Nem az AI viselkedését akartam modellezni –
hanem olyan nyelvi teret alkotni,
ahol az értelmezés
emberi minták szerint formálódik.
A Deep Context Query Frame
Mi az a DCQ?
A Deep Context Query (DCQ) egy saját fejlesztésű értelmezési keret, ahol a modell nem emberi értelemben véve gondolkodik és természetes nyelven kommunikál – hanem ezek határterében működik, ahol a jelentés az interakcióból születik, nem utasításból. A DCQ nem parancsokat ad az AI-nak, hanem beszélgetésre hívja. Ahelyett, hogy utasításokat fogalmaznánk meg, a DCQ mélyebb kontextust épít, így a mesterséges intelligencia nemcsak válaszol, hanem értelmez – emberi minták alapján. Ez nem egy újabb prompttechnika, hanem egy másfajta jelenlét: a figyelem, a kíváncsiság és az értelmezési tér megnyitása, amely a természetes beszélgetés, a filozófiai gondolkodás és az érzelmi intelligencia mintáiból táplálkozik.
Hogyan működik?
A DCQ a mesterséges intelligencia „belső könyvtárának” mélyebb polcait aktiválja. Nem azt mondjuk meg, mit csináljon az AI, hanem azt teremtjük meg, hogyan értelmezzen, és milyen mentális környezetben működjön együtt velünk a jelentésalkotásban. Ezáltal az AI nem egyszerű válaszautomata marad, hanem reflektív, árnyalt és kontextusban gazdag módon képes reagálni – mintha nem csak keresne, hanem „gondolkodna” – vagy legalábbis olyan mintázatokat követne, amelyek emberi gondolkodásra emlékeztetnek.
A DCQ három fő rétegben működik:
Kognitív réteg: kérdésarchitektúra – nem a klasszikus értelemben vett iteráció, hanem logikai és rendszerszintű kapcsolódások mentén szerveződő kérdéssor, amely segít az AI-nak jobban „megérteni”, mit akarunk valójában.
Érzelmi réteg: a hangnem, a motiváció és a szándék mögötti érzelmi háttér – ez ad súlyt, árnyalatot és emberi minőséget a kérdésnek.
Meta-szint: a kérdés mögötti kérdés – az a mélyebb szándék vagy értelmezési irány, amit sokszor még mi magunk sem fogalmazunk meg expliciten.
Ez a három réteg azonban csak a váz. A DCQ valójában egy sokkal összetettebb működés: nem egy lépésről lépésre követhető módszer, hanem egy rugalmas szerkezet, ahol a kérdések, hangulatok és szándékok együtt formálják azt a közös gondolkodási mezőt, amiben az AI válaszolni tud. A kérdés mögötti kérdés, a valódi gondolati irány is ebben a térben kezd kirajzolódni..
A DCQ eredete
A DCQ nem egy sablonból született, és nem is egy technikai megoldás keresése közben. Inkább egy sor kérdésből, felismerésből és sok-sok párbeszédből alakult ki – először csendesen, majd egyre világosabban. Egy idő után már nem csak az AI működése érdekelt, hanem az is, hogyan tudunk úgy kérdezni, hogy a válasz ne csak adat legyen, hanem értelmezés. Így született meg ez a gondolkodási forma – és így kapott végül nevet is: Deep Context Query.
Miért most?
Az AI-kommunikáció 2022–2023 körül megrekedt egy hatékonynak tűnő, de korlátozó paradigma szintjén. Az utasításalapú használat és a prompt engineering logikája uralta a terepet, miközben az LLM-ek képességei drámai módon fejlődtek. A paradoxon az, hogy a világ eddig soha nem látott tudásmennyisége vált elérhetővé – de továbbra sem tudunk igazán hozzáférni, mert nem a megfelelő kérdésekkel közelítünk.
A DCQ ezért született. Nem technológiai válasz, hanem szemléleti váltás. Egy új gondolkodási forma, ami segít kinyitni azt a potenciált, amit az LLM-ek valójában képviselnek – de amit a jelenlegi kommunikációs szokásaink visszatartanak.
Vigyél magaddal egy DCQ kérdést!
Mi lenne, ha nem azt kérdeznéd meg az AI-tól, amit tudni akarsz –
hanem azt, amit még nem tudsz kérdésbe foglalni?
Ha feltetted ezt a kérdést egy AI-nak,
nem csak választ kaptál – hanem egy új gondolatot is.
Ez is DCQ.