লাভ:
- স্কিমা নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি কার্যকর প্রম্পট লিখতে পারে
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি ফলাফল যাচাই করার অভ্যাস অর্জন করে
- কর্পোরেট স্ট্যান্ডার্ডের সাথে অডিটিং লিঙ্ক করতে পারে
AI আপনার জন্য ফ্লোচার্ট যাচাই করে না। তিনি যা করেন তা হল ক্লান্তি বা এড়িয়ে যাওয়া ছাড়াই চেকলিস্ট অনুসরণ করা। সিদ্ধান্ত সবসময় ইঞ্জিনিয়ারের।
কি একটি ভাল অডিট আদেশ অন্তর্ভুক্ত
- প্রসঙ্গ: ক্ষমতা, লক্ষ্য আটার ধরন, গমের বৈশিষ্ট্য, কাজের সময় অনুমান।
- ইনপুট: স্কিমে সরঞ্জাম তালিকা (প্যাসেজ, রোল দৈর্ঘ্য, চালনী পৃষ্ঠ, পরিশোধক সংখ্যা)।
- স্ট্যান্ডার্ড: কোম্পানির নিজস্ব চেকলিস্ট বা রেফারেন্স প্ল্যান্ট ডেটা।
- পছন্দসই আউটপুট বিন্যাস: অনুসন্ধানের তালিকা, প্রতিটি অনুসন্ধানের জন্য যুক্তি, এবং তীব্রতা রেটিং।
নমুনা প্রম্পট
"নীচের ফ্লো চার্টটি 300 টন/24 ঘন্টার ক্ষমতার সুবিধার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, টাইপ 550 ময়দাকে লক্ষ্য করে। গম শক্ত, প্রোটিন 12.5%। আমাদের চেকলিস্ট অনুসারে স্কিমটি পরীক্ষা করুন: ক্ষমতা-চালনী পৃষ্ঠের সামঞ্জস্য, পরিশোধকের পর্যাপ্ততা, রিটার্ন লাইনের সংজ্ঞা, আকাঙ্ক্ষা / গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের নমুনা লিখুন। যৌক্তিকতা অনুমান করবেন না যেখানে আপনি নিশ্চিত নন, বলুন 'ডেটা অপর্যাপ্ত'।"
শেষ বাক্যটি গুরুত্বপূর্ণ: অনিশ্চিত হলে AI কে চুপ করতে বলা তার ফলাফলগুলি তৈরি করার ক্ষমতা হ্রাস করে।
আউটপুট যাচাই করুন
চিত্রে প্রতিটি অনুসন্ধান দৃশ্যত নিশ্চিত করুন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজ হল তালিকাটিকে সম্পূর্ণরূপে বাস্তবায়ন করা এবং আপনার কাজ হল এর যথার্থতা নিশ্চিত করা। যাচাই করা তথ্য গ্রাহকের কাছে যায় না।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে মূল্যবান অবদান নতুন তথ্য তৈরি করা নয়, তবে একটি বীট এড়িয়ে না গিয়ে আপনার জানা নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করা। ক্লান্তির সময় এড়িয়ে যাওয়া আইটেম খারাপ মানের সবচেয়ে সাধারণ কারণ।