मार्केट रिसर्च के लिए प्रॉम्प्टिंग

मार्केट रिसर्च के लिए प्रॉम्प्टिंग मॉडल के काम को ऑडिट-योग्य बनाने के बारे में है। एक अच्छा प्रॉम्प्ट सवाल, सोर्स का मानक, धारणाएँ, आउटपुट फॉर्मेट, और कितनी अनिश्चितता दिखानी चाहिए, यह बताता है।.

प्रॉम्प्ट को मार्केट, टाइमफ्रेम, और जिस फैसले को सपोर्ट किया जा रहा है, वह तय करना चाहिए।.

सोर्स की ज़रूरत को प्राइमरी डॉक्यूमेंट, आधिकारिक डेटा, या साफ़ लेबल की गई सेकंडरी एनालिसिस को प्राथमिकता देनी चाहिए।.

आउटपुट को तथ्य, अनुमान, और खुले सवालों को अलग रखना चाहिए।.

कौन सा टोकन सबसे अच्छा है पूछने के बजाय, प्रोटोकॉल रेवेन्यू ड्राइवर, टोकन अनलॉक, लिक्विडिटी स्थितियाँ, सोर्स लिंक, और थीसिस को इनवैलिड करने वाले रिस्क पूछें।.

एक पॉलिश किया AI सारांश ड्यू डिलिजेंस जैसा महसूस हो सकता है, पर यह सिर्फ़ पुराने या कमज़ोर सोर्स को आत्मविश्वासी भाषा में कंप्रेस कर सकता है।.

हैलुसिनेटेड साइटेशन, पुराने नंबर, सोर्स लॉन्ड्रिंग, और छूटे हुए डाउनसाइड केस AI-सहायित रिसर्च को खतरनाक बना सकते हैं।.