ਲਾਭ:
- ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਾਨੂੰਨ (ਕਾਨੂੰਨ, ਨਿਯਮ, ਸੰਚਾਰ) ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਕਾਨੂੰਨ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉਤਪੰਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ/ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪਦਾਰਥ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਡਾਇਹਾਊਸ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਗੰਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪਰਮਿਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਰੰਗ ਅਤੇ ਸੀਓਡੀ ਲਈ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਕੀ ਹਨ, ਇਹ ਕਿਸ ਪਦਾਰਥ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਭਾਵਨਾ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ: "ਪਾਣੀ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਕੰਟਰੋਲ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?" LLM ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀ ਸੀਮਾ, ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਮਿਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਭ ਬਹੁਤ ਰਸਮੀ ਅਤੇ ਯਕੀਨਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਇੱਥੇ ਜਾਲ ਹੈ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਉਹ ਸੰਪੂਰਨ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਲੇਖ ਨੰਬਰ, ਇੱਕ ਰੱਦ ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਹੀ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਨਾ, ਕਾਨੂੰਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਵਿਧਾਨਕ ਦਰਜਾਬੰਦੀ
ਵਾਤਾਵਰਨ ਕਾਨੂੰਨ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹੇਠਲਾ ਕਦਮ ਉਪਰਲੇ ਕਦਮ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਲੱਭਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ
ਇਸ ਨੂੰ ਕੌਣ ਉਤਾਰਦਾ ਹੈ?
ਬਾਈਡਿੰਗ
ਵਾਤਾਵਰਣ ਉਦਾਹਰਨ
ਕਾਨੂੰਨ
ਵਿਧਾਨਕ (ਸੰਸਦ)
ਸਿਖਰ, ਫਰੇਮ
ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਾਨੂੰਨ
ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ
ਮੰਤਰਾਲਾ/ਮੰਤਰੀ ਮੰਡਲ
ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਜਲ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਕੰਟਰੋਲ ਨਿਯਮ
ਸੂਚਨਾ
ਮੰਤਰਾਲਾ
ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ, ਮਾਪ/ਸੀਮਾ ਟੇਬਲ
ਮਾਪ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਚਾਰ
ਸਰਕੂਲਰ/ਹਿਦਾਇਤ
ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਰੀਡਾਇਰੈਕਸ਼ਨ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਰਕੂਲਰ
ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ (ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਨਿਕਾਸ ਸੀਮਾਵਾਂ) ਅਕਸਰ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਅਨੇਕਸ (ਟੇਬਲ) ਜਾਂ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਨੰਬਰ ਕੀ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਰੱਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ
ਵਿਧਾਨ ਜੀਵਤ ਹੈ: ਨਿਯਮ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਲੇਖ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ), ਨਵੇਂ ਮਿਤੀ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਪੁਰਾਣੇ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਥਿਤੀਆਂ: - ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਿਤੀ: ਪਾਠ ਕਦੋਂ ਲਾਗੂ ਹੋਇਆ? - ਮਿਤੀ ਬਦਲੋ: ਕੀ ਸਬੰਧਤ ਲੇਖ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ? - ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਕੀ ਲੇਖ/ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? - ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਬੰਧ: ਕੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਲਈ ਅਪਵਾਦ/ਸਥਗਤ ਹਨ?
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: LLM ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਤੀ ਤੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਮਿਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਕਾਨੂੰਨ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣਾ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਪ ਟੂ ਡੇਟ ਸੀ। ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ / ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਧਾਨ ਪੋਰਟਲ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਹ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅੱਜ ਲਾਗੂ ਹੈ।
AI ਦੁਆਰਾ ਜਾਅਲੀ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ
ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਵਹਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਸੰਦਰਭ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹਨ ਪਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। "ਆਰਟੀਕਲ 26 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ" ਜਾਂ "ਅਨੇਕਸ ਸਾਰਣੀ 19 ਵਿੱਚ" ਵਰਗੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰਮਪੂਰਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਵੇਸਟਵਾਟਰ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਿਓ।"-> ਮਾਡਲ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੀਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ: "ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟਾਈਲ/ਡਾਈਹਾਊਸ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਗੰਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਪਰਮਿਟ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਨੇਕਸ/ਟੇਬਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ: 1) ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਿਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ (ਅਨੈਕਸ/ਮੈਨੂੰ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ)। 2) ਕੋਈ ਠੋਸ ਲੇਖ ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸੀਮਾ ਨਾ ਬਣਾਓ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ 'ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ' ਪਾਓ। 3) ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ (ਸੈਕਟਰ ਨਾਮ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। 4) ਮੈਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਿਕ ਜੋਖਮਾਂ (ਰੱਦ, ਸੋਧ, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਵਿਵਸਥਾ) ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮੈਨੂੰ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।"
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ - "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ?" - ਨੰਬਰ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਸੰਕੇਤ: ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ "ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਰਿਸਰਚ ਕੰਪਾਸ" ਵਜੋਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ। ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: "ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ, ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਕਿਹੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਹਨ?" ਫਿਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਰਕਾਰੀ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚੋਂ ਲੱਭੋ। ਮਾਡਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਵਰਕਫਲੋ: ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਹਰੇਕ ਅੰਕ ਅਤੇ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਲਈ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੜੀ:
1) LLM ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾ/ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸਮ/ਕੁੰਜੀ ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (ਲੇਖ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ)। 2) ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਨੂੰਨ ਪੋਰਟਲ 'ਤੇ ਨਿਯਮ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਪਾਠ ਖੋਲ੍ਹੋ। 3) ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਿਤੀ। 4) ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ/ਜੋੜ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੋ; ਲੇਖ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਦੇਖੋ। 5) ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। 6) ਪੂਰੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਲਿਖੋ: [ਨਿਯਮ ਦਾ ਨਾਮ], [ਆਰਟੀਕਲ/ਅਨੈਕਸ ਨੰਬਰ], [ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਨੰਬਰ]।
ਉਦਾਹਰਨ: LLM ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
# LLM ਦੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦਾ "ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ" ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ checklistllm_iddialari = [ {"ਸਰੋਤ": "SKKY", "ਆਈਟਮ": "ਅਨੈਕਸ ਟੇਬਲ 10.7", "ਪੈਰਾਮੀਟਰ": "COD", "limit_mgL": 300, "status": "NOT {"VRIFIED", "Kites"}"} "ਆਰਟੀਕਲ 26", "ਪੈਰਾਮੀਟਰ": "pH", "ਸੀਮਾ": "6-9", "ਸਥਿਤੀ": "ਨਹੀਂ ਤਸਦੀਕ"}, llm_ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ k ਲਈ: # ਕੋਈ ਵੀ ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ ਅਸਰਟ k["status"] ਤੋਂ 'verified' ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ {k['source']} / {k['article']} / {k['parameter']}")# ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਪਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ "ਸੱਚ" ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ "ਸਬੰਧਤ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਆਰਟੀਕਲ 18" ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਹਵਾ ਨਿਕਾਸ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਫਲੂ ਗੈਸ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਲਿਖਿਆ, ਜੋ ਉਸਨੇ LLM ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਾਂ ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਲੇਖ ਖੋਲ੍ਹਿਆ; ਆਰਟੀਕਲ 18 ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਮੁੱਦੇ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ) ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸੀਮਾ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ - ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸੀ ਜੋ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਦੇਰੀ ਹੋਈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ। ਅੱਗੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਰਕੂਲਰ ਦੇ ਅਨੁਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸੀਮਾ ਪਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ ਕੰਟਰੋਲ ਇਸ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਸਬਕ: ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ "ਮੇਕਅੱਪ" ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਯਕੀਨਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- LLM ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪਦਾਰਥ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
- ਇੱਕ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਝਣਾ.
- ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਿਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਕਾਨੂੰਨ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੈ.
- ਗਲਤ ਪਰਤ (ਕਾਨੂੰਨ) ਵਿੱਚ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁੱਲ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸੂਚੀ/ਸੂਚਨਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।
- ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੁਵਿਧਾ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ।
- ਪੂਰੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਸਰੋਤ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ (ਨਿਯਮ ਦਾ ਨਾਮ, ਲੇਖ/ਅਨੈਕਸ, ਆਰਜੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਨੰਬਰ)।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ" ਵਜੋਂ ਨਾ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜ ਕੰਪਾਸ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੋ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਨੂੰਨ ਕਾਨੂੰਨ-ਨਿਯਮ-ਸੂਚਨਾ-ਸਰਕੂਲਰ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੇਕਸ ਜਾਂ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਵਿਧਾਨ ਜਿੰਦਾ ਹੈ; ਰੱਦ ਕਰਨਾ, ਸੋਧ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਿਤੀ ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- LLM ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਪਰ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ, ਰੱਦ ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਭਰਮ) ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਾਲ?" ਇੱਕ ਕੰਪਾਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ.
- ਹਰੇਕ ਲੇਖ ਅਤੇ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰਕਾਰੀ ਗਜ਼ਟ/ਵਿਧਾਨ ਪੋਰਟਲ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਰੋਤ ਪੂਰੀ ਛਾਪ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਡਰਾਫਟ ਹੈ; ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੋਈ ਵਿਧਾਨਕ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਠੋਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਗੰਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਨਿਕਾਸ ਜਾਂ ਫਲੂ ਗੈਸ ਦੇ ਨਿਕਾਸ ਲਈ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਅਧਿਐਨ)। ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਈ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਯਮ/ਨੋਟਿਸ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਕਿਹੜਾ ਅਨੁਬੰਧ/ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; "ਨੌਟ ਵੈਰੀਫਾਈਡ" ਲੇਬਲ ਵਾਲੀ ਦਾਅਵਾ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਸਾਰੇ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨੰਬਰ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਅਸਲ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਜ਼ਟ / ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਨੂੰਨ ਪੋਰਟਲ) ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਸਟ ਲੱਭੋ; ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਲਾਗੂ ਹੈ ਅਤੇ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਪ੍ਰਤੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਦਾਰਥ/ਪੂਰਕ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਈਟਮ ਲਈ ਪੂਰਾ ਹਵਾਲਾ (ਨਿਯਮ ਦਾ ਨਾਮ, ਲੇਖ/ਅਨੈਕਸ ਨੰਬਰ, OG ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਨੰਬਰ) ਲਿਖੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "LLM ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕਿਹੜਾ ਹਵਾਲਾ ਗਲਤ/ਅਧੂਰਾ/ਮਨਘੜਤ ਨਿਕਲਿਆ?" ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।