解析のためのファイルの準備
ドキュメントをAIアシスタントウィンドウにダウンロードする前に、テキストをコピーできるようにします。 テキストレイヤーの近代的なモデルのないスキャンされたPDFファイルは、重要なエラーを認識したり、読み取ったりすることができません。 そのような文書がある場合は、任意のフリーコンバーターを介してそれをパスします。 可能であれば、余分な視覚破片のファイルをきれいにして下さい。 機密データ、顧客および取引秘密の個人情報は、クラウドニューラルネットワークに送信する前に、テンプレートに隠されているか、置き換えられます。
モデルの問題の公式化
ファイルを分析するためにニューラルネットワークを尋ねないでください。 特定の役割と明確な枠組みを与えられたとき、AIモデルは最善を尽くします。 コンテキストを設定します: 正確にアシスタントでなければなりません – 経験豊富な弁護士, 金融アナリストやエディタ. ターゲットをクリアします。 たとえば、「この契約の契約者に対する隠れたリスクを修正し、品目番号でリストでそれらを書き出す」 タスクを最初から正確に計算し、リビジョンに費やす時間を減らします。
主要データとサムマリの抽出
長持ちの高速方向には、ステップバイステップの圧縮方法を使用します。 最初に5つのキーの要約をコンパイルするモデルを尋ねます。 次に詳細に移動します。 ファイナンシャルレポートの前にいる場合は、テーブルの形でキーメトリックをアンロードする要求:収益、純利益、四半期ごとのマージン。 このアプローチは、あなたの注意を節約し、すぐに主要なことを見ることができます, ダイビングなしで複雑な書類の何百ページを読んで.
複数の書類の比較
神経ネットワークは、同様のテキストの違いを見つけることで素晴らしいです。 異なるサプライヤーから契約または商用オファーの2つのバージョンをダウンロードできます。 プロンプトモデル: "これらの2つのファイルを比較する" 比較パラメータ(価格、条件、保証、ペナルティ)が列にあるテーブルを作成し、各文書の列の条件を作成します。 最高のオプションを選択します。 これは、人的要因を排除し、迅速に情報に基づいた意思決定をするのに役立ちます。
仮説のテストと事実チェック
テキストを扱うときの主な危険は、ソースではない事実を発明するモデルの傾向です。 これを避けるために、常にプロンプトに厳密な制限を追加します。ダウンロードしたファイルから情報のみを使用して回答します。 テキストが質問に答えていない場合は、それを直接書きます。 結果を取得すると、選択的にドキュメント自体のキー番号と検索引用をチェックします。 これにより、分析の精度が保証されます。