उत्तर बहुत अस्पष्ट हैं, अधिक उपयोगी परिणाम कैसे प्राप्त करें?
बार-बार "अधिक विवरण" मांगने के बजाय सत्यापन योग्य अतिरिक्त जानकारी प्रदान करें।
बताएं कि कौन सी जानकारी गायब है
"उत्तर पर्याप्त अच्छा नहीं है" कहने से अगले चरण का मार्गदर्शन करना मुश्किल होता है। आप स्पष्ट रूप से बता सकते हैं कि पुनरुत्पादन चरणों का अभाव है, मूल संदर्भों का हवाला नहीं दिया गया है, वातावरण भ्रमित है, या सत्यापित तथ्यों और अटकलों के बीच कोई अंतर नहीं है। विशिष्ट समस्याओं को इंगित करना पूरे मूल कार्य को फिर से प्रस्तुत करने से अधिक प्रभावी है।
पहले पुष्टि करें कि मॉडल को आवश्यक सामग्री प्राप्त हुई है; संस्करण जानकारी, त्रुटि संदेश, या लक्ष्य के दायरे के बिना, लंबे उत्तर केवल अनुमान हो सकते हैं।
आउटपुट मानकों के साथ परिणामों को सीमित करें
जांचने में आसान प्रारूप प्रदान करें, उदाहरण के लिए, चार कॉलम: "समस्या, साक्ष्य, प्रभाव, अगले कदम," और अज्ञात जानकारी को चिह्नित करने की आवश्यकता है।
उदाहरण के लिए, केवल "अधिक विवरण" मांगने के बजाय, कहें "कृपया दूसरे निष्कर्ष का समर्थन करने वाला लॉग स्निपेट जोड़ें और निर्दिष्ट करें कि कौन सी शर्त अभी तक सत्यापित नहीं हुई है।" इस तरह की प्रतिक्रिया सीधे सत्यापन योग्य परिणामों को बदल सकती है और आपको यह पता लगाने में मदद कर सकती है कि क्या समस्या सामग्री की कमी है या तर्क की कमी है।
- निष्कर्षों से सीधे संबंधित सामग्री जोड़ें।
- उन बाधाओं को सूचीबद्ध करें जिन्हें पूरा किया जाना चाहिए और उन शर्तों को जिन्हें बदला नहीं जा सकता है।
- पहले मुख्य निष्कर्षों का अनुरोध करें, फिर उन भागों का विस्तार करें जिनकी आपको वास्तव में आवश्यकता है।
- साक्ष्य के विरुद्ध परिणामों की जांच करें और चूकों को एक-एक करके ठीक करें।
मॉडल कब स्विच करें
सामग्री और कार्य विवरण पर्याप्त होने के बाद ही अन्य उपलब्ध मॉडलों की तुलना करना सार्थक है। अंतरों का न्याय करने के लिए इनपुट और मूल्यांकन मानदंडों को सुसंगत रखें। मॉडल स्विच करना सभी त्रुटियों को ठीक करने का एक तरीका नहीं है; वास्तविक वातावरण से निपटते समय, उपकरणों को प्रमुख तथ्यों को सत्यापित करने दें या स्पष्ट रूप से बताएं कि कौन सी सामग्री अभी तक सत्यापित नहीं की जा सकती है। अंतिम वितरण से पहले, स्वयं प्रमुख साक्ष्य और परिचालन प्रभावों को सत्यापित करें।