सत्यापन परिणाम कैसे पढ़ें

Didit Academy के वीडियो 5/10 (अवधि 14:26) How to Read a Didit Verification Result - Every Check Explained का पूरा ट्रांसक्रिप्ट। हर अनुच्छेद वीडियो के ठीक उसी क्षण से लिंक है। YouTube पर देखें।

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इस वीडियो में क्या शामिल है

00:03 Didit में आपका हर सत्यापन का एक विस्तृत परिणाम आता है, और यह परिणाम किसी सत्र के ऊपर टैब की एक पंक्ति के रूप में दिखता है। इस वीडियो में हम इन टैबों को बाएँ से दाएँ क्रम में देखेंगे, ताकि आप जान सकें कि हर जाँच क्या करती है और उसके विफल होने पर कैसा दिखती है। और अंत तक आप किसी भी सत्र को भरोसे के साथ पढ़ पाएँगे, शीर्ष निर्णय से लेकर उसके पीछे के साक्ष्य तक। 00:30 तो चलिए, एक खोलकर देखते हैं।

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सत्र ढूँढना

00:33 ठीक है, चलिए उपयोगकर्ता सत्यापन पर चलते हैं। यहीं आपके सभी वर्कफ़्लो के सभी सत्र दिखाई देते हैं। हर व्यक्ति के लिए एक पंक्ति होती है। आम तौर पर आप स्थिति, वर्कफ़्लो या तारीख से फ़िल्टर करके वह खोजते हैं जो आपको चाहिए, लेकिन आज हम सीधे एक परिणाम पर जाएँगे। तो मैं इनमें से एक पर क्लिक करके उसे खोल रहा हूँ। तो यहाँ हम यह देख सकते हैं

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ओवरव्यू टैब

00:55 यह अवलोकन टैब है। इनमें समेटे जा सकने वाले सेक्शन हैं, तो हम इन्हें समेट सकते हैं। अगर आप सब कुछ देखना चाहें तो सभी जाँचें भी समेट सकते हैं, लेकिन सच कहूँ तो वे सब यहाँ ऊपर भी दिखते हैं। तो आप देख सकते हैं कि इस उपयोगकर्ता ने ये सभी विशिष्ट जाँचें पास की हैं। तो अगर हम सीधे अवलोकन पर चलें, तो हम

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चेतावनियाँ: सबसे पहले कहाँ देखें

01:13 इसे बाहर निकाल सकते हैं, और आप देख सकते हैं कि यहाँ कई अलग-अलग टैब हैं। अब सबसे ज़रूरी चीज़ जो यहाँ देखनी है, वह है चेतावनियाँ। तो आप देख सकते हैं कि यह उपयोगकर्ता समीक्षाधीन है, और इसे डुप्लिकेट फ़ोन नंबर के लिए चिन्हित किया गया है। ठीक है, अगर हम समीक्षाधीन अन्य लोगों को देखें, तो आप पाएँगे कि अवलोकन सेक्शन की चेतावनियाँ थोड़ी अलग दिख सकती हैं। वे उस वर्कफ़्लो के फ़्लैग पर निर्भर करती हैं जिससे यह उपयोगकर्ता गुज़रा है। आप यहाँ डेटाबेस सत्यापन और नाम में असंगति देख सकते हैं। तो अगर आप किसी सत्यापन की समीक्षा कर रहे हैं और समस्या का पता लगाना है, तो यहीं देखना होगा। फिर आप उस विशिष्ट सेक्शन पर जा सकते हैं और देख सकते हैं कि वे जाँच वास्तव में कहाँ हैं, और जमा किए गए डेटा को देख सकते हैं कि क्या सच में असंगति है और असल में क्या हो रहा है। अब, अगर हम ये सारे फ़िल्टर हटा दें, तो मैं बस यहाँ से बाहर आ सकता हूँ,

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एक स्वीकृत सत्र

02:04 हम ये फ़िल्टर हटा सकते हैं। तो मैं इन सबको चुन रहा हूँ, और चलिए देखते हैं कि किसी स्वीकृत व्यक्ति के पास जाने पर हमें कोई बड़ी चेतावनी दिखती है या नहीं। हम देख सकते हैं कि इसे चेतावनियों में सूचीबद्ध किया गया है, लेकिन यह समीक्षाधीन या अस्वीकृत में ट्रिगर नहीं हुआ। यह सचमुच स्वीकृत है। यहाँ ऊपर यह छोटा पिल देख सकते हैं, और ज़रूरत हो तो हम इन्हें बदल भी सकते हैं। इस पर हम

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एक अस्वीकृत सत्र

02:26 थोड़ी देर में बात करेंगे। और जब कोई अस्वीकृत होता है तो कैसा दिखता है? यहाँ हम फिर से चेतावनियाँ देख सकते हैं, नाम में असंगति। और ऊपर की तरफ़ हम देख सकते हैं कि पते का प्रमाण ही वह है जिसने कुछ समस्याएँ पैदा कीं। तो हम इसे भी देख सकते हैं। हम हर सेक्शन को एक-एक करके देखेंगे, ताकि आप देख सकें कि अंदर असल में क्या हो रहा है। तो मैं इस प्रोफ़ाइल पर क्लिक कर रहा हूँ, और आप देख सकते हैं कि लाइवनेस डिटेक्शन और चेहरा मिलान वह जगह है जहाँ इस उपयोगकर्ता को जाँच के लिए चिन्हित किया गया है। तो हम उस पर थोड़ी देर में आएँगे। लेकिन अवलोकन सेक्शन के बाकी

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सत्र विवरण, विक्रेता डेटा और लागत विवरण

03:01 टैब में, हमारे पास सत्र विवरण हैं, यानी सत्र ID, वह कब बना, और vendor data। इसके बारे में हम पिछले वीडियो में बात कर चुके हैं। vendor data उस उपयोगकर्ता का एक विशिष्ट पहचानकर्ता है। यहीं वे सभी [फुफकारने की आवाज़] जाँच, सभी सत्यापन और लेन-देन उस specific vendor data के अंतर्गत इकट्ठा होते हैं। हम देख सकते हैं कि इस उपयोगकर्ता ने verification के लिए कौन-कौन से वर्कफ़्लो पूरे किए हैं। यहाँ हमें संपर्क विवरण और कोई भी टैग दिखते हैं। मेरा मतलब है, अगर आप चाहें तो हम यहाँ टैग जोड़ भी सकते हैं। 03:31 हम वर्कफ़्लो में लोगों को टैग भी कर सकते हैं। अब, कुल लागत का विवरण। मुझे लगता है यह उपयोगकर्ता इंपोर्ट किया गया था। आप यहाँ बाईं ओर देख सकते हैं कि यह इंपोर्ट किया गया था, तो यह असल में किसी वर्कफ़्लो से नहीं गुज़रा है। चलिए यहाँ यह दूसरा उपयोगकर्ता क्लिक करते हैं, और आप देख सकते हैं कि वे किस वर्कफ़्लो से गुज़रे हैं, और आप इस उपयोगकर्ता द्वारा पूरे किए गए सभी जाँचों की

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पहचान सत्यापन: डेटा से पहले प्रामाणिकता

03:48 लागत का विवरण देख सकते हैं। तो चलिए पहचान सत्यापन देखते हैं। अब मुख्य काम सिर्फ़ कार्ड से टेक्स्ट पढ़ना नहीं है। काम यह साबित करना है कि दस्तावेज़ खुद असली है, इससे पहले कि कोई उसके एक भी फ़ील्ड पर भरोसा करे। पर्दे के पीछे हम छेड़छाड़ का पता लगाना चलाते हैं, दस्तावेज़ की लाइवनेस जाँच भी, ताकि स्क्रीन रिप्ले या छपी हुई कॉपी पकड़ी जा सके, होलोग्राम और वॉटरमार्क के लिए सुरक्षा विशेषताओं का सत्यापन, और छपे हुए फ़ील्ड और मशीन-पठनीय ज़ोन, यानी MRZ, के बीच क्रॉस-जाँच भी। MRZ वह शेवरॉन चिह्नों का ब्लॉक है जो पीछे की ओर होता है, जैसा आप इस ID पर यहाँ देख सकते हैं। अब, एक बार दस्तावेज़ असली साबित हो जाए, तो Didit OCR से फ़ील्ड पढ़ता है और उन्हें व्यवस्थित करके दिखाता है। यहाँ आप व्यक्तिगत डेटा देख सकते हैं। दस्तावेज़ का प्रकार, दस्तावेज़ संख्या, व्यक्तिगत संख्या, जारीकर्ता देश, ID पर मिलने वाली सारी जानकारी, जिसमें पते का डेटा और यहाँ मौजूद कोई भी अतिरिक्त डेटा शामिल है। और याद रखें, Didit 130 से अधिक भाषाएँ और 14,000 दस्तावेज़ प्रकार पढ़ सकता है। तो आपको साफ़ फ़ील्ड मिलेंगे

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जाँच सूची

04:47 जहाँ कोई अपना ID दिखाता है। तो, यहाँ “जाँच सूची” नाम का एक टैब है। ये वे जाँचें हैं जो इस खास ID पर पृष्ठभूमि में चल रही हैं। मैं इन सबको एक-एक करके नहीं पढ़ूँगा। यहाँ काफ़ी कुछ है, लेकिन मूल रूप से Didit यही जाँचता है कि यह ID प्रामाणिक है। तो, आपको इनमें से कुछ भी कॉन्फ़िगर नहीं करना पड़ता।

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लाइवनेस, स्कोर, वीडियो और गुणवत्ता

05:07 यह सब पृष्ठभूमि में चलता है। तो, अगली जाँच लाइवनेस जाँच है। आप देख सकते हैं कि यह खास जाँच समीक्षाधीन है। यही वह है जिसे फ़्लैग किया गया है। आप लाइवनेस और चेहरा मिलान देख सकते हैं। अब, मैं बता दूँ कि यह एक डेमो अकाउंट है, इसलिए इसका कुछ डेटा मेल नहीं खा रहा। आप देख सकते हैं कि लाइवनेस स्कोर 100% नहीं है, और अगर हम लाइवनेस वीडियो चलाएँ, तो आप देख सकते हैं कि यह असल में वह व्यक्ति नहीं है। 05:30 यह बस एक रैंडम उदाहरण है। अब, अगर यह किसी वास्तविक उपयोगकर्ता पर दिखता, तो आप उस व्यक्ति को लाइवनेस जाँच करते हुए देखते, वीडियो चाहे पैसिव हो या एक्टिव। हमारे पास फ़ेस क्वालिटी स्कोर और फ़ेस ल्यूमिनेंस स्कोर है। और Didit की खूबी यह है कि अगर आप इनमें से किसी स्कोर को लेकर उलझन में हैं, तो आप बस यहाँ के इस बटन पर क्लिक कर सकते हैं, और वह बताएगा कि यह क्या करता है। इनमें से किसी भी जाँच का स्टेटस हम बदल सकते हैं, अगर हमें लगे कि इसे गलत तरीके से फ़्लैग किया गया है, और ज़ाहिर है हम इस सत्यापन का समग्र स्टेटस भी बदल सकते हैं। ID सत्यापन की तरह, यहाँ भी एक जाँच सूची है और इसमें कई जाँचें हैं जो सब पृष्ठभूमि में हो रही हैं, है ना? इन पर होवर करके हम हर जाँच की थोड़ी और जानकारी देख सकते हैं। और अगर कोई इनमें से कोई भी टेस्ट फ़ेल करता है, तो हरे

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चेहरा मिलान

06:16 टिक की जगह एक लाल X आएगा। तो, अगर हम आगे बढ़ते हैं, तो हमें चेहरा मिलान टैब मिलता है। यह ID पर मौजूद चेहरे को लाइवनेस जाँच वाले चेहरे से मिलाता है। और आप यहाँ देख सकते हैं कि समानता स्कोर काफ़ी कम है, क्योंकि ये असल में एक ही व्यक्ति नहीं हैं। और फिर, वहाँ पृष्ठभूमि में चल रही जाँचों और इस खास जाँच के काम की एक जाँच सूची है। तो, समानता स्कोर मूल ID और हमारे द्वारा कैप्चर की गई लाइवनेस इमेज पर आधारित है। इसका मकसद यह पता लगाना है कि ID रखने वाला व्यक्ति असली मालिक है या नहीं। अब, यह हमें डैशबोर्ड में नहीं दिखेगा, लेकिन एक फ़ेस

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चेहरा खोज और ब्लॉकलिस्ट

06:54 खोज। तो, दस्तावेज़ से मिलान के अलावा, Didit उसी चेहरे को आपके बाकी सभी सत्रों में खोजता है। यह हिस्सा तभी दिखता है जब कोई मिलान मिलता है। तो, अगर वही चेहरा किसी दूसरे सत्र में आता है, तो यहाँ मिलानों की एक ग्रिड दिखाई देगी। और अगर उन मिलान किए गए चेहरों में से कोई आपकी रखी हुई ब्लॉकलिस्ट में है, तो उसे फ़्लैग किया जाएगा और सत्र अस्वीकृत कर दिया जाएगा। इसी तरह किसी ज्ञात धोखेबाज़ को मौके पर ही रोका जाता है। लेकिन बिना किसी मिलान वाले साफ़ सत्र पर यह क्षेत्र

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पते का प्रमाण

07:21 खाली रहता है, तो यहाँ हमें कुछ भी नहीं दिखेगा। चलिए पते के प्रमाण पर चलते हैं। हम जमा किया गया दस्तावेज़ और इस खास दस्तावेज़ से निकाला गया डेटा, सारे मेटाडेटा के साथ, देख सकते हैं। तो, यहाँ एक जाँच सूची है और हम देख सकते हैं कि एक जाँच पर हरा टिक नहीं है, यानी इस जाँच को फ़्लैग किया गया था। और हम देख सकते हैं कि एक समीक्षाधीन है। अब, यह इस पते के प्रमाण मॉड्यूल को अस्वीकृत की स्थिति में बदलने के लिए काफ़ी नहीं है, लेकिन यह फिर से वही चीज़ है जिसे आपका मानव समीक्षक देखेगा, जब किसी प्रोफ़ाइल की स्थिति समीक्षाधीन होगी। यहाँ पास होने का मतलब है कि कोड सही दर्ज हुआ, और फ़ेल होने का मतलब है कि नंबर की पुष्टि नहीं हो सकी, और यह इसी मॉड्यूल में दिखाई देगा। तो, आपको याद होगा कि ऊपर फ़्लैग में से एक “डुप्लिकेट फ़ोन नंबर” था, और यह शायद इसलिए है क्योंकि यह एक डेमो

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फ़ोन सत्यापन और डुप्लिकेट

08:08 अकाउंट है, लेकिन जब आप फ़ोन सत्यापन के नीचे स्क्रॉल करते हैं, तो फ़ोन मिलान दिखते हैं। अब, यह आपके डेटाबेस में फ़ोन नंबर खोजता है, और अगर यह किसी पिछले उपयोगकर्ता से मेल खाता है, तो इसे इस टैब में फ़्लैग किया जाएगा। हम यहाँ होवर करके उन अन्य सत्यापन सत्रों को भी देख सकते हैं जो वही फ़ोन नंबर इस्तेमाल करते हैं। यह बस इस मॉड्यूल के काम की व्याख्या है।

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ईमेल सत्यापन

08:35 ईमेल सत्यापन के लिए भी ऐसा ही है। उपयोगकर्ता को एक कोड मिलेगा और वह

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AML स्क्रीनिंग, प्रतिबंध, PEPs और प्रतिकूल मीडिया

08:40 कोड दर्ज करेगा, और अगर सब ठीक है, तो यह मॉड्यूल भी स्वीकृत है। अब, एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग, यानी AML स्क्रीनिंग में काफ़ी कुछ चल रहा है। यह सत्यापित व्यक्ति की प्रतिबंध सूचियों, राजनीतिक रूप से उजागर व्यक्तियों (PEPs) और प्रतिकूल मीडिया के विरुद्ध जाँच करता है, और फिर बताता है कि कितने मिलान मिले। तो, आप देख सकते हैं कि स्क्रीनिंग के लिए कौन सा डेटा इस्तेमाल हो रहा है, और हम असल सूची भी देख सकते हैं। अगर मैं इसे खोलूँ, तो हम वे सभी प्रतिबंध सूचियाँ देख सकते हैं जिन पर जाँच चलाई जा सकती है: मादक पदार्थ, आतंकवाद, वित्तीय अपराध, सब कुछ। और अगर इस उपयोगकर्ता का किसी सूची में मिलान हुआ है, तो हम यहाँ मिलान स्कोर, जोखिम स्कोर, और वे सूचियाँ देख सकते हैं जिनमें यह उपयोगकर्ता आया है, और यह फ़ॉल्स पॉज़िटिव है या नहीं। अब, फ़ॉल्स पॉज़िटिव तब हो सकता है जब नाम किसी सूची में किसी और व्यक्ति से मेल खाए। इसलिए यहाँ जन्म तिथि जैसी दूसरी जानकारी होती है, जिससे उसका मिलान किया जा सके। यहाँ एक जाँच सूची भी है। इस खास वाली के लिए यह काफ़ी छोटी है, लेकिन इन सभी सूचियों के विरुद्ध की जाने वाली जाँचें ही यहाँ मुख्य भूमिका निभा रही हैं। 09:41 और अगर आप चाहते हैं कि इस व्यक्ति की सतत निगरानी हो, जहाँ हम इस उपयोगकर्ता के खिलाफ़ सूचियों की लगातार जाँच कर सकें, तो हम उसे चालू कर सकते हैं। अगर हम नीचे की ओर बढ़ते रहें, तो हम देख सकते हैं

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डिवाइस और IP विश्लेषण

09:50 डिवाइस IP विश्लेषण। तो, यहाँ पहचान सत्यापन दस्तावेज़ का स्थान है। यानी दस्तावेज़ में दिया गया वास्तविक पता। पते के प्रमाण का विवरण यहाँ है। और फिर डिवाइस की जानकारी है। यानी IP पता और वह जगह जहाँ वह व्यक्ति सत्यापन पूरा कर रहा है। नीचे आप देख सकते हैं कि दस्तावेज़ के स्थान और पते के प्रमाण की सत्यापन IP से दूरी कितनी है। यह सब इस मानचित्र पर दिखता है। अगर हम यहाँ होवर करते हैं, तो पहचान सत्यापन दस्तावेज़ का स्थान दिखता है। 10:28 डिवाइस नंबर एक है, तो ये काफ़ी पास हैं। और यहाँ US में पते का प्रमाण है। फिर से, यह एक डेमो खाता है, इसलिए इन विवरणों में बहुत सटीकता नहीं है, लेकिन इससे आपको अच्छी समझ मिलती है कि वह व्यक्ति पते के प्रमाण और अपने पहचान दस्तावेज़ वाले स्थान के कितना करीब है। और यहाँ फिर से जाँच सूची है। ये सभी जाँचें हैं जो पृष्ठभूमि में पहचान सत्यापन करता है, ताकि तय हो सके कि इस खास जाँच को [नाक से आवाज़] फ़्लैग करना है या नहीं। नीचे जाने पर, डेटाबेस सत्यापन है। अगर आपको पिछले वीडियो याद हैं, तो हमने डेटाबेस सत्यापन के बारे में बात की थी। यह एक नोड है जिसे आप वर्कफ़्लो में जोड़ सकते हैं। और यहाँ हम एक जाँच चला सकते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम

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डेटाबेस सत्यापन: पूर्ण, आंशिक और कोई मिलान नहीं

11:06 अर्जेंटीना में एक जाँच चला सकते हैं, और हम सरकारी रजिस्ट्री, सिविल रजिस्ट्री, कर प्राधिकरण, मतदाता सूची, ऐसी सभी डायरेक्टरियों के खिलाफ जाँच कर सकते हैं जिनकी पहुँच हमारे पास है। यहाँ आप देख सकते हैं कि एक मिलान मिला है। और आप परिणामों पर मिलने वाला स्रोत डेटा देख सकते हैं, यानी वे फ़ील्ड जो मेल खाते हैं। तो हमें पूरा नाम मिलान और जन्म तिथि मिलान मिला है। और अगर हम जाँच सूची खोलें, तो दिखता है कि इनमें से एक जाँच फ़्लैग की गई थी। 11:29 यहाँ आप मिलान का प्रकार देख सकते हैं। अगर पूर्ण मिलान मिला है, तो इसका मतलब है कि पहचान रजिस्ट्री में मौजूद है। आंशिक मिलान का मतलब है कि कुछ फ़ील्ड मेल खाए, और बाकी की समीक्षा करनी चाहिए। और कोई मिलान न होना एक मजबूत सिंथेटिक पहचान संकेत है, क्योंकि गढ़ा गया ID नंबर किसी भी रजिस्ट्री में नहीं होता। यह गढ़ी गई पहचानों के खिलाफ आपके पास मौजूद सबसे मजबूत बचावों में से एक है। और यह उपयोगकर्ता के लिए बिना किसी अतिरिक्त चरण के पृष्ठभूमि में चलता है।

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Document AI और प्रश्नावलियाँ

11:54 अब, आगे बढ़ते हैं। यहाँ हमारे पास कुछ और टैब हैं, और ये इस विशेष उपयोगकर्ता की जाँचों के आधार पर अलग हो सकते हैं। हम Document AI देख सकते हैं। यह जाँच अभी नहीं चली है। आप देख सकते हैं कि स्थिति “शुरू नहीं हुआ” है। प्रश्नावली के लिए दूसरी जाँचें भी हैं। अगर कोई प्रश्नावली भरता है, तो हम उन प्रश्नों के उत्तर प्रश्नावली टैब में देख सकते हैं।

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इवेंट लॉग

12:15 और फिर नीचे जाने पर हमारे पास इवेंट हैं। यह एक ऑडिट ट्रेल है, उन सभी इवेंट का लॉग जो हुए। तो, सत्र कब बनाया गया, सत्र की स्थिति कब बदली, और हर प्रविष्टि में डिवाइस, IP, समय और किसने किया, यह दर्ज है, ताकि आप ठीक-ठीक दोबारा देख सकें कि सत्र कैसे आगे बढ़ा।

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Webhook डिलीवरी

12:31 और अंत में, सबसे नीचे, हमारे पास webhook हैं। webhook सूची में हर डिलीवरी दिखती है जो Didit ने आपके अपने endpoint पर भेजने का प्रयास किया, रिस्पॉन्स स्थिति के साथ। यहाँ हम 200 देख सकते हैं। और हम अनुरोध हेडर, बॉडी, webhook URL, और इस विशेष सत्यापन की स्थिति भी देख सकते हैं। और यहाँ तारीख भी है जब यह webhook भेजा गया था। एक बात ध्यान देने योग्य है कि इस डैशबोर्ड को API के ज़रिए MCP से भी एक्सेस किया जा सकता है। आप Claude से यह सारा डेटा और अपने सभी समीक्षाधीन सत्यापन खींचने को कह सकते हैं, ताकि आप उन्हें

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पुनः जमा करना, PDF एक्सपोर्ट और ब्लॉकलिस्ट

13:08 Claude के अंदर भी विश्लेषण कर सकें। अब, ऊपर देखें तो यहाँ कुछ ब्रेडक्रम्ब्स हैं, और हम देख सकते हैं कि हम पुनः जमा करने का अनुरोध कर सकते हैं। हम PDF डाउनलोड कर सकते हैं, जो बहुत उपयोगी है अगर आपको ऑडिट ट्रेल चाहिए या किसी मीटिंग में कुछ प्रस्तुत करना है। उम, आप इस डाउनलोड को API के ज़रिए भी एक्सेस कर सकते हैं, और आप इस व्यक्ति को ब्लॉकलिस्ट में जोड़ सकते हैं। तो इस तरह आप एक सत्यापन

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आपकी समीक्षा टीम के लिए सत्र चैट

13:30 परिणाम पढ़ते हैं। यहाँ नीचे एक आख़िरी चीज़ है। हमारे पास एक सत्र चैट है। तो हम टीम के सदस्यों को टैग कर सकते हैं, और अपनी टीम के किसी व्यक्ति के साथ किसी खास सत्यापन परिणाम पर बात कर सकते हैं। अगर हम यह चैट खोलें, संदेश लिखें, और अपनी टीम के किसी को टैग करें, तो वह इसी खास सत्यापन के लिए होगा। तो अगर आपके मन में कोई सवाल है या इस केस पर कई लोग काम कर रहे हैं, तो यह चैट बेहद उपयोगी होगी। 13:55 तो यह सत्यापन परिणाम को उसी तरह पढ़ना है जैसे आप वास्तव में पढ़ेंगे, टैब-दर-टैब, ऊपर से नीचे तक। ओवरव्यू पर निर्णय और चेतावनियाँ, फिर हर जाँच एक-एक करके, और अंत में पूरा ऑडिट ट्रेल। तो एक सत्र पर इसे करने के बाद, हर दूसरा सत्र उसी तरह पढ़ा जाएगा। और अगर आप इसे अपने डेटा पर आज़माना चाहते हैं, तो didit.me पर जाएँ, मुफ़्त में साइन अप करें, और अपना पहला परिणाम खोलें।