ماذا يحدث إذا أخطأ iDBQuery في فهم سؤال؟

لا يوجد ذكاء اصطناعي مثالي، وقد صُمِّم iDBQuery بحيث أنه حين يسيء تفسير سؤال، يمكنك اكتشاف ذلك وتصحيحه بدلًا من أن تُضلَّل.

• ظاهر حين يحدث. تأتي الإجابة مصحوبة بـ SQL الذي نُفِّذ وبتوثيقات إلى صفوف المصدر، فيظهر التفسير الخاطئ في صورة مرشّح أو وصلة أو نطاق زمني خاطئ — لا رقمًا يبدو معقولًا لكن يتعذّر تتبّعه.
• يسأل عند عدم اليقين. في الأسئلة الغامضة، يستوضح iDBQuery أو يذكر افتراضاته بدلًا من التخمين صامتًا.
• يدقّق ذاتيًا. يراجع وكيل المحلّل خطواته بنفسه قبل تقديم استنتاج.
• أنت تقوده. أعِد الصياغة، أو أضف تفصيلًا («حسب السنة المالية لا التقويمية»)، أو دَع مستخدمًا تقنيًا يعدّل SQL المُولَّد، فيصحّح مساره.

فمثلًا، إذا سألت عن «مبيعات الشهر الماضي» وأنت تقصد الشهر المالي، سيكشف التوثيق أنه استخدم تواريخ التقويم — فتلاحظ ذلك فورًا وتوضّح. قارن هذا بروبوت محادثة يذكر رقمًا خاطئًا من دون سبيل لتتبّعه. والمقصود ليس أنّ iDBQuery لا يسيء قراءة سؤال أبدًا؛ بل أنّ الأخطاء شفافة وقابلة للتصحيح ونادرًا ما تتسلل إلى قرار من دون أن تُلاحَظ. الشفافية هي شبكة الأمان.