दो तरह का रिसर्च, और आप कौन सा करते हैं
सवाल का जवाब देना। आपको एक ऐसा तथ्य चाहिए जिसका स्रोत आप जांच सकें: क्या हुआ, यह किसका है, इस शब्द का क्या मतलब है, फिलहाल स्थिति क्या है। Perplexity इसी सिलसिले के लिए शुरू से आखिर तक बनाया गया है और यह इसे एक सामान्य चैट से बेहतर करता है।
समझ बनाना। आप पंद्रह स्रोत पढ़ रहे होते हैं, हर एक से तुलना लायक तथ्य निकाल रहे होते हैं, यह नोटिस कर रहे होते हैं कि वे कहां एक-दूसरे का खंडन करते हैं, और फिर कोई ऐसी चीज़ लिख रहे होते हैं जो एक रुख अपनाती है। यह सर्च से कम और एक ही जगह दस्तावेज़ों का ढेर पढ़ने जैसा ज़्यादा है, और यह एक डिलिवरेबल पर खत्म होता है।
ज़्यादातर पेशेवर रिसर्च दूसरी तरह की होती है जो पहली तरह का भेस पहने रहती है। आप एक सवाल से शुरू करते हैं और आखिर में एक मेमो की ज़रूरत के साथ खत्म करते हैं। अगर यह आपके हफ़्ते का सही वर्णन है, तो एक सर्च प्रोडक्ट पहला आधा हिस्सा कवर करता है और दूसरे के लिए आपको हैंडऑफ़ कर देता है।
यह टेस्ट दो मिनट का है: अपनी पिछली दस सर्च देखें और लिखें कि हर एक के बाद अगले दस मिनट में आपने क्या किया। अगर ज़्यादातर जवाब "एक और टूल खोला और लिखना शुरू किया" है, तो आप एक हैंडऑफ़ के लिए पैसे दे रहे हैं।
विकल्प, ईमानदारी से
| विकल्प | यह क्या है | कब सबसे अच्छा |
|---|---|---|
| Perplexity Pro पर बने रहें | उद्धरण-सहित सर्च प्रोडक्ट, लगभग $20 प्रति माह | आपका AI इस्तेमाल ज़्यादातर सवालों के जवाब देने तक सीमित है |
| Free Perplexity | फ्री टियर | कभी-कभार की जानकारी खोजने के लिए |
| Gemini Advanced | Google का प्लान, मज़बूत वेब इंटीग्रेशन | आप Google के इकोसिस्टम के अंदर लाइव रिसर्च चाहते हैं |
| ब्राउज़िंग वाला ChatGPT Plus | GPT प्लस वेब एक्सेस | आपको सिर्फ GPT वाला एक सामान्य असिस्टेंट चाहिए |
| Whizi | उद्धरण-सहित रिसर्च के साथ Claude, GPT, और Gemini | रिसर्च आमतौर पर किसी ऐसी चीज़ पर खत्म होती है जो आप लिखते हैं |
पहली पंक्ति एक असली जवाब है। Perplexity में क्वेरी-से-जवाब का लूप, फॉलो-अप बातचीत, और उद्धरण प्रस्तुति, शुद्ध सर्च के लिए एक सामान्य चैट से बेहतर डिज़ाइन किए गए हैं, और अगर यही पूरा काम है, तो वहीं बने रहना समझदारी है।
कहीं और उद्धरण अनुशासन बनाए रखना
जो आदत साथ ले जाने लायक है, वह है स्रोत मांगना। यह तभी काम करती है जब आप इस ज़रूरत को प्रॉम्प्ट में साफ़ लिखें, बजाय इसके कि इसे लागू करने के लिए प्रोडक्ट पर निर्भर रहें।
रिसर्च प्रॉम्प्ट
[सवाल] पर रिसर्च करें। हर खोज के लिए एक स्रोत URL और प्रकाशन तारीख के साथ नतीजे लौटाएं। जहां स्रोत असहमत हों, उन्हें मिलाने के बजाय दोनों दिखाएं। जिस भी बात का स्रोत न मिले उसे UNVERIFIED चिह्नित करें। खाली जगहों को संभावित लगने वाले आंकड़ों से न भरें।
मूल स्रोत तक पहुंचें
इस दावे के लिए कि [specific finding], उस लेख के बजाय जो इसे उद्धृत करता है, मूल स्रोत खोजें, और मुझे बताएं कि मूल स्रोत ने असल में क्या मापा, किस अवधि में, और किस आबादी के लिए।
यह दूसरा प्रॉम्प्ट ही असली रिसर्च को दोहराव से अलग करता है। आंकड़े आगे बढ़ने के साथ बिगड़ते जाते हैं, और तीन उद्धरण गहरा कोई आंकड़ा अक्सर मूल स्रोत पर पहचान में ही नहीं आता।
वेरिफिकेशन पास
ऊपर के जवाब में हर तथ्यात्मक दावे को एक टेबल के रूप में सूचीबद्ध करें: दावा, क्या यह इस बातचीत के किसी स्रोत से आया या सामान्य ज्ञान से, और URL। सामान्य ज्ञान से आई हर चीज़ को UNVERIFIED चिह्नित करें।
फिर खुद स्रोत खोलकर देखें। यह किसी भी प्रोडक्ट में वैकल्पिक नहीं है। सबसे आम गलती कोई गढ़ा हुआ आंकड़ा नहीं होती, बल्कि एक असली आंकड़ा होती है जो गलत दावे से जुड़ा होता है, और कोई इंटरफ़ेस आपके लिए इसे नहीं पकड़ता।
विशेष रूप से Whizi का मामला
Whizi वेब-कनेक्टेड मॉडल के साथ रिसर्च वाला आधा हिस्सा कवर करता है, और फिर उसके बाद वाला आधा हिस्सा भी कवर करता है। Claude में मेमो का ड्राफ्ट बनाएं, GPT में तुलना टेबल निकालें, Gemini के साथ 200 पेज का सोर्स डॉक्यूमेंट पढ़ें, यह सब उसी थ्रेड में जहां रिसर्च अब भी दिख रही है।
खास फायदा यह है कि ड्राफ्टिंग मॉडल रिसर्च का सारांश नहीं, बल्कि खुद रिसर्च देख सकता है: कौन से स्रोत असहमत थे, हेडलाइन आंकड़े के साथ जुड़ी चेतावनी, वह आंकड़ा जो आपने इस्तेमाल न करने का फैसला किया। यही संदर्भ है जो ड्राफ्ट को आपकी समझ जितना बारीक बनाता है, और यह टैब बदलने पर बचता नहीं।
यह एक ऐसी जांच को भी संभव बनाता है जिसके लिए दोनों हिस्सों का एक ही जगह होना ज़रूरी है: इस ड्राफ्ट की जांच ऊपर दिए स्रोतों से करें। हर उस दावे को चिह्नित करें जो स्रोत के समर्थन से ज़्यादा मज़बूत है, और हर उस आंकड़े को जो मैंने गलत तरीके से आगे बढ़ाया है।
ईमानदार सौदा यह है: उद्धरण प्रस्तुति उतनी पॉलिश नहीं है, कोई Focus मोड या Collections नामी फीचर के रूप में मौजूद नहीं हैं, और किसी झटपट तथ्यात्मक जानकारी के लिए Perplexity एक बेहतर अनुभव है। कीमत की बात करें तो Whizi Pro $29.99 प्रति माह है, या सालाना बिल होने पर $19.99, जबकि Perplexity Pro के लिए लगभग $20 है, इसलिए स्विच करने की वजह कवरेज है, सस्ता टैग नहीं। पूरी तुलना यहां देखें: Whizi vs Perplexity Pro। अगर आप स्विच करते हैं, तो Perplexity Pro कैसे कैंसिल करें यह बताता है कि गलत को कैंसिल करने से पहले असल में आपसे बिल कौन ले रहा है।
वह नियम जो टूल से ज़्यादा मायने रखता है
आप जो भी चुनें, गड़बड़ी होने का तरीका एक जैसा है, और इसे साफ़ कहना ज़रूरी है। मॉडल उद्धरण गढ़ लेते हैं। वे संभावित लगने वाले लेखक नाम, असली जैसी दिखने वाली पत्रिकाएं, और ऐसे DOI बना देते हैं जो कहीं नहीं ले जाते या किसी असंबंधित पेपर तक ले जाते हैं। उद्धरण-सहित इंटरफ़ेस इसे काफी हद तक कम करता है लेकिन खत्म नहीं करता, और यह उस ज़्यादा मुश्किल गलती पर कुछ नहीं करता, जो है एक असली स्रोत जो किसी ऐसे दावे से जुड़ा है जिसका वह समर्थन नहीं करता।
तीन नियम जो किसी भी प्रोडक्ट बदलाव में भी टिके रहते हैं: कभी भी ऐसी चीज़ का हवाला न दें जिसे आपने खोलकर नहीं देखा; हर DOI को हल करें; और जांचें कि स्रोत वही कहता है जो उद्धरण का दावा है। यह आखिरी वाला बाकी दोनों को मिलाकर जितनी असली गलतियां पकड़ता है, उससे ज़्यादा पकड़ता है।
- अपनी पिछली दस सर्च देखें और नोट करें कि हर एक के तुरंत बाद आपने क्या किया
- गिनें कि कितनी सर्च खुद जवाब के बजाय किसी दस्तावेज़ पर खत्म हुईं
- स्रोत की ज़रूरत को प्रॉम्प्ट में डालें, बजाय इसके कि टूल इसे लागू करेगा ऐसी उम्मीद रखें
- उस लेख के बजाय जो इसे उद्धृत करता है, मूल स्रोत तक पहुंचें
- रिसर्च वाले ही थ्रेड में ड्राफ्ट करें ताकि बारीकियां साथ बनी रहें
- कुछ भी भेजने से पहले ड्राफ्ट-को-स्रोतों-से-जांचने वाला प्रॉम्प्ट चलाएं
- हर स्रोत खोलें, और जांचें कि वह उससे जुड़े दावे का समर्थन करता है
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या मुझे Whizi में उद्धरण-सहित जवाब मिल सकते हैं?
हां, वेब-कनेक्टेड मॉडल का इस्तेमाल करके, हालांकि आपको इसे साफ़ तौर पर मांगना होगा, यह डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं मिलता। इस ज़रूरत को प्रॉम्प्ट में डालें: हर खोज के लिए एक URL और तारीख, स्रोत असहमत होने पर दोनों आंकड़े, और जो भी वेरिफाई न हो सके उसे उसी तरह चिह्नित करें। प्रस्तुति एक समर्पित सर्च प्रोडक्ट जितनी पॉलिश नहीं है, और वेरिफिकेशन का काम दोनों ही सूरत में एक जैसा है, क्योंकि आपको वैसे भी स्रोत खोलकर देखने चाहिए।
क्या मुझे Perplexity Pro कैंसिल कर देना चाहिए?
अगर आपकी रिसर्च आमतौर पर किसी ऐसी चीज़ पर खत्म होती है जो आप लिखते हैं, तो हां, क्योंकि दो टूल के बीच हैंडऑफ़ में सिर्फ समय नहीं, तर्क भी खो जाता है। अगर आप इसे सिर्फ एक उद्धरण-सहित सर्च इंजन की तरह इस्तेमाल करते हैं और क्वेरी-जवाब लूप को अहमियत देते हैं, तो इसे बनाए रखना ठीक है। हालांकि हिसाब लगाना बेहतर है: Perplexity Pro प्लस ChatGPT Plus लगभग $40 प्रति माह पड़ता है, जबकि Whizi Pro रिसर्च, लेखन, कोडिंग, और इमेज को $29.99 प्रति माह में कवर करता है, या सालाना बिल होने पर $19.99 में।
क्या Whizi एकेडमिक रिसर्च के लिए बेहतर है?
स्रोत मिल जाने के बाद वाले चरण के लिए, हां। खुद पेपर अपलोड करना और उन पर एक साथ काम करना, हर स्टडी के लिए एक पंक्ति वाली एविडेंस टेबल बनाना, एक जैसे स्कीमा में निकालना, और ऐसे मॉडल से ड्राफ्ट कराना जो एकेडमिक हेजिंग बनाए रखे, ये सब वे चीज़ें हैं जो एक सर्च प्रोडक्ट करने का लक्ष्य ही नहीं रखता। कोई भी टूल हर स्रोत खोलने और हर DOI हल करने की ज़िम्मेदारी को कम नहीं करता, और असली जोखिम वहीं है।
क्या Whizi में Focus मोड या Collections हैं?
नामी फीचर के रूप में नहीं। इसके बराबर एक दोबारा इस्तेमाल होने वाला प्रॉम्प्ट है: जिसे आप सेव करके पेस्ट करते रहते हैं, जो स्रोतों को सीमित करता है, आउटपुट फॉर्मैट तय करता है, और वे मानक तय करता है जो आप हर बार लागू करना चाहते हैं। इसमें मोड पर क्लिक करने से थोड़ा ज़्यादा सेटअप लगता है, और बदले में यह पूरी तरह संपादन योग्य है और किसी भी मॉडल पर चलता है, न कि प्रोडक्ट द्वारा तय किया हुआ।
फ्री Perplexity टियर के बारे में क्या?
यह कभी-कभार की जानकारी खोजने के लिए एक ठीक विकल्प है और किसी भी चीज़ के लिए पैसे देने से पहले याद रखने लायक है। सीमाएं ज़्यादा इस्तेमाल और मज़बूत मॉडल पर दिखने लगती हैं। अगर आपकी सर्च कभी-कभार होती हैं और शायद ही किसी दस्तावेज़ तक पहुंचती हैं, तो फ्री टियर के साथ जो भी आप पहले से लेखन के लिए इस्तेमाल करते हैं, वही सबसे सस्ता सही जवाब हो सकता है।