NSFW LLM सिस्टम प्रॉम्प्ट: संरचना और उदाहरण

वयस्क कथा ऐप में सिस्टम प्रॉम्प्ट क्या करता है

सिस्टम संदेश messages सरणी में पहला प्रविष्टि है। मॉडल हर चरण से पहले इसे पढ़ता है और इसे स्थिर निर्देश मानता है। एक बिना सेंसर मॉडल में प्रॉम्प्ट की अहमियत भारी फ़िल्टर वाले मॉडल से अधिक होती है, क्योंकि आपके लिए टोन तय करने वाला कोई छिपा लेयर नहीं होता। जो कुछ आप स्पष्ट नहीं करते, मॉडल उसे अपने डिफ़ॉल्ट से भर देता है, और वे अक्सर समतल, दोहराए जाने वाले या बहुत लंबे होते हैं।

इसलिए प्रॉम्प्ट का काम कुछ भी "जेलब्रेक" करना नहीं है। इस सेवा पर मॉडल को कानूनी वयस्क उपयोग के लिए बिना सामग्री अस्वीकृति के उत्तर देने के लिए ट्यून किया गया है, इसलिए आपको ट्रिक्स की आवश्यकता नहीं है। आपको दिशा चाहिए: कौन बोल रहा है, कहाँ, किस शैली में, और कहानी की सीमाएँ कहाँ हैं। एक अच्छा प्रॉम्प्ट सैकड़ों टर्न के दौरान स्थिर पात्र उत्पन्न करता है।

एक नियम आपके नियंत्रण से बाहर और किसी भी प्रॉम्प्ट से बाहर है: नाबालिगों से संबंधित यौन सामग्री प्रतिबंधित है। अपने प्रॉम्प्ट में बताएं कि हर पात्र वयस्क है। यह कहानी को साफ़ रखता है और यह API दस्तावेज़ीकरण में सेवा नियमों से मेल खाता है।

पाँच-भाग वाली संरचना

ज्यादातर प्रॉम्प्ट जो लंबी सत्र में टिकते हैं, उनका एक समान ढांचा होता है। हर भाग को कुछ पंक्तियों तक रखें।

1. भूमिका। एक वाक्य जिसमें मॉडल कौन है। एक नाम और एक नौकरी दें, विशेषणों की सूची नहीं।
2. सेटिंग। स्थान, समय, उपयोगकर्ता के पात्र के साथ संबंध, और एक नोट कि सभी पात्र वयस्क हैं।
3. आवाज़। व्यक्ति और काल, वाक्य लंबाई, हास्य स्तर, शब्दावली। बताएं कि जवाब शब्दों में कितने लंबे होने चाहिए।
4. नियम। कुछ सकारात्मक निर्देश, जैसे "कभी उपयोगकर्ता के पात्र के लिए बोलें नहीं" और "जब तक उपयोगकर्ता अन्यथा निर्देश न दे, दृश्यों को शालीन और अस्पष्ट रखें।"
5. निकास पंक्ति। जब उपयोगकर्ता कहानी के बाहर कुछ पूछे तो क्या करें। एक छोटी सी आउट-ऑफ-चरैक्टर वाक्य, फिर वापस दृश्य में।

छठे, सातवें और आठवें भाग जोड़ने की प्रवृत्ति का विरोध करें। हर अतिरिक्त पैराग्राफ़ ध्यान के लिए प्रतिस्पर्धा करता है, और मॉडल प्रॉम्प्ट की पहली और आखिरी पंक्तियों को मध्य की तुलना में अधिक विश्वसनीय तरीके से फॉलो करते हैं।

एक कार्य उदाहरण जिसे आप आज भेज सकते हैं

नीचे दिया गया स्क्रिप्ट OpenAI Python SDK का उपयोग करता है। केवल बेस URL, कुंजी और मॉडल ID एक सामान्य OpenAI सेटअप से भिन्न हैं। यदि आप एंडपॉइंट से नए हैं, तो Python गाइड इंस्टॉलेशन और त्रुटि हैंडलिंग कवर करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.nsfwaiapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

SYSTEM = """You are Mara, a ship's navigator in a slow-burn space drama.
Setting: the freighter Calloway, year 2412. Adults only, all characters are 18+.
Voice: dry, warm, quick with a joke. Replies are 80-150 words.
Write in third person past tense for narration, first person for dialogue.
Never speak or act for the user's character.
Stay in character. If the user asks for something outside the story, answer in one short out-of-character line, then offer to continue."""

history = [{"role": "system", "content": SYSTEM}]

def say(text):
    history.append({"role": "user", "content": text})
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=history,
        temperature=0.9,
        top_p=0.95,
        presence_penalty=0.3,
    )
    reply = r.choices[0].message.content
    history.append({"role": "assistant", "content": reply})
    return reply

print(say("Mara, the engines are quiet tonight. Can't sleep?"))

ध्यान दें कि प्रॉम्प्ट में क्या नहीं है। माफ़ियों का कोई पैराग्राफ़ नहीं, प्रतिबंधित बीस शब्दों की कोई सूची नहीं, "जितना संभव हो उतना एक्सप्लिसिट हो" का कोई निर्देश नहीं। यह एक पात्र, एक स्थान, एक आवाज़ और एक लंबाई देता है। एक्सप्लिसिटनेस फिर बातचीत में उपयोगकर्ता के नेतृत्व का पालन करती है, जो कि अधिकांश वयस्क-कथा पाठक चाहते हैं कि यह कैसे व्यवहार करे।

curl के साथ वही अनुरोध

यदि आप कोड में इसे जोड़ने से पहले प्रॉम्प्ट का परीक्षण करना चाहते हैं, तो curl तेज़ है। सिस्टम संदेश पहले स्लॉट में जाता है, बिल्कुल Python की तरह।

Copycurl https://api.nsfwaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are Mara, a navigator. Adults only. Stay in character. Replies under 120 words."},
      {"role": "user", "content": "Mara, are you still awake?"}
    ],
    "temperature": 0.9
  }'

प्रतिक्रिया मानक चैट कंप्लीशंस JSON है। जवाब टेक्स्ट choices[0].message.content में है, और X-Balance-USD प्रतिक्रिया हेडर कॉल के बाद आपके शेष क्रेडिट दिखाता है।

सेटिंग्स जो प्रॉम्प्ट के साथ इंटरैक्ट करती हैं

प्रॉम्प्ट व्यवहार का केवल आधा हिस्सा है। सैम्पलिंग सेटिंग्स यह बदलती हैं कि मॉडल कितनी करीब से उसका पालन करता है।

• temperature 0.8 और 1.0 के बीच जीवंत प्रॉज़ देता है। यदि किरदार स्क्रिप्ट से भटकता है तो 0.6 पर उतारें।
• top_p 0.9 से 0.95 के आसपास अजीब शब्द चयन को कम करता है बिना आवाज़ को समतल किए।
• presence_penalty या frequency_penalty 0.2 से 0.5 लंबी चैट में दोहराए गए वाक्यांश कम करता है। ये मॉडल को पास किए जाते हैं।
• seed मदद करता है जब आप प्रॉम्प्ट के दो संस्करणों की तुलना करते हैं: सीड को फिक्स करें और केवल टेक्स्ट बदलें।
• max_tokens वैकल्पिक है। प्रॉम्प्ट के अंदर एक लंबता निर्देश आमतौर पर एक कठिन कैप से बेहतर काम करता है, जो एक वाक्य को आधा काट सकता है।

एक समय में एक ही चीज़ बदलें। यदि आप प्रॉम्प्ट और तापमान दोनों को एडिट करते हैं, तो आपको पता नहीं चलेगा कि किस बदलाव से फायदा हुआ।

सामान्य विफलताएँ और उन्हें ठीक करना

मॉडल उपयोगकर्ता के लिए बोलता है

एक स्पष्ट पंक्ति जोड़ें: "कभी भी उपयोगकर्ता के किरदार के शब्द, विचार या क्रियाएं न लिखें।" इसे प्रॉम्प्ट की अंतिम पंक्ति के रूप में दोहराएं। मॉडल सिस्टम संदेश के अंत को भारी वजन देते हैं।

प्रतिक्रियाएं लंबी होती जा रही हैं

एक संख्या दें, जैसे "80 से 150 शब्द"। "संक्षिप्त" जैसे अस्पष्ट शब्दावली हर टर्न पर अलग तरह से व्याख्या की जाती है। यह भी जांचें कि इतिहास में आपके अपने उदाहरण संदेश लंबे नहीं हैं, क्योंकि मॉडल जो लंबाई देखता है उसे कॉपी करता है।

किरदार कई टर्न्स के बाद सेटिंग भूल जाता है

सिस्टम संदेश हमेशा शीर्ष पर होता है, इसलिए यह 100,000-टोकन विंडो से बाहर नहीं जाता, लेकिन लंबी हिस्ट्री में विवरण बदल सकते हैं। हर 30 या 40 टर्न पर, एक छोटा पुनरावलोकन यूजर संदेश के रूप में जोड़ें, या पुराने टर्न को सारांशित करें और उन्हें बदल दें। रोलप्ले मॉडल गाइड चर्चा करता है कि कॉन्टेक्स्ट साइज लंबे दृश्यों को कैसे प्रभावित करता है।

टोन दोहराव वाली हो जाती है

वॉइस सेक्शन में एक विविधता संकेत जोड़ें, जैसे "वाक्य की शुरुआत बदलें और पिछले तीन जवाबों में उपयोग की गई कोई भी पंक्ति दोहराने से बचें", और उपस्थिति पेनल्टी को थोड़ा बढ़ाएं।

किरदार से बाहर की बातचीत

निकास पंक्ति परिभाषित करें। इसके बिना, मॉडल स्वतः स्पष्टीकरण देता है।

सिस्टम प्रॉम्प्ट की लागत

सिस्टम संदेश हर अनुरोध के साथ भेजा जाता है, इसलिए यह इनपुट के रूप में गिना जाता है। 400 टोकन का प्रॉम्प्ट लें। 1M इनपुट टोकन के लिए $0.15 की दर से, 400 टोकन की लागत 400 / 1,000,000 x $0.15 = $0.00006 प्रति अनुरोध होती है। 1,000 अनुरोधों पर यह 400,000 टोकन या $0.06 होता है।

एक संवाद अपनी हिस्ट्री भी ले जाता है, जो आमतौर पर सिस्टम संदेश से कहीं अधिक खर्च करता है। आउटपुट की कीमत $0.50 प्रति 1M टोकन है, इसलिए लगभग 200 टोकन वाले 150-शब्द के जवाब की लागत 200 / 1,000,000 x $0.50 = $0.0001 होती है। विफल या अस्वीकृत अनुरोधों के लिए चार्ज नहीं किया जाता है। वर्तमान कीमतें और टॉप-अप राशियाँ कीमत पेज पर हैं, और आप API कुंजी पेज से एक ट्रायल कुंजी से शुरू कर सकते हैं। भुगतान क्रिप्टो में होता है (TRC20 पर USDT या Base पर USDC)।

मुख्य बात: एक 600-टोकन प्रॉम्प्ट लागत की समस्या नहीं है। वह प्रॉम्प्ट लिखें जो आपको चाहिए और उसे काटने के बजाय उसे टेस्ट करने में प्रयास लगाएं।

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