تحويل موضوع غامض إلى سؤال بحثي. إرجاع JSON {"research_question":..."،"،goal":..."،"،key_aspects"::"..."}. research_question - سؤال واحد محدد (ليس موضوعًا!) توجد إجابة يمكن التحقق منه؛ goal - لماذا تكون النتيجة مطلوبة ومن سيستخدمها؟ key_aspects - 3-5 جوانب يجب الإفصاح عنها (يمكنك إدراجها مفصولة بفواصل).
الميكانيكا: النموذج يجيب بالضبط على ما طلبته. إنها تفهم "افهم الموضوع" على أنه "أخبرني بشكل عام" - وتنتج موسوعة دون أي فائدة. إن السؤال البحثي الجيد يضيق المجال: فهو يتعلق بحل محدد، وليس حول كل شيء في وقت واحد. ثلاث رافعات. الأول هو فعل فعل: ليس "السيارات الكهربائية"، ولكن "قارن / قيم / اكتشف ما إذا كان الأمر يستحق ذلك". والثاني هو الموضوع والسياق: لمن وبأي ظروف ("لعائلة في مدينة ذات شتاء بارد"). والثالث هو معيار النجاح: من خلال أي معايير للحكم. الأسلوب: احتفظ بفكرة رئيسية واحدة في السؤال. إذا كنت تريد أن تسأل عن خمسة أشياء في وقت واحد - فهذه خمس مهام، قم بتقسيمها. وبعد أن يتم التركيز على النموذج، فإنه سيكمل الأسئلة الفرعية ويتعمق أكثر. المطلع: افصل السؤال عن الهدف. السؤال هو ما الذي يجب اكتشافه؟ الغرض - لماذا. عندما يرى الذكاء الاصطناعي هدفًا ("الاختيار والشراء")، فإنه يصمم الاستنتاجات وفقًا للحل بدلاً من إعادة الصياغة. خطأ نموذجي: استبدال السؤال بموضوع. "السيارات الكهربائية" هو الموضوع. "ما هي السيارة الكهربائية التي تصل إلى X الأكثر ربحية للمدينة؟" - سؤال.
فتح إمكانية الوصول لإرسال الحلول لمراجعة الذكاء الاصطناعي الفورية.