मनगढ़ंत बातों के विरुद्ध अनुरोध करें. रिटर्न JSON {"prompt":"...","rules":[...],"why_works":"..."}: prompt - एआई को अनुरोध का पाठ; rules - अज्ञानता के मामले में व्यवहार के नियम, अनुरोध में निर्मित; why_works - संक्षेप में यह धोखाधड़ी को कम क्यों करता है। केवल JSON लौटाएँ, इसके आसपास कोई पाठ नहीं।
यांत्रिकी: डिफ़ॉल्ट रूप से, मॉडल "मदद करने का प्रयास करता है" और पाठ जारी रखता है, भले ही कोई डेटा न हो - मौन इसके लिए एक असंभावित विकल्प है। इसका मतलब यह है कि न जानने की अनुमति स्पष्ट रूप से दी जानी चाहिए। शीघ्र तकनीकें: (1) सीधा निर्देश - "यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो ईमानदारी से कहें 'मुझे नहीं पता' और बातें मत बनाओ"; (2) स्रोतों की आवश्यकता - "केवल वही तथ्य दें जिन्हें आप स्रोत के साथ नाम दे सकें, बाकी को अनुमान के रूप में चिह्नित करें"; (3) पृथक्करण-"अनुमान से सत्यापित तथ्यों को अलग करना।" अंदरूनी सूत्र: मॉडल से प्रतिशत में उसके आत्मविश्वास का अनुमान लगाने के लिए कहें और बताएं कि वह वास्तव में क्या नहीं जानता है - यह तेजी से आत्मविश्वासपूर्ण निर्माण को कम कर देता है, क्योंकि कार्य "उत्तर दें" से "विश्वसनीयता का आकलन" में बदल जाता है। दूसरी तरकीब: बिना किसी अंतर्निहित धारणा के एक प्रश्न तैयार करें - "क्या कानून X मौजूद है?" "रिटेल लॉ एक्स" के बजाय, अन्यथा मॉडल उस चीज़ की पुष्टि करेगा जो मौजूद नहीं है। एक सामान्य गलती: यह विश्वास करना कि विनम्र "गलत न हो" काम करता है - हमें सटीक होने के अनुरोध के बजाय अज्ञानता की स्थिति में व्यवहार के लिए विशिष्ट नियमों की आवश्यकता है।
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