ClawAI के साथ रिसर्च और फैक्ट-फाइंडिंग

Research मोड असल में क्या करता है

Research मोड किसी रिक्वेस्ट को ClawAI के जवाब देने से पहले वेब खोजने, कोई पेज फ़ेच करने, या किसी पेज से संरचित सामग्री फ़ेच और एक्सट्रैक्ट करने देता है — ताकि जवाब सिर्फ ट्रेनिंग डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, उस सवाल के लिए ढूँढे गए स्रोतों का हवाला दे सके। यह एक प्लान-गेटेड फीचर है जिसकी तीन गहराइयाँ हैं: सिर्फ सर्च, सर्च प्लस फ़ेच, या सर्च प्लस फ़ेच और एक्सट्रैक्ट।

आपके मॉडल क्रेडिट से अलग मीटर होता है

रिसर्च एक्सेस — वेब सर्च, पेज फ़ेच और एक्सट्रैक्शन — को उसके अपने उपयोग के रूप में मापा जाता है, जो किसी सामान्य चैट मैसेज द्वारा इस्तेमाल होने वाले टोकन अलाउंस से अलग है। आपके प्लान का रिसर्च अलाउंस और उसका मॉडल टोकन अलाउंस दो अलग-अलग लाइन हैं, एक साझा पूल नहीं, इसलिए रिसर्च चलाने से वह क्रेडिट कम नहीं होता जो किसी कोडिंग या लेखन टास्क में इस्तेमाल होता।

सवाल के हिसाब से सही गहराई चुनना

एक त्वरित फैक्ट-चेक के लिए आमतौर पर सिर्फ सर्च गहराई काफी होती है; जिस सवाल का जवाब किसी खास पेज पर वाकई क्या लिखा है इस पर टिका हो, उसके लिए सर्च प्लस फ़ेच चाहिए; एक साथ कई पेजों से संरचित डेटा निकालना वह जगह है जहाँ सर्च प्लस फ़ेच और एक्सट्रैक्ट अपनी लागत को सही ठहराता है। सवाल के हिसाब से गहराई मिलाने से रिसर्च का उपयोग संतुलित रहता है, बजाय इसके कि हर बार सबसे महँगा विकल्प डिफ़ॉल्ट हो जाए।

लोग अक्सर यह पूछते हैं

क्या रिसर्च मेरा मॉडल टोकन क्रेडिट इस्तेमाल करता है?

नहीं। रिसर्च एक्सेस — वेब सर्च, पेज फ़ेच और एक्सट्रैक्शन — को किसी सामान्य चैट मैसेज द्वारा इस्तेमाल होने वाले टोकन अलाउंस से अलग मापा जाता है। दोनों अलाउंस की पुष्टि प्राइसिंग पेज पर करें।

Research मोड की तीन गहराइयों में क्या अंतर है?

सिर्फ सर्च वेब सर्च के नतीजे लौटाता है; सर्च प्लस फ़ेच पेज की सामग्री भी लाता है; सर्च प्लस फ़ेच और एक्सट्रैक्ट फ़ेच की गई सामग्री में से संरचित हिस्सा भी निकालता है।

क्या रिसर्च की गुणवत्ता के लिए चुना गया मॉडल मायने रखता है?

हाँ — Research मोड यह बदलता है कि मॉडल कौन से स्रोत देख सकता है, न कि वह उन्हें कितनी अच्छी तरह पढ़ता और मिलाता है। नीचे लिंक किया गया "स्रोतों के साथ रिसर्च के लिए मॉडल चुनना" देखें।