حسب ضرورت GPTs (جسے "GPTs" یا "کسٹم اسسٹنٹ" بھی کہا جاتا ہے) افراد اور ٹیموں کو ChatGPT کے موزوں ورژن بنانے دیتے ہیں جو ہدایات، ریفرنس فائلز، ٹولز اور ورک فلوز کو سرایت کرتے ہیں۔ ان کے ساتھ شروع کرنا آسان ہے لیکن ان میں اہم حدود، خطرات اور انتخاب ہیں جن کے بارے میں آپ کو ڈیزائن، شائع یا انٹیگریٹ کرنے سے پہلے جاننے کی ضرورت ہے۔
اپنی مرضی کے مطابق GPT کیا ہے؟
حسب ضرورت GPTs (جسے اکثر ChatGPT کے اندر صرف "GPTs" کہا جاتا ہے) ChatGPT کے تیار کردہ ورژن ہیں جنہیں آپ کوڈ لکھے بغیر بنا سکتے ہیں۔ وہ نظام کی ہدایات، خصوصی علم (فائلیں، یو آر ایل، سرایت)، اور اختیاری ٹول انضمام کو یکجا کرتے ہیں تاکہ وہ ڈومین کے لیے مخصوص اسسٹنٹ کی طرح برتاؤ کریں — مثلاً، ایک قانونی خلاصہ کرنے والا، پروڈکٹ ڈیزائن پارٹنر، انٹرویو کوچ، یا اندرونی ہیلپ ڈیسک بوٹ۔ OpenAI نے GPT تخلیق کے تجربے کو بصری بلڈر کے ذریعے قابل رسائی بنانے کے لیے ڈیزائن کیا ہے: آپ بلڈر کو بتاتے ہیں کہ آپ کیا چاہتے ہیں اور یہ اسسٹنٹ کو سہارا دیتا ہے، جب کہ کنفیگر ٹیب آپ کو فائلیں، ٹولز اور گارڈریلز شامل کرنے دیتا ہے۔
کیوں ایک کی تعمیر؟
حسب ضرورت GPTs ٹیموں اور افراد کو اجازت دیتا ہے:
- ریپیٹ ایبل ورک فلوز (پروجیکٹ آن بورڈنگ، مواد ٹیمپلیٹس) کیپچر کریں۔
- ٹون/برانڈ گائیڈلائنز اور سوال و جواب کی پالیسیاں نافذ کریں۔
- سطحی ملکیتی علم (پروڈکٹ کے دستاویزات، پالیسیاں اپ لوڈ کریں)۔
- رگڑ کو کم کریں: صارف ہر سیشن میں ہدایات کو دہرانے کے بجائے ایک باخبر اسسٹنٹ کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں۔
ذیل میں میں ایک پیشہ ور، عملی گائیڈ کے ذریعے چلوں گا: مرحلہ وار تخلیق، ترتیب اور اشاعت، انضمام کے نمونے، ٹیسٹنگ اور گورننس۔
میں قدم بہ قدم اپنی مرضی کے مطابق GPT کیسے بناؤں؟
مرحلہ 1: اسسٹنٹ کے مقصد اور رکاوٹوں کی منصوبہ بندی کریں۔
بنیادی کاموں، ہدف استعمال کنندگان، اور اسسٹنٹ کو کیا نہیں کرنا چاہیے (حفاظت/تعمیل کے لیے) کا فیصلہ کریں۔ مثال: "قانونی کارروائیوں کے لیے معاہدہ کا خلاصہ جو کبھی قانونی مشورہ نہیں دیتا اور مبہم شقوں کو جھنڈا دیتا ہے۔" اس کو واضح کرنا آپ کی ہدایات اور جانچ کو تیز تر بناتا ہے۔
مرحلہ 2: GPT بلڈر کھولیں۔
ChatGPT کی بائیں سائڈبار سے پر جائیں۔ جی پی ٹیز → تخلیق کریں (یا chatgpt.com/gpts ملاحظہ کریں)۔ بلڈر عام طور پر ایک "تخلیق" (تصنیف) ٹیب، میٹا ڈیٹا اور اثاثوں کے لیے "کنفیگر" ٹیب، اور لائیو ٹیسٹنگ کے لیے "پیش نظارہ" ٹیب دکھاتا ہے۔
مرحلہ 3: سسٹم کی ہدایات اور شخصیت کی وضاحت کریں۔
کنفیگر ٹیب میں مختصر لیکن جامع ہدایات فراہم کریں:
- کردار: کیا اسسٹنٹ is (مثال کے طور پر، "پروکیورمنٹ ٹیموں کے لیے معاہدہ کا خلاصہ")۔
- برتاؤ: لہجہ، لفظی، اور رکاوٹیں (مثال کے طور پر، "خلاصہ کرنے سے پہلے ہمیشہ دستاویز کی گنجائش طلب کریں")۔
- ممنوعہ اعمال: کس چیز سے انکار کرنا ہے (مثال کے طور پر، "قانونی مشورہ نہ بنائیں؛ ہمیشہ کسی وکیل کی سفارش کریں")۔
یہ ہدایات مستقل رویے کی ریڑھ کی ہڈی کی تشکیل کرتی ہیں۔
مرحلہ 4: علم اور مثالیں اپ لوڈ کریں۔
حوالہ جاتی فائلیں (PDFs، docs)، FAQs، اور نمونہ Q→A منسلک کریں تاکہ GPT آپ کے ڈیٹا پر جوابات کی بنیاد رکھ سکے۔ ہر فائل کو فوکسڈ اور اچھی طرح سے منظم رکھیں—بڑے، شور والی دستاویزات کارکردگی کو کمزور کر سکتی ہیں۔ اپ لوڈ کردہ علم اسسٹنٹ کو سیشنز کے دوران مستقل، حقائق پر مبنی جوابات پیدا کرنے میں مدد کرتا ہے (لیکن یاد رکھیں کہ بعد میں بات چیت کی گئی یادداشت کے انتباہات)۔
مرحلہ 5: ضرورت پڑنے پر ایکشنز شامل کریں (APIs یا ٹولز سے جڑیں)
اگر آپ کے اسسٹنٹ کو بیرونی ڈیٹا (انوینٹری کی جانچ، کیلنڈر تک رسائی، CRM تلاش) کی ضرورت ہے، تو ترتیب دیں اپنی مرضی کے مطابق عمل۔ (جسے ٹولز بھی کہا جاتا ہے)۔ ایک ایکشن ایک متعین ویب API کال ہے جو اسسٹنٹ گفتگو کے دوران کر سکتا ہے۔ لائیو ڈیٹا حاصل کرنے، لین دین چلانے، یا جوابات کو بہتر بنانے کے لیے ان کا استعمال کریں۔ اعمال افادیت کو بڑھاتے ہیں لیکن پیچیدگی اور حفاظتی تقاضوں میں اضافہ کرتے ہیں۔
- پلگ انز یا ریئل ٹائم ڈیٹا (انوینٹری، کیلنڈرز) کے لیے قابل کال ویب APIs۔
- حسب ضرورت اعمال ویب ہک اینڈ پوائنٹس کے ذریعے (ٹریگر بناتا ہے، ٹکٹ بھیجتا ہے)۔
- کوڈ پر عمل درآمد یا جدید ٹولز ریاضی، فائل پارسنگ، یا ڈیٹا بیس کی تلاش کے لیے۔
مرحلہ 6: ماڈل اور کارکردگی کی تجارت کا انتخاب کریں۔
OpenAI تخلیق کاروں کو قیمت، رفتار اور صلاحیت کو متوازن کرنے کے لیے مختلف ChatGPT ماڈلز (بشمول مختلف GPT-5 فیملی اور مزید کمپیکٹ آپشنز) سے انتخاب کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کام کی پیچیدگی پر مبنی ایک ماڈل کا انتخاب کریں: مختصر خلاصہ یا استدلال کے لیے بڑے ماڈل؛ سادہ سوال و جواب کے لیے چھوٹے/سستے ماڈل۔ حسب ضرورت GPTs کے لیے توسیع شدہ ماڈل سپورٹ — اس بات پر توجہ دیں کہ آپ کا اکاؤنٹ کون سے ماڈل استعمال کر سکتا ہے۔
مرحلہ 7: پیش نظارہ، جانچ، اور تکرار کریں۔
حقیقی صارف کے اشارے کی نقل کرنے کے لیے پیش نظارہ ٹیب کا استعمال کریں۔ ٹیسٹ ایج کیسز، مخالفانہ اشارے، اور غلطی کے راستے (مثلاً، گمشدہ ڈیٹا یا صارف کا مبہم ارادہ)۔ ہدایات، فائلوں اور اعمال پر اعادہ کریں جب تک کہ برتاؤ قابل اعتماد نہ ہو۔
ٹریک کریں:
- جوابات کی درستگی (کیا حقائق اپ لوڈ کردہ فائلوں پر مبنی ہیں؟)
- ٹون اور فارمیٹ (کیا یہ متوقع ڈھانچے میں ڈیلیوریبلز پیدا کرتا ہے؟)
- حفاظتی جوابات (ممنوعہ اعمال کے لیے پوچھے جانے پر کیا یہ انکار کرتا ہے یا بڑھتا ہے؟)
مرحلہ 8: شائع کریں، اشتراک کریں، یا نجی رکھیں
آپ اپنا GPT اس پر شائع کر سکتے ہیں:
- آپ کی تنظیم کا نجی کیٹلاگ (ٹیم/انٹرپرائز)،
- عوامی GPT اسٹور (اگر آپ وسیع تر دریافت چاہتے ہیں)،
- یا اسے صرف اندرونی استعمال کے لیے نجی رکھیں۔
اگر عوامی طور پر شائع کر رہے ہیں، تو انکشاف کے اصولوں پر عمل کریں: بتائیں کہ آیا یہ بیرونی APIs استعمال کرتا ہے، ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے، یا اس کی حدود ہیں۔ GPT اسٹور تخلیق کاروں کے لیے دریافت اور (کچھ ادوار میں) آمدنی کے پروگرام کو قابل بناتا ہے۔
کسٹم جی پی ٹی کو مربوط کرنے کے لیے آپ کون سے بیرونی API استعمال کر سکتے ہیں؟
انضمام کے متعدد نمونے اور بہت سے APIs ہیں جو آپ اپنی مرضی کے مطابق GPT (یا ایک GPT کو لپیٹنے والی ایپ میں) لگا سکتے ہیں۔ اپنی ضرورت کی صلاحیت کی بنیاد پر انتخاب کریں - لائیو ڈیٹا / اعمال, بازیافت (RAG) / علم, آٹومیشن / آرکیسٹریشن، یا ایپ کے لیے مخصوص خدمات.
1) اوپن اے آئی / چیٹ جی پی ٹی پلگ انز (اوپن اے پی آئی + مینی فیسٹ) — ماڈل سے شروع کی گئی API کالز کے لیے
یہ کیا ہے: اپنے REST API کو ایک کے ذریعے ChatGPT پر ظاہر کرنے کا ایک معیاری طریقہ ai-plugin.json مینی فیسٹ + ایک اوپن اے پی آئی اسپیک تاکہ ماڈل کر سکے۔ فون گفتگو کے دوران آپ کے اختتامی نکات۔ اس کا استعمال اس وقت کریں جب آپ چاہتے ہیں کہ جی پی ٹی لائیو معلومات حاصل کرے یا کارروائی کرے (فلائٹ بک کرے، انوینٹری پوچھے، تلاش چلائے)۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ چاہتے ہیں کہ GPT ڈیٹا کی درخواست کرے یا کوئی کارروائی کرے۔ کے دوران چیٹ موڑ (ماڈل منتخب کرتا ہے کہ کس API کو کال کرنا ہے)۔ عام مثالیں: ٹکٹنگ سسٹم، پروڈکٹ کیٹلاگ، قیمتوں کا تعین کرنے والے انجن، حسب ضرورت تلاش کے اختتامی نکات۔
پیشہ:
- قدرتی LLM→API کا بہاؤ (ماڈل کا انتخاب اور وجوہات جو بنانے کی ضرورت ہے)۔
- OpenAPI استعمال کرتا ہے، لہذا یہ معیاری API ٹولنگ کے ساتھ ضم ہوجاتا ہے۔
Cons: - ایک محفوظ API، مینی فیسٹ اور auth فلو (OAuth یا API-key) بنانے کی ضرورت ہے۔
- حفاظتی سطح کا علاقہ - کم از کم استحقاق کے لیے بہترین طریقوں پر عمل کریں۔
2) اوپن اے آئی اسسٹنٹ / ریسپانس API اور فنکشن کالنگ
یہ کیا ہے: OpenAI کے اسسٹنٹس/ ریسپانس/ فنکشن کالنگ فیچرز آپ کو پروگرام کے لحاظ سے ہدایات، ٹولز اور فنکشن کی تعریفیں لکھ کر اپنی ایپ کے اندر اسسٹنٹس بنانے دیتی ہیں۔ اس کا استعمال اس وقت کریں جب آپ کی ایپلیکیشن کو تعییناتی آرکیسٹریشن کی ضرورت ہو — آپ کی ایپ ماڈل کو کال کرتی ہے، ماڈل ایک فنکشن کال واپس کرتا ہے، آپ کی ایپ اس پر عمل کرتی ہے، اور آپ نتیجہ واپس دیتے ہیں۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ کو ورک فلو پر سخت کنٹرول کی ضرورت ہے، اپنے بیک اینڈ میں ٹول کالز میں ثالثی کرنا چاہتے ہیں، یا ہر بیرونی کال کو لاگ ان اور توثیق کرتے ہوئے اپنے موجودہ APIs کے ساتھ ماڈلز کو ضم کرنا چاہتے ہیں۔
پیشہ:
- مکمل کنٹرول اور توثیق اور آڈیٹنگ کو نافذ کرنے میں آسان۔
- سرور سائیڈ آرکیسٹریشن اور سیکیورٹی کنٹرولز کے ساتھ اچھی طرح کام کرتا ہے۔
Cons: - آپ کی ایپ کو آرکیسٹریشن پرت (مزید ڈیو ورک) کو نافذ کرنا ہوگا۔
- پروگرامی کنٹرول کے لیے
3) بازیافت / RAG APIs (ویکٹر DBs + سرایت کرنے کی خدمات)
یہ کیا ہے: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ماڈل کو سیاق و سباق فراہم کرنے کے لیے ایمبیڈنگز انجن + ویکٹر ڈیٹا بیس کا استعمال کرتا ہے۔ عام انتخاب: پنکون, بنائی, Chroma کی, ملواس - یہ آپ کے پی ڈی ایف، دستاویزات کو انڈیکس کرنے اور درخواست کے وقت ماڈل میں انتہائی متعلقہ حصئوں کو واپس کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ GPTs کو بڑے پیمانے پر قابل اعتماد، نجی علم دینے کا یہ معیاری طریقہ ہے۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ کو اندرونی دستاویزات، پروڈکٹ مینوئل، معاہدوں کے بڑے کارپورا سے جواب دینے کے لیے یا "میموری" کو بیرونی طور پر ذخیرہ کرنے کے لیے جی پی ٹی کی ضرورت ہے۔
پیشہ:
- زمینی جوابات کے ذریعے فریب کو بہت کم کرتا ہے۔
- بڑے کارپورا کے پیمانے۔
Cons: - ای ٹی ایل (چنکنگ، ایمبیڈنگ، انڈیکسنگ) اور بازیافت پرت کی ضرورت ہے۔
- بہت بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے تاخیر اور لاگت پر غور کرنا۔
- آپ کے دستاویزات میں GPTs کو گراؤنڈ کرنے کے لیے
4) نو کوڈ / آٹومیشن پلیٹ فارمز (زپیئر، میک/انٹیگرومیٹ، n8n، پاور آٹومیٹ)
یہ کیا ہے: ChatGPT (یا آپ کا بیک اینڈ جسے ChatGPT کہتے ہیں) کو سینکڑوں تھرڈ پارٹی APIs (Sheets، Slack، CRM، ای میل) کے ساتھ مربوط کرنے کے لیے آٹومیشن پلیٹ فارمز کا استعمال کریں۔ یہ خدمات آپ کو ورک فلو کو متحرک کرنے دیتی ہیں (مثال کے طور پر: چیٹ کے نتیجے پر، کسی Zap کو کال کریں جو Slack پر پوسٹ کرتا ہے، Google Sheets کو اپ ڈیٹ کرتا ہے، یا GitHub کا مسئلہ بناتا ہے)۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ کم کوشش کے انضمام، فوری پروٹو ٹائپس، یا بغیر گلو کوڈ بنائے بہت سے SaaS اینڈ پوائنٹس کو جوڑنا چاہتے ہیں۔
پیشہ:
- تار لگانے کے لیے تیز؛ کوئی بھاری پسدید کی ضرورت نہیں ہے.
- اندرونی آٹومیشنز اور اطلاعات کے لیے بہت اچھا ہے۔
Cons: - حسب ضرورت بیک اینڈز سے کم لچکدار اور بعض اوقات سست۔
- اسناد اور ڈیٹا ریذیڈنسی کا احتیاط سے انتظام کرنا چاہیے۔
5) ایپ کے لیے مخصوص APIs اور ویب ہکس (Slack، GitHub، Google Workspace، CRMs)
یہ کیا ہے: بہت سے پروڈکٹ انٹیگریشنز صرف پلیٹ فارم APIs ہیں جنہیں آپ پہلے سے جانتے ہیں — گفتگو کے لیے Slack API، مسائل/PRs کے لیے GitHub API، Google Sheets API، Salesforce API، کیلنڈر APIs، وغیرہ۔ ایک GPT یا آپ کی آرکیسٹریشن لیئر ڈیٹا کو پڑھنے/لکھنے کے لیے ان APIs کو براہ راست (یا پلگ ان/زاپ کے ذریعے) کال کر سکتی ہے۔ مثال: ایک GPT جو مسائل کو حل کرتا ہے اور GitHub API کے ذریعے PRs کھولتا ہے۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ کو ایک مخصوص SaaS (پیغامات پوسٹ کرنا، ٹکٹ کھولنا، ریکارڈ پڑھنا) کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے اسسٹنٹ کی ضرورت ہے۔
پیشہ:
- اپنے ٹولز میں کام کرنے کی براہ راست صلاحیت۔
Cons: - ہر بیرونی انضمام تصدیق اور حفاظتی تقاضوں کو بڑھاتا ہے۔
6) مڈل ویئر / آرکیسٹریشن لائبریریاں اور ایجنٹ فریم ورک (LangChain، Semantic Kernel، LangGraph، وغیرہ)
یہ کیا ہے: لائبریریاں جو ویکٹر DBs، ٹولز اور APIs کو کنیکٹر فراہم کر کے LLM ایپس کی تعمیر کو آسان بناتی ہیں۔ وہ ساخت کے اشارے، بازیافت، چین کالز، اور مشاہدہ فراہم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ LangChain (اور متعلقہ فریم ورک) عام طور پر ماڈلز کو بیرونی APIs اور RAG پائپ لائنوں سے جوڑنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: آپ ایک پروڈکشن ایپ بنا رہے ہیں، دوبارہ قابل استعمال اجزاء کی ضرورت ہے، یا ایک جگہ پر ٹول کے استعمال، دوبارہ کوششوں اور کیشنگ کا انتظام کرنا چاہتے ہیں۔
پیشہ:
- ترقی کو تیز کرتا ہے؛ بہت سے بلٹ ان کنیکٹر۔
Cons: - انحصار پرت جوڑتا ہے جسے آپ کو برقرار رکھنا ضروری ہے۔
تجویز کردہ انضمام کے نمونے (فوری ترکیبیں)
- پلگ ان فرسٹ (ماڈل سے چلنے والے ورک فلو کے لیے بہترین): ایک محفوظ REST API لاگو کریں → OpenAPI spec + ai-plugin.json شائع کریں → GPT (پلگ ان فعال) کو چیٹس کے دوران اسے کال کرنے کی اجازت دیں۔ مصنوعات کی تلاش اور کارروائیوں کے لیے اچھا ہے۔
- ایپ آرکیسٹریٹڈ (سخت کنٹرول کے لیے بہترین): آپ کی ایپ صارف کا ان پٹ جمع کرتی ہے → ٹولز/فنکشن کی تعریفوں کے ساتھ OpenAI اسسٹنٹس/Responses API کو کال کرتی ہے → اگر ماڈل کسی فنکشن کی درخواست کرتا ہے، تو آپ کی ایپ آپ کے اندرونی APIs (یا دوسری سروسز کو کال کرتی ہے) کے خلاف توثیق کرتی ہے اور اس پر عمل درآمد کرتی ہے اور ماڈل کو نتائج واپس کرتی ہے۔ آڈٹ ایبلٹی اور حفاظت کے لیے اچھا ہے۔
- RAG کی حمایت یافتہ (علمی بھاری GPTs کے لیے بہترین): دستاویزات کو ویکٹر DB (Pinecone/Weaviate/Chroma) میں انڈیکس کریں → جب صارف پوچھے، اوپر والے حصئوں کو بازیافت کریں → حاصل شدہ متن کو ماڈل میں سیاق و سباق کے طور پر پاس کریں (یا بازیافت پلگ ان کا استعمال کریں) زمینی جوابات کے لیے۔
- آٹومیشن پل (ساس کو گلو کرنے کے لیے بہترین): GPT آؤٹ پٹس کو SaaS APIs تک پہنچانے کے لیے Zapier/Make/n8n کا استعمال کریں (Slack پر پوسٹ کریں، ٹکٹ بنائیں، قطاریں شامل کریں)۔ غیر انجینئر دوستانہ انضمام اور فوری آٹومیشن کے لیے اچھا ہے۔
میں محفوظ ٹول کالز کیسے ڈیزائن کروں؟
- کم از کم استحقاق کی اسناد کا استعمال کریں (صرف پڑھنے کے لیے جہاں ممکن ہو)۔
- اہم فیصلوں کے لیے ان پر بھروسہ کرنے سے پہلے تمام بیرونی ردعمل کی توثیق کریں۔
- ریٹ کی حد اور ٹول کے استعمال کی نگرانی کریں، اور آڈٹ کے لیے API کالز کو لاگ کریں۔
جی پی ٹی بمقابلہ پلگ ان: ایک حسب ضرورت GPT ChatGPT کے اندر ایک کنفیگرڈ اسسٹنٹ ہے (کوڈ کی ضرورت نہیں ہے)، جبکہ ایک پلگ ان ایک انضمام ہے جو ChatGPT کو بیرونی APIs کو کال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ دونوں کو یکجا کر سکتے ہیں: ایک GPT بلٹ ان ہدایات کے ساتھ + منسلک پلگ ان ہکس ریئل ٹائم ڈیٹا حاصل کرنے یا کارروائیاں کرنے کے لیے۔
مجھے تعینات کردہ GPT کی جانچ، پیمائش اور حکومت کیسے کرنی چاہیے؟
رول آؤٹ سے پہلے مجھے کون سے ٹیسٹ کرنے چاہئیں؟
- فنکشنل ٹیسٹ: کیا آؤٹ پٹ 50-100 نمائندہ اشارے پر توقعات سے میل کھاتے ہیں؟
- تناؤ کے ٹیسٹ: ناکامی کے طریقوں کو چیک کرنے کے لیے مخالفانہ یا خراب ان پٹ کو فیڈ کریں۔
- رازداری کے ٹیسٹ: اس بات کو یقینی بنائیں کہ اسسٹنٹ داخلی دستاویز کے ٹکڑوں کو غیر مجاز صارفین کو لیک نہیں کرتا ہے۔
کون سے میٹرکس اہم ہیں؟
- درستگی / درستگی ایک لیبل والے سیٹ کے خلاف۔
- فوری کامیابی کی شرح (سوالات کا فیصد جنہوں نے قابل عمل آؤٹ پٹ واپس کیا)۔
- اضافے کی شرح (یہ کتنی بار ناکام ہوا اور انسانی ہینڈ آف کی ضرورت ہے)۔
- صارف کا اطمینان مختصر میں چیٹ کی درجہ بندی کے اشارے کے ذریعے۔
حکمرانی کیسے برقرار رکھی جائے؟
- ہدایات کی تبدیلیوں اور فائل اپ ڈیٹس کے لیے ایک چینج لاگ کو برقرار رکھیں۔
- GPTs میں ترمیم/شائع کرنے کے لیے کردار پر مبنی رسائی کا استعمال کریں۔
- ڈیٹا کی حساسیت اور پالیسی کی ترتیب کے لیے وقتاً فوقتاً دوبارہ آڈٹ کا شیڈول بنائیں۔
اہم حدود اور گٹچس جو آپ کو معلوم ہونا چاہیے۔
- کسٹم GPTs ایک سیشن کے دوران APIs کو کال کر سکتے ہیں (پلگ ان/ایکشنز کے ذریعے)، لیکن "آرام کے وقت" ڈیٹا کو کسٹم GPT میں دھکیلنے کی حدود ہیں۔ عملی طور پر اس کا مطلب ہے کہ آپ GPT سے شروع کی گئی کالیں (پلگ ان یا فنکشنز) کر سکتے ہیں یا آپ کی ایپ API کے ذریعے ماڈل کو کال کر سکتی ہے، لیکن آپ عام طور پر ڈیٹا کو غیر مطابقت پذیر طور پر کسی میزبان کسٹم GPT مثال میں نہیں ڈال سکتے جیسے کہ بیرونی ویب ہکس کو فائر کرنا جسے GPT خود بخود بعد میں استعمال کر لے گا۔ تازہ ترین رویے کے لیے پروڈکٹ کی دستاویزات اور کمیونٹی تھریڈز کو چیک کریں۔
- سلامتی اور رازداری: پلگ انز اور API انضمام حملے کی سطح کو بڑھاتے ہیں (OAuth بہاؤ، ڈیٹا کے اخراج کا خطرہ)۔ پلگ ان کے اختتامی پوائنٹس اور فریق ثالث کے ٹولز کو توثیق ہونے تک ناقابل اعتماد سمجھیں، اور کم از کم استحقاق کی تصدیق + لاگنگ کی پیروی کریں۔ صنعت کی رپورٹنگ اور آڈٹ نے پلگ ان کے حفاظتی خطرات کو اجاگر کیا ہے۔ سنجیدگی سے اس کا علاج کریں.
- تاخیر اور لاگت: لائیو API کالز اور بازیافت میں تاخیر اور ٹوکنز شامل کریں (اگر آپ پرامپٹس میں بازیافت شدہ متن شامل کریں)۔ کیشنگ کے لیے معمار اور بازیافت شدہ سیاق و سباق کے دائرہ کار کو محدود کریں۔
- گورننس: اندرونی GPTs کے لیے، کنٹرول کریں کہ کون پلگ انز شامل کر سکتا ہے، کن APIs کو بلایا جا سکتا ہے، اور منظوری/آڈٹ کے عمل کو برقرار رکھیں۔
میں اشارے کو کیسے بہتر بنا سکتا ہوں، فریب کو کم کر سکتا ہوں، اور بھروسے کو بہتر بنا سکتا ہوں؟
عملی تکنیک
- ذرائع کے حوالے سے اینکر کے جوابات: اپ لوڈ کردہ فائلوں سے حقائق کھینچتے وقت GPT سے دستاویز کا نام اور پیراگراف نمبر بتانے کو کہیں۔
- مرحلہ وار استدلال کی ضرورت ہے۔: پیچیدہ فیصلوں کے لیے، سوچ کی ایک مختصر زنجیر یا نمبر والے اقدامات کے لیے پوچھیں (پھر خلاصہ کریں)۔
- تصدیقی اقدامات استعمال کریں۔: GPT کے جوابات کے بعد، اسے منسلک فائلوں کے خلاف ایک مختصر تصدیقی پاس چلانے اور اعتماد کا سکور واپس کرنے کی ہدایت کریں۔
- اختراع کو محدود کریں۔: ایک ہدایت شامل کریں جیسے "اگر اسسٹنٹ کو یقین نہیں ہے تو جواب دیں: 'میرے پاس کافی معلومات نہیں ہیں — براہ کرم X اپ لوڈ کریں یا Y سے پوچھیں۔'
خودکار ٹیسٹ اور انسانی جائزے کے لوپس استعمال کریں۔
- "گولڈن پرامپٹس" کا ایک چھوٹا کارپس بنائیں اور کسی بھی ہدایات میں تبدیلی کے بعد چلنے کے لیے متوقع آؤٹ پٹ۔
- ابتدائی رول آؤٹ کے دوران ہائی رسک سوالات کے لیے ہیومن ان دی لوپ (HITL) کا استعمال کریں۔
حتمی سفارشات
اگر آپ ابھی شروع کر رہے ہیں، تو استعمال کی ایک تنگ صورت (مثال کے طور پر، داخلی آن بورڈنگ اسسٹنٹ یا کوڈ ریویوور) کو منتخب کریں اور GPT بلڈر کے مکالماتی تخلیق کے بہاؤ کا استعمال کرتے ہوئے تیزی سے اعادہ کریں۔ علمی ذرائع کو مختصر اور ورژن میں رکھیں، ٹیسٹوں کا ایک چھوٹا سا مجموعہ بنائیں، اور سخت اجازت کو نافذ کریں۔ آج حسب ضرورت GPTs کے لیے میموری کی حد کو ذہن میں رکھیں — مسلسل میموری کے اختیارات تیار ہونے تک تسلسل فراہم کرنے کے لیے پروجیکٹس اور اپ لوڈ کردہ حوالہ جات کا استعمال کریں۔
شروع
CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو معروف فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — کو ایک واحد، ڈویلپر کے لیے دوستانہ انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔
شروع کرنے کے لیے، میں chatgpt ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !