किसी अस्पष्ट विषय को शोध प्रश्न में बदलें। JSON लौटाएं {"research_question":"...","goal":"...","key_aspects":"..."}। research_question - एक विशिष्ट प्रश्न (विषय नहीं!), जिसका एक सत्यापन योग्य उत्तर है; goal - परिणाम की आवश्यकता क्यों है और इसका उपयोग कौन करेगा; key_aspects - 3-5 पहलू जिनका खुलासा किया जाना चाहिए (आप उन्हें अल्पविराम से अलग करके सूचीबद्ध कर सकते हैं)।
यांत्रिकी: मॉडल बिल्कुल वही उत्तर देता है जो आपने पूछा था। वह "विषय को समझें" को "मुझे सामान्य रूप से बताएं" के रूप में समझती है - और बिना किसी लाभ के एक विश्वकोश तैयार करती है। एक अच्छा शोध प्रश्न क्षेत्र को सीमित करता है: यह एक विशिष्ट समाधान के बारे में है, एक ही बार में सब कुछ के बारे में नहीं। तीन लीवर. पहली एक क्रिया क्रिया है: "इलेक्ट्रिक कारें" नहीं, बल्कि "तुलना करें/मूल्यांकन करें/पता लगाएं कि क्या यह इसके लायक है।" दूसरा विषय और संदर्भ है: किसके लिए और किन परिस्थितियों में ("कड़ाके की सर्दी वाले शहर में एक परिवार के लिए")। तीसरी सफलता की कसौटी है: किस मापदंड से आंकना है। तकनीक: प्रश्न में एक मुख्य विचार रखें। यदि आप एक साथ पाँच चीज़ों के बारे में पूछना चाहते हैं - ये पाँच कार्य हैं, तो उन्हें अलग कर लें। मॉडल, फोकस प्राप्त करने के बाद, उप-प्रश्नों को पूरा करेगा और गहराई से खोज करेगा। अंदरूनी सूत्र: प्रश्न को लक्ष्य से अलग करें। सवाल यह है कि क्या पता लगाया जाए; उद्देश्य - क्यों. जब एआई एक लक्ष्य देखता है ("चुनना और खरीदना"), तो यह एक व्याख्या के बजाय निष्कर्ष को समाधान के अनुरूप बनाता है। एक सामान्य गलती: प्रश्न को किसी विषय से बदलना। "इलेक्ट्रिक कारें" विषय है। "X तक की कौन सी इलेक्ट्रिक कार शहर के लिए अधिक लाभदायक है?" - सवाल।
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