अपना रोजमर्रा का काम (किसी विषय की खरीदारी, चयन, विश्लेषण) लें। JSON लौटाएं {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}। simple_question - जैसा कि एक नौसिखिया एक पंक्ति में पूछेगा; research_task - एक ही विषय, एक लक्ष्य और कम से कम एक फ्रेम के साथ एक शोध समस्या के रूप में फिर से लिखा गया; why_deep — 1-2 वाक्य कि यहां गहन शोध क्यों उपयोगी है, त्वरित उत्तर नहीं।
यांत्रिकी: तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक सामान्य प्रश्न एक पास है। मॉडल वही उत्तर देता है जो वह "याद रखता है" और अक्सर आत्मविश्वास से गलत होता है। गहन अनुसंधान मोड अलग तरह से काम करता है: यह कार्य को उप-प्रश्नों में विभाजित करता है, विभिन्न स्रोतों में बहुत सारी खोज करता है, जो पाता है उसे सत्यापित करता है और निष्कर्ष और लिंक के साथ एक संरचित रिपोर्ट एकत्र करता है। एक सादृश्य: एक सरल प्रश्न यह है कि किसी मित्र से "क्या खरीदना है?" कैसे पूछा जाए, और गहन शोध यह है कि एक सहायक को कैसे नियुक्त किया जाए जो स्टोर्स को कॉल करेगा, कीमतों की तुलना करेगा और एक टेबल लाएगा। तकनीक: अनुसंधान मोड को सक्रिय करने के लिए, एक प्रश्न नहीं, बल्कि एक कार्य - एक लक्ष्य और एक रूपरेखा के साथ तैयार करें। "कौन सा बहतर है?" बकबक करता है; रिपोर्ट में कहा गया है, "कीमत, विश्वसनीयता और समय के आधार पर 3 विकल्पों की तुलना करें और एक शुरुआत करने वाले के लिए निष्कर्ष निकालें।" अंदरूनी सूत्र: फ़्रेम जितना संकीर्ण और अधिक विशिष्ट होता है, मॉडल उतना ही गहरा होता है - यह एक व्यापक अनुरोध को सतही रूप से प्रभावित करता है। एक सामान्य गलती: एक पंक्ति में पूछें और चमत्कार की प्रतीक्षा करें। उद्देश्य, मानदंड और प्रारूप के बिना, आपको शोध नहीं, बल्कि सामान्य रीटेलिंग मिलेगी।