Faites une requête à l'IA voyante afin qu'elle puisse analyser correctement le graphique. Return JSON {"prompt":...","read_first":...","guardrail": "..."} : prompt - quoi expliquer, read_first - comment forcer l'IA à confirmer d'abord qu'elle a lu correctement le graphique avant de tirer des conclusions, guardrail - une restriction contre les valeurs exactes fictives s'il n'y a pas de signatures.
L'IA comprend le graphique en deux étapes : elle reconnaît d'abord le type (colonnes, ligne, cercle) et les étiquettes des axes, puis elle "lit" la forme - là où il y a une croissance, là où il y a un échec. La vulnérabilité est que le modèle peut mal comprendre ce qui est tracé le long des axes, ou inventer des valeurs exactes là où il n'y a que des barres sans étiquettes sur le graphique. D'où l'astuce principale : faire en sorte que l'IA dise d'abord le type de graphique, ce qui est horizontal et vertical, dans quelles unités - et ensuite seulement tirer des conclusions. S'il a confondu les axes, vous le rattraperez immédiatement, avant de prendre des décisions erronées. Deuxième technique : ne demandez pas « tirer une conclusion du tout », mais point par point : où est le pic, où est le creux, y a-t-il des anomalies et comment les expliquer. Levier caché d'honnêteté : interdire directement d'inventer des nombres spécifiques s'il n'y a pas d'étiquettes de valeurs sur le graphique - laissez-le dire « approximativement » et « vous pouvez voir dans les colonnes ». Une erreur typique du débutant : demander immédiatement une sortie toute faite sans vérifier que l'IA a lu correctement les axes et les unités.
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