ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਭਿਆਸ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਟਾਰ ਉਤਪਾਦ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਫੰਡਿੰਗ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੱਕ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਹਰ ਕਦਮ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕੋ।

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLM) ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ, ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ।

X/Twitter 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

• ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਕਲਾਉਡ ਸੋਨੇਟ ਸੀਰੀਜ਼ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ-ਪਹਿਲ ਵਾਲੀ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਵਪਾਰਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ਼ OpenAI ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਸਗੋਂ ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਦਾ "ਐਮਾਜ਼ਾਨ" ਬਣਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਨਿਰੰਤਰ ਨਵੀਨਤਾ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ 4 ਅਤੇ ਸੋਨੇਟ 4, ਪਹਿਲਾ ਆਮ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਵਧਾਨ ਰਵੱਈਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਦੇ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਸਟੈਂਡ।
• ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਈ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ?

1. ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਬਜਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਈ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• Claude Opus: ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• Claude Sonnet: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਮ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।
• Claude Haiku (ਅਨੁਮਾਨਿਤ): ਅਜੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਜੋ ਦੇਰੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।

ਕਿਹੜਾ ਸੰਸਕਰਣ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, Opus ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, Sonnet ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।

2. ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:

• ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ (ਜੇ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਹੈ) ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Sider AI। ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• API ਕਨੈਕਸ਼ਨ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

3. ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (Prompt Engineering) ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ

ਭਾਵੇਂ "ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ" ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਥੋੜਾ ਅਤਿਕਥਨੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ «The Complete Guide to Building Skills for Claude» ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ਹਨ:

• ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਸਪਸ਼ਟ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

  • ਭੂਮਿਕਾ (Role): ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਹੋ"।
  • ਟਾਸਕ (Task): ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟਾਸਕ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਿਖੋ ਜੋ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ"।
  • ਰੁਕਾਵਟਾਂ (Constraints): ਟਾਸਕ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਫੰਕਸ਼ਨ Python 3.8 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ"।
  • ਫਾਰਮੈਟ (Format): ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ Markdown ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ"।

• few-shot Learning (ਥੋੜ੍ਹੇ ਨਮੂਨੇ ਸਿੱਖਣਾ): ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਸਿੱਖ ਸਕੇ ਕਿ ਸਮਾਨ ਟਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

• CoT (Chain of Thought) ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਰ ਲਿਖੇ:

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ।
ਟਾਸਕ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ Python ਵੈੱਬ ਸਰਵਰ ਲਿਖੋ ਜੋ HTTP GET ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਅਤੇ "Hello, World!" ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇ।
ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਸਰਵਰ ਨੂੰ Flask ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਫਾਰਮੈਟ: ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ Markdown ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਥੋੜ੍ਹੇ ਨਮੂਨੇ ਸਿੱਖਣਾ:
ਉਦਾਹਰਨ 1:
ਇਨਪੁਟ: "ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ API ਬਣਾਓ ਜੋ ਜੋੜ ਅਤੇ ਘਟਾਓ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇ।"
ਆਉਟਪੁੱਟ: (ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ)

CoT ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
1. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ Flask ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
2. ਅੱਗੇ, ਇੱਕ Flask ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਓ।
3. ਫਿਰ, ਇੱਕ ਰੂਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਰੂਟ ਪਾਥ ਦੀ GET ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਰੂਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, "Hello, World!" ਵਾਪਸ ਕਰੋ।
5. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵੈੱਬ ਸਰਵਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਪਰੋਕਤ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਡ ਲਿਖੋ।

4. ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

X/Twitter 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Anthropic ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ Pull Request 2000-3000 ਲਾਈਨਾਂ ਤੱਕ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

• ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰੋ: ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਜਟਿਲ ਟਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜੋ: ਜਟਿਲ ਟਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸਬ-ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ, ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪੂਰਾ ਕਰੋ।
• ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰੋ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Anthropic ਨੇ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕੋਰਸ "Claude Code in Action" ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

5. ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ

Anthropic ਅਤੇ ਇਸਦਾ Claude AI ਅਜੇ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਨ। Anthropic ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਬਲੌਗ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਖਾਤਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਬਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ Claude Sonnet 4 10 ਲੱਖ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਜਟਿਲ ਟਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ।

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:* ਸਮੱਗਰੀ ਰਚਨਾ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲੇਖ, ਬਲੌਗ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

• ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ 24/7 ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਸਿੱਖਿਆ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ

ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ:

• ਲਾਗਤ: ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ: ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਾ ਹੈ।
• ਪੱਖਪਾਤ: ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਨੈਤਿਕਤਾ: ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਕਈ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਦਾ ਰੁਜ਼ਗਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ।

ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਾਜ ਲਈ ਹੋਰ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਆਵੇਗੀ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, Claude AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਟੂਲ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ Claude AI ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ AI ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।