# Derliaus kalibravimas ir valymas

Naudokite GeoPard, kad **išvalytumėte derliaus duomenis** ir **kalibruotumėte derliaus monitoriaus duomenų rinkinius**. Gaukite derliaus žemėlapį, kuriuo galite pasitikėti zonoms, rekomendacijoms ir analitikai. Šis darbo eiga tvarko kraštutinius duomenis, apsisukimus, trūkstamus atributus ir kelių kombainų derliaus duomenis. Jame yra **USDA derliaus valymo protokolas** ir palaiko **alternatyvias Yield Editor** darbo eigas.

{% embed url="<https://youtu.be/Tk5lubolnHQ>" %}
Derliaus duomenų valymo ir kalibravimo vaizdo pamoka. Paaiškintos pasirinkčių skirtumai.
{% endembed %}

Šis kalibravimo procesas yra svarbus:

1. **Užtikrinant duomenų nuoseklumą**: Dažnai keli kombainai dirba kartu arba skirtingomis dienomis. Ši funkcija užtikrina, kad jų duomenys suderintųsi.
2. **Duomenų homogenizavimui**: Derliaus duomenys gali būti nevienodi; kalibravimas užtikrina, kad jie būtų tolygūs ir nuoseklūs, be nepageidaujamų smailių ar nuosmukių.
3. **Triukšmo filtravimui**: Kaip ir bet kurie duomenys, derliaus duomenys gali turėti „triukšmą“ arba nereikšmingą informaciją. Mes pasirūpiname, kad tai nesutrukdytų jūsų įžvalgoms.
4. **Geometrijų supaprastinimui**: Bet kokie apsisukimai ar keisti geometriniai duomenų modeliai gali iškraipyti tikras įžvalgas. Kalibravimas skirtas tai išlyginti, kad duomenys tikrai atspindėtų lauko realybę.
5. **Apkarpymas pagal lauko ribas**: Kombainai dažnai dirba gretimose teritorijose. Tiksliai analizei svarbu atsižvelgti tik į duomenis, esančius nurodytos ribos viduje.

{% hint style="info" %}
Derliaus kalibravimo sąsaja naudoja GeoPard API galinį tašką Derliaus valymui/kalibravimui ([GeoPard API: derliaus duomenų kalibravimas ir valymas](/geopard-tutorials/ltu/api-dokumentacija/geopard-api-uzklausu-apzvalga/84.-mutacija-sukalibruoti-ir-isvalyti-yielddataset.md)). Ji vykdo `KALIBRUOTI` ir `VALYTI` operacijas naudotojo sąsajoje arba per API.
{% endhint %}

## Trumpas apžvalga

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="files"></th></tr></thead><tbody><tr><td><img src="/files/385d43b571638c0fe4bab5d8a6591c785eda1c83" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><img src="/files/5fcf5e951ca069835e633f55c5a1321950119668" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><img src="/files/284b010fe304fae5231f1c9ed18d5bdd66533c4f" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><img src="/files/72dc0f6b31c79be43ba750248452375a1245d05a" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><img src="/files/9caa21e4bddbcaef0149c1fcda8b37c4f46ca115" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><img src="/files/4666cf74c53c406e10bc20dfc6db77363d16b6b7" alt=""></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

{% file src="/files/054443c464063e7276eb4a3ce0131951d57ef42d" %}
Atsisiųsti derliaus valymo PDF brošiūrą
{% endfile %}

## Tikri pavyzdžiai

Žemės ūkio srityje sugadinti derliaus duomenų rinkiniai gali sukelti reikšmingų iššūkių. Žemiau pateikti tikri pavyzdžiai, kur susidūrė tokie duomenų rinkiniai. Naudojant GeoPard pažangius kalibravimo ir valymo algoritmus, šie duomenų rinkiniai buvo efektyviai patobulinti ir optimizuoti.

{% hint style="info" %}
Norint spręsti sritis, kuriose trūksta įrašytų derliaus duomenų ir pasiekti derliaus žemėlapio pilnumą, apsvarstykite GeoPard sintetinio derliaus žemėlapio metodą. Šis metodas atkūria trūkstamus duomenis pilnai derliaus analizei. Sužinokite daugiau [čia](/geopard-tutorials/ltu/agronomija/sintetinis-derliaus-zemelapis.md).
{% endhint %}

### Keli kombainai dirba kartu

<figure><img src="/files/ea4dff3afaa01ebfdc706f93ce897006073b12af" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 1: keli kombainai dirba kartu</p></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
Sudėtingoms situacijoms rekomenduojamas dviejų žingsnių kalibravimo procesas, kad būtų pasiekta optimali tikslumas. Pradėkite paleisdami pradinį kalibravimą naudodami mašinos ID atributą. Po to atlikite antrą kalibravimo raundą, šįkart pažymėdami Simuliuotų (sintetinių) mašinos takų parinktį. Šis sluoksniuotas požiūris užtikrina kruopštų ir tikslų kalibravimą, būtina efektyviai valdyti sudėtingus atvejus.
{% endhint %}

<figure><img src="/files/994734b7afe3f85ea4119c232fba58d0d62e4300" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 2: keli kombainai dirba kartu</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/2d0449f3b0570383a55be92d468f19b432908e77" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 3: keli kombainai dirba kartu</p></figcaption></figure>

### J formos sukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio

<figure><img src="/files/c099d1533f01b2bd2dfee74fd925fe1d25be8c9d" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 1: U sukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/29c80295f0e2fa26c7f5119b37aef0c222b03c07" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 2: U sukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio</p></figcaption></figure>

### Neįprastai didelės įrašytos reikšmės

<figure><img src="/files/c6c0c5cde5c2534690267e653708fe0a5e425790" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 1: neįprastai didelės įrašytos reikšmės</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/d4cd77a025db4cda18a27967430576038a342586" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 2: neįprastai didelės įrašytos reikšmės</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/c01c5ed2c032aea4091ecdc551b0953724ea5e3c" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 3: neįprastai didelės įrašytos reikšmės</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/6f720e58297d634b2dc164a5cb10589949aa05d0" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 4: neįprastai didelės įrašytos reikšmės</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/f6534f11df67ffa3d18ab1337f3fefbae5d1daea" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys 5: neįprastai didelės įrašytos reikšmės</p></figcaption></figure>

### Duomenys už lauko ribų

<figure><img src="/files/88e038570739ea0a0dccd37c107932f06a298c2b" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: duomenys už lauko ribų</p></figcaption></figure>

### Kalibravimas naudojant pateiktą vidutinę derliaus reikšmę

<figure><img src="/files/9ba9f6260644a95c8f542f1b0a732e8c1e6c9196" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: kalibravimas naudojant pateiktą vidutinę derliaus reikšmę (28 t/ha)</p></figcaption></figure>

### Valyti derliaus atributus nepaisant anomalijų turinčių atributų

Derliaus duomenų rinkinyje kartais yra atributų su nereguliarumais drėgmės, greičio, aukščių ar kituose antriniuose (ne derliaus) atributuose. Vykdant Valymo arba Kalibravimo veiksmus, svarbu ignoruoti šias anomalijas. Tai efektyviai galima pasiekti naudojant GeoPard derliaus valymo-kalibravimo sąsają.

<figure><img src="/files/2c2289290e4fc1e74b2c4da719756726b6a9c8a8" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: anomalijos drėgmės atribute</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/cd7d31e84bd072d378017fd97d5ba993bc59bbf9" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: valyti derliaus duomenis ignoruojant drėgmės anomalijas</p></figcaption></figure>

### USDA derliaus valymo protokolas

Naudokite šią parinktį, kai jums reikia **kartojamos, standartais paremtos derliaus redaktoriaus darbo eigos**. Ji optimizuota **derliaus monitoriaus duomenų valymui** masiniu mastu.

<figure><img src="/files/3446456d0be7dd74b09838f7b8aaa37af09bd314" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: valyti derliaus duomenis taikant USDA protokolą</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/6d95d98cf1c7bbc0379f6eb3ce2fe92f83362564" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: valyti derliaus duomenis taikant USDA protokolą</p></figcaption></figure>

## Kalibravimo logikos paaiškinimas

### Kalibravimas pagal trajektorijas

**NAUDOTI** **Kalibravimas pagal trajektorijas** kai laukas buvo <mark style="background-color:green;">nupjautas kelių mašinų arba per kelias dienas, ypač norint ištaisyti sistemines skirtumus, tokius kaip juostavimas ar banguotumas.</mark> Tai idealiai tinka situacijoms, kai skirtingos mašinos nustatymai, operatoriai ar aplinkos sąlygos sukelia nuolatinį pervertinimą ar nepakankamą vertinimą skirtinguose takuose.

Svarbu, <mark style="background-color:yellow;">kad AI reikalinga variacija – pavyzdžiui, skirtingi takai, mašinos ID arba kombaino datos – kad galėtų išmokti ir efektyviai kalibruoti.</mark>

<figure><img src="/files/1cad9500121d4cf4ee47d715da32227db02c118d" alt=""><figcaption><p>Pavyzdys: derliaus drėgna masė ir 9 kombainai</p></figcaption></figure>

**NENAUDOTI** šio metodo vienos mašinos derliaus atvejams, vykdytiems vienu nenutrūkstamu seansu, arba jei derliaus žemėlapis neturi matomų erdvinių modelių. Taip pat venkite, jei duomenys yra retenybėje arba jei turite tik bendrą lauko derliaus sumą be mašinų skirtumų

<figure><img src="/files/7586a4e73183c833785d0ebe72551eff71b1d9f6" alt="" width="563"><figcaption><p>Pavyzdys: statistiškai teisingas duomenų pasiskirstymas</p></figcaption></figure>

### Vidutinė arba bendra kalibracija

**Vidutinė/bendra kalibracija GERIAUSIA, KAI** jūs turite aukštą pasitikėjimo lygį bendrais lauko derliaus duomenimis, pvz., iš svarstyklių ar saugojimo įstaigos įrašų. <mark style="background-color:green;">Vietoj atskirų takų koregavimo, šis metodas pritaiko mastelį visam duomenų rinkiniui, kad galutinė vidutinė arba bendra reikšmė atitiktų žinomą kontrolinį dydį. Tai dažnai apibūdinama kaip paprasčiausia ir saugiausia kalibravimo parinktis, kai bendra statistika yra patikima.</mark> Kada

NAUDOTI vidutinę/bendą kalibraciją: **Žinomos kontrolinės reikšmės**

* **: Turėtumėte naudoti šią logiką, kai turite oficialius bendro derliaus įrašus (pvz., iš svarstyklių) arba labai patikimą vidutinį lauko derlių.**&#x47;lobalaus šališkumo korekcija
* **: Tai idealiai tinka, jei erdvinis derliaus pasiskirstymas atrodo teisingas, bet reikšmės yra globaliai paslinktos – tai reiškia, kad derliaus monitorius greičiausiai nebuvo kalibruotas ir rodo nuolat per dideles arba per mažas reikšmes visame lauke.**&#x56;ienodos derliaus nuėmimo sąlygos
* **: Šis metodas yra veiksmingiausias, kai nuėmimo sąlygos buvo gana pastovios per visą operaciją.**&#x56;ienos mašinos nuoseklumas
* **: Jis gerai veikia derliaus nuėmams, atliktiems viena mašina, kuri dirbo nuosekliai per lauką.**&#x50;avyzdys: statistiškai teisingas duomenų pasiskirstymas, reikalaujantis poslinkio naudojant vidutinį derlių

<figure><img src="/files/7586a4e73183c833785d0ebe72551eff71b1d9f6" alt="" width="563"><figcaption><p>Kada</p></figcaption></figure>

NE NAUDOTI vidutinės/bendros kalibracijos: **Mašina prieš mašiną šališkumas**

* **: Nenaudokite šio metodo, jei skirtingas lauko dalis buvo nuimtos skirtingų mašinų arba skirtingomis dienomis, kas lėmė lokalizuotus nuokrypius. Tokiais atvejais viso lauko mastelio keitimas neištaisys pagrindinių skirtumų tarp mašinų.**&#x4D;atomi artefaktai
* **: Jei duomenyse matote stiprų juostavimą, banguotumą ar kryptinius artefaktus, šis metodas jų neišspręs;**&#x74;akų kalibravimas geriau tinka šioms problemoms <mark style="background-color:green;">Nepažymėti duomenys</mark>.
* **: Venkite šios logikos, jei tik dalis lauko buvo nuimta arba jei įrašyti duomenys yra neišsamūs, nes bendra/vidutinė reikšmė būtų klaidinanti.**&#x50;avyzdys: derliaus duomenys su tarpais

<figure><img src="/files/948facb1ca8b48c87ccbac552c93075d04428e5a" alt="" width="563"><figcaption><p>veikia kaip</p></figcaption></figure>

### Sąlyginis kalibravimas

**Sąlyginis kalibravimas** saugos kontrolė užtikrinant, kad derliaus reikšmės išliktų realistiškose, iš anksto apibrėžtose minimalių ir maksimalių ribų reikšmėse <mark style="background-color:green;">Jūs</mark>.

TURĖTUMĖTE NAUDOTI **šią logiką, kad** pašalintumėte ekstremalias iškrypusias reikšmes ir jutiklio smailes, kurias sukelia triukšmas, mašinos sustojimai ar posūkiai<mark style="background-color:green;">. Tai idealiai tinka taikyti specifines agronomines lūkesčius – pvz., „derlius negali viršyti X“ – be korekcijos atlikimo.</mark>Tačiau,

<figure><img src="/files/3dea979eede9da9b8a9f641013fd11afbd3ec9a8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

VENGTI ŠIO METODO **jei jūsų duomenų rinkinyje yra globalus šališkumas arba sisteminiai mašinų skirtumai, nes jis nemasto duomenų ir neišsprendžia erdvinių modelių. Iš esmės jis palaiko reikšmes tik tikėtinose ribose, bet neišsprendžia pagrindinių kalibravimo poslinkių.** Naudojimo strategija

## Vieno puslapio derliaus kalibravimo gairės

<figure><img src="/files/6c84a06086ecec8ee1e6b6e9a5eb750ac81fedb3" alt=""><figcaption><p>Atsisiųsti PDF vieno puslapio derliaus kalibravimo gaires</p></figcaption></figure>

{% file src="/files/40b0a0a3e7d16c674f237b7f04a7205c7beee995" %}
Pirmas žingsnis
{% endfile %}

## "Derliaus kalibravimo ir valymo" modulis inicijuojamas tiesiogiai iš naudotojo sąsajos. Pagrindinis reikalavimas – turėti įkeltą derliaus duomenų rinkinį. Šalia kiekvieno derliaus duomenų rinkinio rasite mygtuką pradėti duomenų rinkinio koregavimus.

Pradėkite srautą

<figure><img src="/files/4bea56fdf707812a78aa1094abf8515b41728f0c" alt=""><figcaption><p>Pasirinkite parinktį, kad tęstumėte</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/7354154efc01097c3b907491813a991687e12c86" alt="" width="563"><figcaption><p>Iš ten galima keliais būdais tęsti:</p></figcaption></figure>

Automatinis apdorojimas

1. **: Naudokite numatytuosius, GeoPard rekomenduojamus nustatymus vieno paspaudimo kalibravimui.**&#x54;ik valymas
2. **: Sukonfigūruokite ir vykdykite tik VALYMO operaciją, įskaitant**GeoPard valymą
   1. **: Išmanų derliaus duomenų rinkinio valymą naudojant AI algoritmus.**(Jungtinių Valstijų žemės ūkio departamentas) valymo protokolas derliui.
   2. **JAV Žemės ūkio departamentas (USDA)** Sąlyginis valymas
   3. **: Filtruokite duomenis pagal pasirinktus atributų slenksčius.**&#x54;ik kalibravimas
3. **: Sukonfigūruokite ir vykdykite tik KALIBRAVIMO operaciją, įskaitant**: Kalibruokite derlių kiekvienam atskiram mašinos takui naudojant AI algoritmus.
   1. **Pagal takus**: Koreguokite derlių remiantis lauko žinoma vidutine arba bendra derliaus reikšme.
   2. **Vidutinė/Suma**: Modifikuokite derlių nustatytose minimalių ir maksimalių ribose, kad išlaikytumėte numatytas reikšmių ribas.
   3. **Sąlyginė**Kalibruoti ir valyti
4. **: Pasirinkite operacijų seką ir pritaikykite parametrus.**&#x44;erliaus redaktoriaus alternatyva
5. **: Naudokite**Tik valymas → USDA **(arba** ) kad atitiktumėte rankinį „Yield Editor“ valymo darbo eigą, bet mastu. Validacijos testuose USDA protokolo valymas atitiko rankinio Yield Editor rezultatus su **: Pasirinkite operacijų seką ir pritaikykite parametrus.**&#x52;² (R2) = 0,98 **(beveik identiškas išvestis).** Vieno mygtuko sprendimas

## Patarimas dėl neįprastų reikšmių, kartais būdingų derliaus duomenų rinkiniams.

{% hint style="warning" %}
**Jei**

pažymėtas kalibravimui ar valymui atributas daugiausia **attribute** turi **nulinės reikšmės daugumoje geometrijų** **, tos geometrijos bus pašalintos iš galutinio derliaus duomenų rinkinio.**&#x53;iekiant užtikrinti vientisumą, atributai su tokiomis anomalijomis turėtų būti pašalinti iš atributų, kurie bus kalibruojami, sąrašo.

Pilnos gairės
{% endhint %}

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/gzZZkXqKSAd1eaIKNqDB>" flowId="gzZZkXqKSAd1eaIKNqDB" %}

## Pasirinkite srautą: patarimas dėl duomenų anomalijų

{% hint style="warning" %}
**darbo eiga rekomenduojama.**

Jei vartotojas susiduria su duomenų anomalijomis, pvz., reikšmėmis, artimomis nuliui, arba neįprastai didelėmis reikšmėmis (pvz., vidurkis 10, bet maksimumas 8000), rekomenduojama naudoti **Valymo ir kalibravimo** Pasirinkite srautą: patarimas dėl duomenų be pradinių klaidų

Pirmiausia išvalius duomenis prieš kalibravimą užtikrinama klaidų, trūkstamų reikšmių ar neatitikimų pašalinimas, taip pagerinant duomenų kokybę ir tikslumą.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
**darbo eiga.**

Jei duomenų rinkiniai iš pradžių yra be klaidų, trūkstamų reikšmių ar neatitikimų, ir žinoma, kad dalyvavo keli kombainai, apsvarstykite **Kalibravimo ir valymo** Valymo srautas: patarimas dėl neįprastų reikšmių, kartais būdingų derliaus duomenų rinkiniams.

Duomenų valymas po kalibravimo padeda toliau rafinuoti rinkinį, galbūt pašalinant bet kokius artefaktus, atsiradusius kalibravimo metu.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
**pažymėtas kalibravimui arba valymui daugiausia turi**

pažymėtas kalibravimui ar valymui atributas daugiausia **attribute** nulinės reikšmės daugumoje geometrijų **Siekiant užtikrinti vientisumą, atributai su tokiomis anomalijomis turėtų būti pašalinti iš atributų, kurie bus valomi (2).**&#x53;iekiant užtikrinti vientisumą, atributai su tokiomis anomalijomis turėtų būti pašalinti iš atributų, kurie bus kalibruojami, sąrašo.

Kalibravimo srautas: patarimas dėl neįprastų reikšmių, kartais būdingų derliaus duomenų rinkiniams.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
**Siekiant užtikrinti vientisumą, atributai su tokiomis anomalijomis turėtų būti pašalinti iš atributų, kurie bus kalibruojami (3).**

pažymėtas kalibravimui ar valymui atributas daugiausia **attribute** turi **nulinės reikšmės daugumoje geometrijų** **, tos geometrijos bus pašalintos iš galutinio derliaus duomenų rinkinio.**&#x53;iekiant užtikrinti vientisumą, atributai su tokiomis anomalijomis turėtų būti pašalinti iš atributų, kurie bus kalibruojami, sąrašo.

Algoritmų versijos
{% endhint %}

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/i8Q6uC04nIVjJLLOYELJ>" flowId="i8Q6uC04nIVjJLLOYELJ" %}

## Po apdorojimo rezultatai rodomi šalia originalaus duomenų rinkinio. Jie pažymėti

"Kalibruoti" **"Išvalyti"** ir/ar **etiketėmis ir algoritmo versija.** Kalibravimo ir valymo vykdymo rezultatas (versija 2)

<figure><img src="/files/f1735cd89d189ab92966f9fe94632eb33bfb0870" alt=""><figcaption><p>versija 3.0</p></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
Iš `nuo Clean/Calibrate algoritmo 3.0 versijos GeoPard pristato apkarpymo pagal lauko ribas funkciją. Tai palieka tik geometrijas lauko ribų viduje ir pagerina statistinį pasiskirstymą.` Autoprocesavimo vykdymo rezultatas (versija 3.0)
{% endhint %}

<figure><img src="/files/814681b246a44dce42cdfab5cdad86c38faf6ba3" alt=""><figcaption><p>Pradėdama nuo</p></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
versijos 4.0 `, Clean/Calibrate algoritmas GeoPard dabar įtraukia galimybę kalibruoti pagal vidutines arba bendras reikšmes bet kuriam atributui. Dažnas šio patobulinimo taikymas – drėgnos masės (WetMass) kalibravimas, kuri dabar gali būti koreguojama pagal žinomą išmatuotą lauko vidutinį derlių.`Kalibravimo vykdymo rezultatas naudojant vidutinį derlių 6 t/ha (versija 4.0)
{% endhint %}

<figure><img src="/files/a42c28d32ffe65e6c8e7124a537f2f6cc3f372ce" alt=""><figcaption><p>versija 5.0</p></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
Iš `nuo Clean/Calibrate algoritmo 5.0 versijos GeoPard pristato USDA (Jungtinių Valstijų žemės ūkio departamentas) derliaus valymo protokolą. USDA teikia formalų agronominių duomenų standartą, reglamentuojantį, kaip derlius, drėgmė, srautas ir erdviniai matavimai normalizuojami, tikrinami ir statistiškai filtruojami, kad būtų sukurtos su mašina ir lauku suderintos žemės ūkio duomenų rinkinių versijos.` Valymo vykdymo rezultatas naudojant USDA protokolą (versija 5.0)
{% endhint %}

<figure><img src="/files/3446456d0be7dd74b09838f7b8aaa37af09bd314" alt=""><figcaption><p> </p></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ltu/agronomija/derliaus-kalibravimas-ir-valymas.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.