প্রম্পট API সহ সেশন পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন

প্রকাশিত: জানুয়ারী 27, 2025

ব্যাখ্যাকারী ওয়েব এক্সটেনশন ক্রোম স্ট্যাটাস অভিপ্রায়
গিটহাব পরীক্ষামূলক ইপিপিতে ক্রোম বিটা Chrome 137 বিটা দেখুন পরীক্ষা করার অভিপ্রায়

প্রম্পট API- এর একটি মূল বৈশিষ্ট্য হল সেশন। তারা আপনাকে AI মডেলের সাথে এক বা একাধিক চলমান কথোপকথন করতে দেয়, মডেলটি যা বলা হয়েছিল তার প্রেক্ষাপটের ট্র্যাক না হারিয়ে। এই নির্দেশিকা ভাষা মডেলের সাথে সেশন পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের পরিচয় দেয়।

আপনি যদি একটি ক্লাসিক চ্যাটবট তৈরি করেন, যেখানে একজন ব্যবহারকারী AI এর সাথে যোগাযোগ করে তাহলে আপনি এক বা একাধিক সমান্তরাল সেশনের জন্য সেশন পরিচালনায় নিযুক্ত হতে চাইতে পারেন। অথবা, যদি আপনার কাছে একটি গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা সিস্টেম থাকে যেখানে একজন সমর্থন এজেন্ট সমান্তরালভাবে একাধিক গ্রাহকের সাথে লেনদেন করে এবং সহায়তা এজেন্টকে বিভিন্ন কথোপকথন ট্র্যাক রাখতে সহায়তা করার জন্য AI ব্যবহার করে।

একটি প্রাথমিক প্রম্পট সহ একটি সেশন শুরু করুন

একটি প্রাথমিক প্রম্পট শুরুতে সেশনের প্রসঙ্গ সেট আপ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি মডেলটিকে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে তা বলতে প্রাথমিক প্রম্পট ব্যবহার করতে পারেন।

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }],
});
console.log(await languageModel.prompt('Tell me a joke.'));
// 'Avast ye, matey! What do you call a lazy pirate?\n\nA **sail-bum!**\n\nAhoy
// there, me hearties!  Want to hear another one? \n'

একটি প্রধান অধিবেশন ক্লোন করুন

আপনি যদি একটি অধিবেশন শেষ হওয়ার পরে একটি নতুন অধিবেশন শুরু করতে চান, বা যদি আপনি সমান্তরালে একাধিক স্বাধীন কথোপকথন করতে চান তবে আপনি একটি প্রধান অধিবেশন ক্লোন করতে পারেন।

ক্লোনটি সেশন প্যারামিটারগুলিকে উত্তরাধিকারসূত্রে পায়, যেমন temperature বা topK , এবং যেকোনো সেশন ইন্টারঅ্যাকশন ইতিহাস। এটি উপযোগী যদি, উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি প্রাথমিক প্রম্পট দিয়ে প্রধান অধিবেশন শুরু করেন। এইভাবে, আপনার অ্যাপটিকে শুধুমাত্র একবার এই কাজটি করতে হবে—সমস্ত ক্লোন প্রধান সেশন থেকে প্রাথমিক প্রম্পট উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }]
});

// The original session `languageModel` remains unchanged, and
// the two clones can be interacted with independently from each other.
const firstClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
const secondClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
// Interact with the sessions independently.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about parrots.');
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about treasure troves.');
// Each session keeps its own context.
// The first session's context is jokes about parrots.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');
// The second session's context is jokes about treasure troves.
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');

একটি অতীত সেশন পুনরুদ্ধার করুন

প্রাথমিক প্রম্পট সহ, আপনি আরও ভাল ফলাফল তৈরি করতে উদাহরণের প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়াগুলির একটি সেট সহ মডেলটিকে প্রাইম করতে পারেন। এটি প্রায়শই এন-শট প্রম্পটিং- এ ব্যবহৃত হয়, এমন প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে যা আপনার প্রত্যাশার প্রতিফলন ঘটায়।

আপনি যদি মডেলের সাথে চলমান কথোপকথনগুলির উপর নজর রাখেন, আপনি একটি সেশন পুনরুদ্ধার করতে এই অনুশীলনটি ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ, একটি ব্রাউজার রিস্টার্ট হওয়ার পর, আপনি আপনার ব্যবহারকারীকে যে মডেলের সাথে জড়িত থাকা চালিয়ে যেতে সাহায্য করতে পারেন যেখান থেকে তারা ছেড়ে গেছে। একটি পদ্ধতি হল স্থানীয় স্টোরেজে সেশন ইতিহাসের ট্র্যাক রাখা।

// Restore the session from localStorage, or initialize a new session.
// The UUID is hardcoded here, but would come from a
// session picker in your user interface.
const uuid = '7e62c0e0-6518-4658-bc38-e7a43217df87';

function getSessionData(uuid) {
  try {
    const storedSession = localStorage.getItem(uuid);
    return storedSession ? JSON.parse(storedSession) : false;
  } catch {
    return false;
  }
}

let sessionData = getSessionData(uuid);

// Initialize a new session.
if (!sessionData) {
  // Get the current default parameters so they can be restored as they were,
  // even if the default values change in the future.
  const { defaultTopK, defaultTemperature } =
    await LanguageModel.params();
  sessionData = {
    initialPrompts: [],
    topK: defaultTopK,
    temperature: defaultTemperature,
  };
}

// Initialize the session with the (previously stored or new) session data.
const languageModel = await LanguageModel.create(sessionData);

// Keep track of the ongoing conversion and store it in localStorage.
const prompt = 'Tell me a joke';
try {
  const stream = languageModel.promptStreaming(prompt);
  let result = '';
  // You can already work with each `chunk`, but then store
  // the final `result` in history.
  for await (const chunk of stream) {
    // In practice, you'd render the chunk.
    console.log(chunk);
    result = chunk;
  }

  sessionData.initialPrompts.push(
    { role: 'user', content: prompt },
    { role: 'assistant', content: result },
  );

  // To avoid growing localStorage infinitely, make sure to delete
  // no longer used sessions from time to time.
  localStorage.setItem(uuid, JSON.stringify(sessionData));
} catch (err) {
  console.error(err.name, err.message);
}

ব্যবহারকারীকে মডেল বন্ধ করতে দিয়ে সেশন কোটা সংরক্ষণ করুন

প্রতিটি সেশনের একটি প্রসঙ্গ উইন্ডো থাকে যা আপনি সেশনের প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্র maxTokens , tokensLeft , এবং tokensSoFar অ্যাক্সেস করে দেখতে পারেন।

const { maxTokens, tokensLeft, tokensSoFar } = languageModel;

যখন এই প্রসঙ্গ উইন্ডোটি অতিক্রম করা হয়, এটি সেশনটিকে সবচেয়ে পুরানো বার্তাগুলির ট্র্যাক হারাতে দেয়, যা অবাঞ্ছিত হতে পারে কারণ এই প্রসঙ্গটি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কোটা সংরক্ষণ করতে, যদি একটি প্রম্পট জমা দেওয়ার পরে ব্যবহারকারী দেখেন যে একটি উত্তর কার্যকর হবে না, তাহলে AbortController ব্যবহার করে তাদের ভাষা মডেলটিকে উত্তর দেওয়া থেকে বিরত করার অনুমতি দিন।

prompt() এবং promptStreaming() উভয় পদ্ধতিই ব্যবহারকারীকে সেশন বন্ধ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য একটি signal ক্ষেত্র সহ একটি ঐচ্ছিক দ্বিতীয় প্যারামিটার গ্রহণ করে।

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

try {
  const stream = languageModel.promptStreaming('Write me a poem!', {
    signal: controller.signal,
  });
  for await (const chunk of stream) {
    console.log(chunk);
  }
} catch (err) {
  // Ignore `AbortError` errors.
  if (err.name !== 'AbortError') {
    console.error(err.name, err.message);
  }
}

ডেমো

এআই সেশন ম্যানেজমেন্টের ডেমোতে এআই সেশন ম্যানেজমেন্ট অ্যাকশনে দেখুন। প্রম্পট API এর সাথে একাধিক সমান্তরাল কথোপকথন তৈরি করুন, ট্যাবটি পুনরায় লোড করুন বা এমনকি আপনার ব্রাউজারটি পুনরায় চালু করুন এবং আপনি যেখানে ছেড়েছিলেন সেখানে চালিয়ে যান। GitHub-এ সোর্স কোড দেখুন।

প্রম্পট API এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করুন

এই কৌশলগুলি এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলির সাথে চিন্তাভাবনা করে AI সেশনগুলি পরিচালনা করে, আপনি আরও দক্ষ, প্রতিক্রিয়াশীল এবং ব্যবহারকারীকেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশন সরবরাহ করে প্রম্পট API-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে পারেন। আপনি এই পদ্ধতিগুলিও একত্রিত করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীকে একটি পুনরুদ্ধার করা অতীতের সেশন ক্লোন করার অনুমতি দিয়ে, যাতে তারা "কি হলে" পরিস্থিতি চালাতে পারে।

স্বীকৃতি

সেবাস্টিয়ান বেঞ্জ , আন্দ্রে বান্দারা , ফ্রাঁসোয়া বিউফোর্ট , এবং আলেকজান্দ্রা ক্লেপার এই নির্দেশিকাটি পর্যালোচনা করেছেন।

,

প্রকাশিত: জানুয়ারী 27, 2025

ব্যাখ্যাকারী ওয়েব এক্সটেনশন ক্রোম স্ট্যাটাস অভিপ্রায়
গিটহাব পরীক্ষামূলক ইপিপিতে ক্রোম বিটা Chrome 137 বিটা দেখুন পরীক্ষা করার অভিপ্রায়

প্রম্পট API- এর একটি মূল বৈশিষ্ট্য হল সেশন। তারা আপনাকে AI মডেলের সাথে এক বা একাধিক চলমান কথোপকথন করতে দেয়, মডেলটি যা বলা হয়েছিল তার প্রেক্ষাপটের ট্র্যাক না হারিয়ে। এই নির্দেশিকা ভাষা মডেলের সাথে সেশন পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের পরিচয় দেয়।

আপনি যদি একটি ক্লাসিক চ্যাটবট তৈরি করেন, যেখানে একজন ব্যবহারকারী AI এর সাথে যোগাযোগ করে তাহলে আপনি এক বা একাধিক সমান্তরাল সেশনের জন্য সেশন পরিচালনায় নিযুক্ত হতে চাইতে পারেন। অথবা, যদি আপনার কাছে একটি গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা সিস্টেম থাকে যেখানে একজন সমর্থন এজেন্ট সমান্তরালভাবে একাধিক গ্রাহকের সাথে লেনদেন করে এবং সহায়তা এজেন্টকে বিভিন্ন কথোপকথন ট্র্যাক রাখতে সহায়তা করার জন্য AI ব্যবহার করে।

একটি প্রাথমিক প্রম্পট সহ একটি সেশন শুরু করুন

একটি প্রাথমিক প্রম্পট শুরুতে সেশনের প্রসঙ্গ সেট আপ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি মডেলটিকে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে তা বলতে প্রাথমিক প্রম্পট ব্যবহার করতে পারেন।

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }],
});
console.log(await languageModel.prompt('Tell me a joke.'));
// 'Avast ye, matey! What do you call a lazy pirate?\n\nA **sail-bum!**\n\nAhoy
// there, me hearties!  Want to hear another one? \n'

একটি প্রধান অধিবেশন ক্লোন করুন

আপনি যদি একটি অধিবেশন শেষ হওয়ার পরে একটি নতুন অধিবেশন শুরু করতে চান, বা যদি আপনি সমান্তরালে একাধিক স্বাধীন কথোপকথন করতে চান তবে আপনি একটি প্রধান অধিবেশন ক্লোন করতে পারেন।

ক্লোনটি সেশন প্যারামিটারগুলিকে উত্তরাধিকারসূত্রে পায়, যেমন temperature বা topK , এবং যেকোনো সেশন ইন্টারঅ্যাকশন ইতিহাস। এটি উপযোগী যদি, উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি প্রাথমিক প্রম্পট দিয়ে প্রধান অধিবেশন শুরু করেন। এইভাবে, আপনার অ্যাপটিকে শুধুমাত্র একবার এই কাজটি করতে হবে—সমস্ত ক্লোন প্রধান সেশন থেকে প্রাথমিক প্রম্পট উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।

const languageModel = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [{
    role: 'system',
    content: 'You are a helpful assistant and you speak like a pirate.'
  }]
});

// The original session `languageModel` remains unchanged, and
// the two clones can be interacted with independently from each other.
const firstClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
const secondClonedLanguageModel = await languageModel.clone();
// Interact with the sessions independently.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about parrots.');
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me a joke about treasure troves.');
// Each session keeps its own context.
// The first session's context is jokes about parrots.
await firstClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');
// The second session's context is jokes about treasure troves.
await secondClonedLanguageModel.prompt('Tell me another.');

একটি অতীত সেশন পুনরুদ্ধার করুন

প্রাথমিক প্রম্পট সহ, আপনি আরও ভাল ফলাফল তৈরি করতে উদাহরণের প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়াগুলির একটি সেট সহ মডেলটিকে প্রাইম করতে পারেন। এটি প্রায়শই এন-শট প্রম্পটিং- এ ব্যবহৃত হয়, এমন প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে যা আপনার প্রত্যাশার প্রতিফলন ঘটায়।

আপনি যদি মডেলের সাথে চলমান কথোপকথনগুলির উপর নজর রাখেন, আপনি একটি সেশন পুনরুদ্ধার করতে এই অনুশীলনটি ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ, একটি ব্রাউজার রিস্টার্ট হওয়ার পর, আপনি আপনার ব্যবহারকারীকে যে মডেলের সাথে জড়িত থাকা চালিয়ে যেতে সাহায্য করতে পারেন যেখান থেকে তারা ছেড়ে গেছে। একটি পদ্ধতি হল স্থানীয় স্টোরেজে সেশন ইতিহাসের ট্র্যাক রাখা।

// Restore the session from localStorage, or initialize a new session.
// The UUID is hardcoded here, but would come from a
// session picker in your user interface.
const uuid = '7e62c0e0-6518-4658-bc38-e7a43217df87';

function getSessionData(uuid) {
  try {
    const storedSession = localStorage.getItem(uuid);
    return storedSession ? JSON.parse(storedSession) : false;
  } catch {
    return false;
  }
}

let sessionData = getSessionData(uuid);

// Initialize a new session.
if (!sessionData) {
  // Get the current default parameters so they can be restored as they were,
  // even if the default values change in the future.
  const { defaultTopK, defaultTemperature } =
    await LanguageModel.params();
  sessionData = {
    initialPrompts: [],
    topK: defaultTopK,
    temperature: defaultTemperature,
  };
}

// Initialize the session with the (previously stored or new) session data.
const languageModel = await LanguageModel.create(sessionData);

// Keep track of the ongoing conversion and store it in localStorage.
const prompt = 'Tell me a joke';
try {
  const stream = languageModel.promptStreaming(prompt);
  let result = '';
  // You can already work with each `chunk`, but then store
  // the final `result` in history.
  for await (const chunk of stream) {
    // In practice, you'd render the chunk.
    console.log(chunk);
    result = chunk;
  }

  sessionData.initialPrompts.push(
    { role: 'user', content: prompt },
    { role: 'assistant', content: result },
  );

  // To avoid growing localStorage infinitely, make sure to delete
  // no longer used sessions from time to time.
  localStorage.setItem(uuid, JSON.stringify(sessionData));
} catch (err) {
  console.error(err.name, err.message);
}

ব্যবহারকারীকে মডেল বন্ধ করতে দিয়ে সেশন কোটা সংরক্ষণ করুন

প্রতিটি সেশনের একটি প্রসঙ্গ উইন্ডো থাকে যা আপনি সেশনের প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্র maxTokens , tokensLeft , এবং tokensSoFar অ্যাক্সেস করে দেখতে পারেন।

const { maxTokens, tokensLeft, tokensSoFar } = languageModel;

যখন এই প্রসঙ্গ উইন্ডোটি অতিক্রম করা হয়, এটি সেশনটিকে সবচেয়ে পুরানো বার্তাগুলির ট্র্যাক হারাতে দেয়, যা অবাঞ্ছিত হতে পারে কারণ এই প্রসঙ্গটি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কোটা সংরক্ষণ করতে, যদি একটি প্রম্পট জমা দেওয়ার পরে ব্যবহারকারী দেখেন যে একটি উত্তর কার্যকর হবে না, তাহলে AbortController ব্যবহার করে তাদের ভাষা মডেলটিকে উত্তর দেওয়া থেকে বিরত করার অনুমতি দিন।

prompt() এবং promptStreaming() উভয় পদ্ধতিই ব্যবহারকারীকে সেশন বন্ধ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য একটি signal ক্ষেত্র সহ একটি ঐচ্ছিক দ্বিতীয় প্যারামিটার গ্রহণ করে।

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

try {
  const stream = languageModel.promptStreaming('Write me a poem!', {
    signal: controller.signal,
  });
  for await (const chunk of stream) {
    console.log(chunk);
  }
} catch (err) {
  // Ignore `AbortError` errors.
  if (err.name !== 'AbortError') {
    console.error(err.name, err.message);
  }
}

ডেমো

এআই সেশন ম্যানেজমেন্টের ডেমোতে এআই সেশন ম্যানেজমেন্ট অ্যাকশনে দেখুন। প্রম্পট API এর সাথে একাধিক সমান্তরাল কথোপকথন তৈরি করুন, ট্যাবটি পুনরায় লোড করুন বা এমনকি আপনার ব্রাউজারটি পুনরায় চালু করুন এবং আপনি যেখানে ছেড়েছিলেন সেখানে চালিয়ে যান। GitHub-এ সোর্স কোড দেখুন।

প্রম্পট API এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করুন

এই কৌশলগুলি এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলির সাথে চিন্তাভাবনা করে AI সেশনগুলি পরিচালনা করে, আপনি আরও দক্ষ, প্রতিক্রিয়াশীল এবং ব্যবহারকারীকেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশন সরবরাহ করে প্রম্পট API-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে পারেন। আপনি এই পদ্ধতিগুলিও একত্রিত করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীকে একটি পুনরুদ্ধার করা অতীতের সেশন ক্লোন করার অনুমতি দিয়ে, যাতে তারা "কি হলে" পরিস্থিতি চালাতে পারে।

স্বীকৃতি

সেবাস্টিয়ান বেঞ্জ , আন্দ্রে বান্দারা , ফ্রাঁসোয়া বিউফোর্ট , এবং আলেকজান্দ্রা ক্লেপার এই নির্দেশিকাটি পর্যালোচনা করেছেন।