Đưa ra yêu cầu tới AI có thị lực để nó có thể phân tích biểu đồ một cách chính xác. Trả về JSON {"prompt""...","read_first"...","guardrail"..."}: prompt - nội dung cần giải thích, read_first - cách buộc AI trước tiên xác nhận rằng nó đọc biểu đồ một cách chính xác trước khi đưa ra kết luận, guardrail - hạn chế đối với các giá trị chính xác hư cấu nếu không có chữ ký.
AI hiểu biểu đồ theo hai bước: đầu tiên nó nhận dạng loại (cột, đường, vòng tròn) và nhãn trục, sau đó nó “đọc” biểu mẫu - nơi có sự tăng trưởng, nơi có sự thất bại. Lỗ hổng là mô hình có thể hiểu sai những gì được vẽ dọc theo các trục hoặc tạo ra các giá trị chính xác trong đó chỉ có các thanh không có nhãn trên biểu đồ. Do đó, mẹo chính: trước tiên hãy làm cho AI nói loại biểu đồ, chiều ngang và chiều dọc, theo đơn vị nào - và chỉ sau đó mới đưa ra kết luận. Nếu anh ta trộn lẫn các trục, bạn sẽ nắm bắt được ngay, trước khi đưa ra những quyết định sai lầm. Kỹ thuật thứ hai: không hỏi “rút ra kết luận gì cả”, mà hỏi từng điểm một – đâu là đỉnh, đâu là đáy, có bất kỳ điểm bất thường nào không và làm thế nào để giải thích chúng. Đòn bẩy tiềm ẩn của sự trung thực: trực tiếp cấm phát minh ra các con số cụ thể nếu không có nhãn giá trị trên biểu đồ - hãy để anh ấy nói “xấp xỉ” và “bạn có thể nhìn thấy từ các cột”. Một lỗi điển hình của người mới bắt đầu: ngay lập tức yêu cầu đầu ra được tạo sẵn mà không kiểm tra xem AI đã đọc chính xác các trục và đơn vị hay chưa.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.