লোড হচ্ছে…
মিশ্রমাঝারিAI-এর মৌলিক ধারণাAI-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং
AI-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং: অ্যাডভান্সড
ভালো প্রম্পট থেকে পরীক্ষিত প্রম্পট সিস্টেমে: ইন্সট্রাকশন রোল, চেইন, JSON স্কিমা, টেমপ্লেট, মূল্যায়ন, সিকিউরিটি ও অপারেশন। সাথে ইংরেজি-বাংলা টিউটোরিয়াল, অফলাইনে চলা Python, বাছাই করা ভিডিও আর তিনটা পরীক্ষা।
২৩ টি পাঠ৩ টি পরীক্ষা15h 54m১ জন শিক্ষার্থী
কোর্স সম্পর্কে
BitByte AI পথের Level 0-এর ষষ্ঠ বিষয় (দুই ভাগের দ্বিতীয় ভাগ), যাঁরা বিগিনার কোর্স শেষ করেছেন আর সাধারণ Python লিখতে পারেন তাঁদের জন্য। একবার কাজ করে এমন প্রম্পট লেখা সহজ। কিন্তু পরিবর্তনের পরে, অন্য ইনপুটে আর অন্য ভাষাতেও সেটা কাজ করে কি না জানাটাই ইঞ্জিনিয়ারিং। এই কোর্স সেই শৃঙ্খলা শেখায়।
এখানে পাবেন ইংরেজি ও বাংলায় লেখা টিউটোরিয়াল, যার Python উদাহরণগুলো ছোট টয় প্রোভাইডারের বিপরীতে অফলাইনে চলে, বাছাই করা ভিডিও আর তিনটা পরীক্ষা। কোনো API কি বা পয়সা-দেওয়া সার্ভিস লাগে না; প্রোভাইডার-নির্দিষ্ট তথ্য তারিখসহ নোটে রাখা, তাই প্রোডাক্ট বদলালেও কোর্স কাজের থাকে।
আপনি যা শিখবেন
- ইন্সট্রাকশন রোল ও অগ্রাধিকার ব্যাখ্যা করা এবং নথিবহির্ভূত আচরণের ওপর নির্ভর না করে প্রোভাইডারের পার্থক্য অনুযায়ী প্রম্পট মানিয়ে নেওয়া
- নির্দিষ্ট স্কিমা, থামার শর্ত আর ফলব্যাকসহ রিজনিং টাস্ক ও প্রম্পট চেইন ডিজাইন করা
- স্ট্রাকচার্ড JSON চাওয়া, তারপর Python-এ স্কিমা ও বিজনেস রুল দিয়ে যাচাই করা এবং সীমিত রিট্রাই রাখা
- যাচাই করা ভেরিয়েবল ও নিরাপদ সীমানাসহ ভার্সন করা প্রম্পট টেমপ্লেট বানানো
- মাল্টিমোডাল ও দীর্ঘ ডকুমেন্টের টেস্ট পরিকল্পনা করা এবং স্যাম্পলিং, রিজনিং, ক্যাশিং সেটিংস ও ব্যবহারের ডেটা সতর্কভাবে পড়া
- টেস্ট কেস, JSONL লগ, মক মোড আর accuracy, precision, recall-এর মতো মেট্রিকসহ Python প্রম্পট এক্সপেরিমেন্ট চালানো
- হেল্ড-আউট সেট ও বেসলাইনসহ মূল্যায়ন ডেটাসেট বানানো এবং ভাষা ও প্রতিকূল ইনপুট জুড়ে রোবাস্টনেস টেস্ট করা
- প্রম্পট ইনজেকশন ও প্রাইভেসির ঝুঁকি চেনা, প্রম্পটিং যা ঠেকাতে পারে না তা জানা, আর টেস্ট ও চেঞ্জ লগসহ প্রম্পট টিমের হাতে তুলে দেওয়া
পাঠ্যক্রম
১. পড়ুন: AI-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং — অ্যাডভান্সড
১ টি আইটেম২. ইন্সট্রাকশন, মডেল ও রিজনিং
৩ টি আইটেম- থিঙ্কিং ও রিজনিং মডেল কীভাবে কাজ করে?13:26
৩. চেইন ও স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
৪ টি আইটেম- সিকোয়েনশিয়াল ও প্যারালাল এজেন্ট প্যাটার্ন8:21
- AI-কে আরও সঠিক করা: RAG, চেইন অফ থট ও চেইনিং14:11
- Pydantic দিয়ে OpenAI Structured Outputs8:47
- স্ট্রাকচার্ড LLM আউটপুটের জন্য Instructor ও Pydantic16:29
৪. টেমপ্লেট, মাল্টিমোডাল ও সেটিংস
৪ টি আইটেম- Langfuse-এ প্রম্পট ম্যানেজমেন্ট6:18
- কনটেক্সট উইন্ডো কী?11:30
- কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যাখ্যা10:05
- প্রম্পট ক্যাশিং কী?9:06
৫. নিজেকে যাচাই: রোল, চেইন ও স্কিমা
১ টি আইটেম৬. এক্সপেরিমেন্ট ও মূল্যায়ন
২ টি আইটেম- স্কেলযোগ্য মূল্যায়নের জন্য LLM-as-a-judge6:08
- AI রেড টিমিং কী?6:15
৭. নিজেকে যাচাই: ভ্যালিডেশন, মেট্রিক ও রিগ্রেশন
১ টি আইটেম৮. সিকিউরিটি ও অপারেশন
৩ টি আইটেম- ডাইরেক্ট প্রম্পট ইনজেকশন ব্যাখ্যা5:46
- ইনডাইরেক্ট প্রম্পট ইনজেকশন ব্যাখ্যা6:28
- Langfuse ওয়াকথ্রু: ট্রেসিং, মূল্যায়ন ও প্রম্পট ম্যানেজমেন্ট10:09
৯. নিজেকে যাচাই: চূড়ান্ত পরীক্ষা
১ টি আইটেম১০. পূর্ণদৈর্ঘ্যের কোর্স (ঐচ্ছিক)
৭ টি আইটেম- OpenAI Model Spec ও তার চেইন অফ কমান্ড37:26
- Claude-এর জন্য প্রম্পটিং প্লেবুক33:49
- নির্ভরযোগ্য অ্যাপের জন্য Structured Outputs (OpenAI DevDay)40:39
- OpenAI Build Hour: প্রম্পট ক্যাশিং56:03
- AI evals কীভাবে বানাবেন33:39
- AI জেলব্রেক থেকে প্রতিরক্ষা74:31
- LLM-এর ওপর আক্রমণের OWASP টপ ১০25:11
প্রয়োজনীয়তা
- বিগিনার কোর্স: AI-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং: বিগিনার
- Python 3.12 বা নতুন সংস্করণ এবং ফাংশন, ডিকশনারি ও ফাইল নিয়ে স্বাচ্ছন্দ্য (Level 0-এর আগের Python বিষয়)
- JSON আর API কল করার প্রাথমিক ধারণা (Level 0-এর আগের ব্যাকএন্ড বিষয় সাহায্য করবে)
- কোনো API কি বা পয়সা-দেওয়া অ্যাকাউন্ট লাগবে না: সব উদাহরণ অফলাইনে চলে
পর্যালোচনা
আলোচনায় যোগ দিতে সাইন ইন করুন।