Colay / मार्गदर्शिकाएँ
किसी एक मॉडल की व्याख्या पर निर्भर हुए बिना ग्राहक साक्षात्कार संश्लेषित करें
कई एआई व्याख्याएं आपको 20 साक्षात्कारों में विभिन्न पैटर्न को नोटिस करने में मदद कर सकती हैं, लेकिन मॉडलों में दोहराए गए विषय अतिरिक्त प्रतिभागी साक्ष्य नहीं हैं। प्रस्तावित कोड और थीम की तुलना करने के लिए Colay का उपयोग करें, फिर अनुमत स्रोत अंशों के विरुद्ध प्रत्येक महत्वपूर्ण खोज को सत्यापित करें। परिणाम एक साक्ष्य तालिका होनी चाहिए जिसका कोई अन्य शोधकर्ता निरीक्षण कर सके, न कि एक वोट जिस पर कथा विश्वसनीय लगती है।
विषय पूछने से पहले साक्ष्य तैयार करें
पुष्टि करें कि अनुसंधान अनुमतियाँ और आपके संगठन के नियम सामग्री को चयनित सेवा के साथ साझा करने की अनुमति देते हैं। पहचानकर्ता और अनावश्यक संवेदनशील विवरण हटा दें. प्रत्येक साक्षात्कार को एक स्थिर आईडी और प्रत्येक अंश को पैराग्राफ या टाइमस्टैम्प जैसा एक स्थान निर्दिष्ट करें। आपके द्वारा सबमिट की गई सामग्री के बाहर पहचान कुंजी रखें।
यदि सामग्री उपलब्ध संदर्भ में फिट नहीं बैठती है, तो समान कोडिंग निर्देशों के साथ स्पष्ट बैचों में काम करें। बैच सदस्यता सहेजें और मूल अंशों के लिंक सुरक्षित रखें। यह न मानें कि किसी मॉडल ने छोड़ी गई प्रतिलेख को पढ़ लिया है या अलग-अलग चैट स्वचालित रूप से एक-दूसरे को याद रखती हैं।
अवलोकन, व्याख्या और कार्रवाई को अलग रखें
GOV.UK का शोध विश्लेषण मार्गदर्शन इससे प्राप्त निष्कर्ष और उसके बाद होने वाली कार्रवाई से जो देखा गया, उसे अलग करता है। एआई-सहायता प्राप्त वर्कफ़्लो में, अनुरोधित आउटपुट में उन तीन स्तरों को स्पष्ट करें। ग्राहक उद्धरण चुपचाप उत्पाद की आवश्यकता नहीं बन जाना चाहिए।
पहले उपलब्ध एजेंटों से Ask separately के माध्यम से उन्हीं अंशों से कोड प्रस्तावित करने के लिए कहें। फिर उनकी परिभाषाओं, सहायक आईडी और अपवादों की तुलना करें। विभिन्न लेबल एक ही व्यवहार का वर्णन कर सकते हैं; मेल खाने वाले लेबल अलग-अलग अर्थ छिपा सकते हैं। विलय से पहले अंतर्निहित सामग्री की समीक्षा करें।
उदाहरण: दोहराए गए शब्द दोहराए गए प्रतिभागी नहीं हैं
काल्पनिक डेटा सेट: अपॉइंटमेंट बुकिंग के बारे में 20 साक्षात्कार। पांच प्रतिभागियों ने बुकिंग बदलने में कठिनाई बताई। प्रतिभागी I07 एक ही घटना का तीन बार वर्णन करता है। दूसरा प्रतिभागी I12 कहता है कि बुकिंग बदलना आसान था, लेकिन पुष्टि संदेश समझना कठिन था। ये तरीका समझाने के लिए काल्पनिक इनपुट हैं।
I07 के तीन अंशों को तीन स्वतंत्र प्रतिभागियों में न बदलें या अंतर को पढ़े बिना I12 को एक ही समस्या में मर्ज न करें। यहां तक कि इन 20 प्रतिभागियों में से पांच की सत्यापित गिनती भी इस नमूने का वर्णन करती है; यह सभी ग्राहकों में व्यापकता स्थापित नहीं करता है।
एक उपयोगी असहमति यह होगी कि एक मॉडल सामग्री को नेविगेशन कठिनाई के रूप में कोडित करेगा और दूसरा परिवर्तन के बाद अनिश्चितता के रूप में। अंशों पर लौटें और तय करें कि क्या ये अलग-अलग विषय हैं या एक ही अनुभव के चरण हैं। कहानी को साफ़-सुथरा बनाने के लिए किसी विरोधाभासी मामले को हटाने के बजाय उसे सुरक्षित रखें।
| प्रस्तावित खोज | संलग्न करने योग्य साक्ष्य | इसका उपयोग करने से पहले जांच लें |
|---|---|---|
| बुकिंग बदलना मुश्किल हो सकता है | विशिष्ट प्रतिभागी आईडी और सटीक अंश स्थान | क्या अंश उसी कठिनाई का वर्णन करते हैं? |
| पुष्टि अस्पष्ट रह सकती है | I12 और इसका सहायक अंश | परिवर्तन करने में होने वाली कठिनाई से अलग रहें |
| प्रस्तावित डिज़ाइन कार्रवाई | निष्कर्षों के ID और स्पष्ट परिकल्पना | परिवर्तन का परीक्षण करें; इसे एक सिद्ध समाधान के रूप में प्रस्तुत न करें |
स्रोत से जुड़ी व्याख्या के लिए प्रॉम्प्ट
संश्लेषण के लिए Consensus को मूल अंश और लेबल लगे विश्लेषण प्रस्ताव दें। मॉडल की सहमति को अतिरिक्त साक्ष्य माने बिना समानताएं और असहमति पहचानने को कहें। हर पुनर्लेखन में स्रोत ID रखें। बना हुआ उद्धरण हूबहू न मिले तो उसे हटाएं और याददाश्त से सुधारने के बजाय स्रोत पर लौटें।
शोध प्रश्न: [प्रश्न]। साक्षात्कार ID और स्थानों के साथ अनुमति प्राप्त, पहचान रहित अंश: [सामग्री]। विश्लेषण के कोड और विषय सुझाएं। हर विषय के लिए उसकी परिभाषा, सहायक साक्षात्कार ID, सटीक अंश स्थान, विरोधी मामले और वैकल्पिक व्याख्या दें। अलग प्रतिभागी तभी गिनें जब सामग्री उस गिनती का समर्थन करे; लापता साक्षात्कार का अनुमान न लगाएं। अवलोकन, व्याख्या और प्रस्तावित कार्रवाई अलग रखें। उद्धरण न गढ़ें। जिन दावों के लिए मूल प्रतिलेख जांचना हो उन्हें चिह्नित करें।
ऐसा शोध दस्तावेज़ बनाएं जिसकी टीम जांच और आलोचना कर सके
एक कोडबुक, साक्ष्य तालिका, अनसुलझे व्याख्याएं और प्रस्तावित अगले शोध प्रश्न वितरित करें। एक पाठक को दावे से प्रासंगिक अंश की ओर बढ़ने और यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि आपने उस व्याख्या को क्यों स्वीकार किया। सभी परिणामी निष्कर्षों की समीक्षा करें, जिनमें वे निष्कर्ष भी शामिल हैं जिन पर प्रत्येक मॉडल सहमत था।
कार्य की तुलना उस ट्रेसेबिलिटी की गुणवत्ता और समीक्षा के प्रयास से करें, न कि उत्पन्न अंतर्दृष्टि की संख्या से। Colay क्रेडिट और सीमाओं का उपयोग करता है; विस्तार करने से पहले एक प्रबंधनीय अनुमत अंश सेट के साथ प्रारंभ करें। कई मॉडल उम्मीदवार की व्याख्याओं को व्यापक बना सकते हैं, लेकिन आपका शोध निर्णय और प्रतिभागी साक्ष्य निष्कर्ष का आधार बने रहते हैं।
आपके सवालों के जवाब
क्या कई AI विश्लेषण साक्ष्य के स्वतंत्र सेट हैं?
नहीं. वे एक ही प्रतिभागी सामग्री की व्याख्याएँ हैं और उनमें त्रुटियाँ साझा हो सकती हैं। साक्ष्य वास्तविक शोध से आता है, इसके नमूने और पद्धतिगत सीमाओं के साथ।
क्या मैं सभी 20 साक्षात्कार एक साथ अपलोड कर सकता हूं?
पहले अनुमतियाँ और उपलब्ध इनपुट सीमाएँ जाँचें। यदि आवश्यक हो, तो प्रलेखित बैचों का उपयोग करें और स्रोत आईडी को संरक्षित करें; यह न मानें कि छोड़ी गई सामग्री पर विचार किया गया।
क्या मुझे केवल एक ही मॉडल वाली थीम रखनी चाहिए?
यदि स्रोत सामग्री इसका समर्थन करती है तो इसे समीक्षा के लिए रखें। किसी साक्षात्कार निष्कर्ष को स्वीकार या अस्वीकार करने के लिए मॉडल आउटपुट के बीच आवृत्ति मानदंड नहीं है।
स्रोत और कार्यप्रणाली
- GOV.UK — Analyse a research session
टिप्पणियों, निष्कर्षों और कार्यों को अलग करने के लिए प्राथमिक मार्गदर्शन। यह एआई-जनरेटेड कोडिंग या काल्पनिक साक्षात्कार डेटासेट को मान्य नहीं करता है।
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