Õppige Opist Üks Kord: Üks Uurimissüsteem, Paljud Kasutusvõimalused

Alustage kolme paneeliga mõttemudelist

Lihtsaim viis Opises orienteerumiseks on mõelda kolme paneelina.

Paneel 1 – Navigeerimine

See vastab lihtsale küsimusele: Kuhu ma tahan minna?

Kasutage seda uurimisrežiimide, töövoogude, salvestatud töö, Sisustuudio ja laiema tööruumi vahel liikumiseks.

Te ei peaks enne uurimisrežiimi valimist mõistma selle taga olevat inseneritööd. Pealkiri ütleb teile ärilise ülesande. Kui soovite tuvastada potentsiaalseid tarnijaid, valige Tarnijaotsija. Kui soovite mõista konkurendi veebisaiti, valige Veebisaidi konkurentsianalüüs. Kui soovite PESTEL-hinnangut, valige PESTEL.

Paneel 1 on ülesande valimisest, mitte mootori käitamisest.

Paneel 2 – Tulemused ja tööruum

See vastab: Mida Opis leidis?

See on peamine tööala. Teie uurimistulemus, struktureeritud leiud, vajaduse korral hinded, tõendid, ajajooned, diagrammid ja aruande sisu asuvad siin.

Käsitsege seda paneeli tööruumina, mitte staatilise vastuse lehena.

Esimene tulemus ei ole midagi, mida te ootate pimesi aktsepteerima. See on uurimistöö hetkeolukord: mis on leitud, mis on toetatud, mis jääb ebakindlaks ja mis väärib teie tähelepanu järgmisena.

Paneel 3 – Interaktsioon

See vastab kõige olulisemale küsimusele: Mida ma tahan, et Opis teeks sellega, mida ma nüüd tean?

Siin lõpeb suhe ühesuunaliseks olemine.

Saate anda lisakonteksti, parandada eeldust, anda juhiseid või esitada küsimuse praeguse uuringu kohta. Opis säilitab täpsustusjälje, et tulemus saaks areneda, teeseldamata, et esimene läbivaatus oli täiuslik.

Mõttemudel on seega väga lihtne:

Navigeeri → Mõista → Suhtle.

See muster on kasulikum õppida kui rakenduse kataloogi üksikud nimed.

Mis tegelikult muutub uurimisrežiimide vahel?

Palju vähem, kui võite arvata.

Opis kasutab konfiguratsioonipõhist süsteemi. Iga uurimisrežiim määratleb selle tööle omased asjad: küsimused, mida see peab esitama, tõendid, mida see peaks otsima, väljundi struktuuri ja vajaduse korral deterministlikuks hindamiseks kasutatavad reeglid.

Ümbritsev masinavärk on ühine.

See ühine masinavärk võib hõlmata alusotsinguid, esmakordset veebisaidi lugemist, ametlikku statistikat, allikate käsitlemist, tõendite kontrolli, sisendpearvet, eeldusi ja lünki, ICC täpsustamist, eksporte ja järgnevat taaskasutust.

Seepärast võib suhteliselt väike konfiguratsioon luua tõsise uurimistöövoo. Väärtus ei peitu igale menüüpunktile lisatud hiiglaslikus viites. Väärtus tuleneb konkreetse äriküsimuse ühendamisest ühise tõendite ja väljundisüsteemiga.

Kasutaja jaoks on see hea uudis. Tuntus liitub.

Õppige allikaid kord kontrollima ja see oskus kandub edasi. Õppige mitmetähenduslikkust kord täpsustama ja see oskus kandub edasi. Õppige avama valmis aruannet oma teegis või edastama uuringut Sisustuudiosse ja see oskus kandub samuti edasi.

Teie esimene käivitus: mida teha, järjekorras

Esimesel sessioonil vältige kiusatust kõike uurida.

Valige üks uurimisprobleem, millest te tõeliselt aru saate. Konkurentide leidja on hea näide, sest te tavaliselt teate oma turust piisavalt, et märgata, kas tulemus on mõistlik.

Samm 1 – Andke Opisele selge eesmärk

Ärge proovige kirjutada tohutut viipa.

Öelge süsteemile, mida te uurite ja miks.

Näiteks:

„Oleme Leedsis asuv B2B kohvitarnija, kes kaalub laienemist kontorite tellimusteenustele. Soovin mõista, millised kohalikud konkurendid on korporatiivses tarnes kõige tugevamad ja kus nende pakkumine tundub nõrk.”

See on palju kasulikum kui lihtsalt kirjutada „leia minu konkurendid”.

Olete andnud geograafia, ärimudeli, klienditüübi ja otsuse eesmärgi.

Samm 2 – Kasutage Tailorit, kui eesmärk vajab rohkem konteksti

Opis saab oma adaptiivset vastuvõtuprotsessi kasutada, et tuvastada väike arv täiendavaid valikulisi küsimusi, mis on töö jaoks olulised.

Oluline sõna on valikuline.

Eesmärk ei ole sundida teid täitma konsultatsiooniküsimustikku enne, kui teil on lubatud midagi uurida. Eesmärk on avastada, kas üks või kaks puuduvat konteksti detaili võiksid tulemust oluliselt parandada.

Kui te vastust teate, esitage see. Kui te ei tea, jätkake.

Samm 3 – Laske esimesel uurimiskäigul luua tõendibaas

Opis ühendab esitatud briefi selle uurimisrežiimi jaoks konfigureeritud tõendikäitumistega.

Sõltuvalt tööst võib see hõlmata otsingu alustamist, valitud veebisaidi otse lugemist, ametlike statistikaallikate konsulteerimist ja kontrollitud tõendite edasikandmist varasemast töövoo etapist.

Patrase väljund ei ole lihtsalt proosa. See salvestatakse struktureeritud uuringuna koos päritolu, usaldusväsuse teabe ja laiema usaldusväsuse ümbrisega, mis võimaldab sama luureteavet kasutada süsteemi mujal.

Samm 4 – Lugege ebakindlust enne järelduse lugemist

See on üks parimaid harjumusi, mida Opises arendada.

Enne peavastuse külge klammerdumist kontrollige:

• eeldusi;
• mitmetähenduslikkusi;
• vastuolusid;
• lünki;
• allikaid;
• usaldusväärsust.

Need jaotised ütlevad teile, kus tulemuse piirid asuvad.

Kui konkurendi hinnakujundust ei õnnestunud kinnitada, on see operatiivne teave. Kui kaks allikat on teeninduspiirkonna osas eriarvamusel, on see oluline. Kui süsteem pidi järeldama, kas ettevõte teenindab B2B- või B2C-kliente, peaksite teadma enne, kui teete väljundi põhjal otsuse.

Samm 5 – Suhtle tulemusega

Nüüd kasutage paneeli 3.

Võib-olla teate midagi, mida avalik veeb ei tea:

„Nad lõpetasid tarbijate teenindamise eelmisel aastal. Nende praegune äri on peaaegu täielikult korporatiivsed lepingud.”

Lisage see kontekstina.

Võib-olla soovite, et analüüs käituks erinevalt:

„Eelistage korduva lepingu väärtust ühekordse tellimuse hinnakujundusele.”

Lisage see juhisena.

Võib-olla soovite olemasolevaid tõendeid kontrollida:

„Kas olemasolevad allikad tegelikult tõestavad, et nad pakuvad järgmise päeva kohaletoimetamist?”

Esitage küsimus.

Eesmärk ei ole saada paremaks viipeinseneriks. Eesmärk on muuta esimene uurimiskäik avalike tõendite ja teie reaalse maailma teadmiste vaheliseks dialoogiks.

Samm 6 – Kasutage lõpetatud luureteavet uuesti

Lõpetatud tulemus ei pea surema lehel, kus see loodi.

Sellest võib saada aruanne, seda saab salvestada ja uuesti vaadata, see võib panustada kogutud profiili, liikuda töövoogu, pakkuda uurimiskonteksti Sisustuudiole, transkreeerida teise keelde või tarnida ühe toetatud integratsioonitee kaudu.

Seepärast võib süsteemist kui „22 rakendusest” mõtlemine olla eksitav.

Menüü annab teile 22 alguspunkti. Kasulik asi on see, mis juhtub pärast uurimistöö algust.

Märkus hinnete kohta

Kõik Opise uurimisrežiimid ei vaja hinnet.

Kui deterministlik hindamine on konfigureeritud, eristab Opis teadlikult teabe tunnetamise töö hindamise arvutamise tööst. Uurimiskiht kogub asjakohased atribuudid ja tõendid; hindamiskiht rakendab fikseeritud reegleid.

See on oluline, sest keelemudel on keele tõlgendamisel väga hea, kuid see ei ole õige koht, kuhu peita oletatavalt stabiilne ärihindamismetoodika.

Kui uus autoriteetne kontekst muudab täpsustamise käigus hinnatud sisendit, saab deterministlikku hinnet muudetud teabe põhjal uuesti arvutada.

Uue kasutaja jaoks on praktiline õppetund lihtne:

Lugege hinnet kui deklareeritud kriteeriumide väljundit, mitte kui tehisintellekti meeleolu.

Teie esimese tunni sissejuhatav harjutus

Kui kasutate Opist esimest korda, proovige seda, selle asemel et juhuslikult iga funktsiooni avada.

1. Valige üks ettevõte või toode, mida te hästi tunnete.
2. Käivitage üks asjakohane uurimisrežiim.
3. Avage vähemalt kolm selle allikat.
4. Lugege läbi kõik eeldused ja lüngad.
5. Parandage üks element, kasutades interaktsioonipaneeli.
6. Esitage üks küsimus, millele olemasolevad tõendid võivad või ei pruugi vastata.
7. Salvestage tulemus.
8. Avage see uuesti oma teegist.

Olete õppinud Opise toimimise kohta rohkem, kui oleksite õppinud kõiki 22 menüüpunkti läbiklõpsates.

Mida meeles pidada

Opis on disainitud nii, et keerukus elab ühtlase töömudeli all.

Te valite äriküsimuse paneelis 1.

Te töötate uuringuga paneelis 2.

Te esitate sellele väljakutseid, selgitate ja suunate seda paneeli 3 kaudu.

Kõik muu ehitub sellele.

Õppige see üks kord ja ülejäänud platvormi on palju lihtsam mõista.

Järgmises sarjas: miks esimest tehisintellekti vastust tuleks käsitleda uurimistöö algusena, mitte lõpuna.