचित ईवेंट इमिट करें जिनमें फील्ड्स हों जैसे: मॉडल नाम/वर्ज़न, टोकन काउंट, टूल कॉल्स (नाम + स्टेटस), रिट्रीवल स्टैट्स (डॉक्स लौटे, स्कोर), और उपयोगकर्ता-देखने योग्य आउटकम (सक्सेस/एबैंडन/एस्केलेशन)।

प्रॉम्प्ट्स और आउटपुट सुरक्षित रूप से लॉग करें

आप डिबग और सुधार के लिए उदाहरण चाहेंगे—पर उन्हें ज़िम्मेदारी से स्टोर करें। प्रॉम्प्ट्स और मॉडल आउटपुट को स्वत: संवेदनशील फ़ील्ड्स (ईमेल, फोन नंबर, पते, भुगतान विवरण, एक्सेस टोकन) के लिए रिडैक्ट करें। रॉ टेक्स्ट एक्सेस सीमित, समय-सीमित, और ऑडिटेड रखें।

यदि आपको मूल्यांकन के लिए बातचीत को फिर से चलाने की ज़रूरत है, तो एक सैनीटाइज़्ड ट्रांसक्रिप्ट और किसी भी संवेदनशील सामग्री के लिए अलग एन्क्रिप्टेड ब्लॉब स्टोर करें, ताकि अधिकांश वर्कफ़्लोज़ कभी कच्चे डेटा को न छुएँ।

कसकर फीडबैक लूप बनाएं

UI में एक हल्का फीडबैक कंट्रोल जोड़ें (थम्ब्स अप/डाउन + वैकल्पिक टिप्पणी)। नकारात्मक फीडबैक को एक रिव्यू कतार में भेजें जिसमें संलग्न हो:

• सैनीटाइज़्ड ट्रांसक्रिप्ट
• रिट्रीव्ड पैसैजेस (यदि RAG इस्तेमाल हो रही है)
• टूल कॉल ट्रेसेस और एरर्स

फिर इस पर काम करें: प्रॉम्प्ट निर्देश समायोजित करें, रिट्रीवल स्रोतों में गुम जानकारी जोड़ें, और लक्षित परीक्षण बनाएं ताकि वही समस्या चुपचाप दोबारा न हो सके।

परिवर्तन संवाद करें: रोडमैप और अपेक्षाएँ

LLM व्यवहार विकसित होते रहते हैं। एक स्पष्ट रोडमैप प्रकाशित करें ताकि उपयोगकर्ता जान सकें कि अगला सुधार क्या है (सटीकता, समर्थित एक्शन्स, भाषाएँ, इंटीग्रेशंस)। यदि फीचर प्लान के अनुसार अलग हैं—जैसे उच्च रेट लिमिट, लंबी हिस्ट्री, या प्रीमियम मॉडल—तो उपयोगकर्ताओं को /pricing के लिए मार्ग दिखाएँ और उन सीमाओं को प्रोडक्ट UI में स्पष्ट रखें।

यदि आपका लक्ष्य तेज़ी से शिप करना है जबकि बाद में एक पूर्ण कस्टम स्टैक की ओर “ग्रेजुएट” करने का विकल्प रखना है, तो एक प्राथमिक वर्ज़न Koder.ai पर बनाकर शुरू करें (सोर्स कोड एक्सपोर्ट और स्नैपशॉट/रोलबैक के साथ), फिर उपयोग बढ़ने पर अपने इवैल्यूएशन, सुरक्षा, और ऑब्ज़रवेबिलिटी प्रथाओं से उसे मजबूत करें।