분석을위한 파일 준비
AI 보조 창에 문서를 다운로드하기 전에 텍스트가 복사 할 수 있는지 확인하십시오. 텍스트 레이어 현대 모델없이 스캔 된 PDF 파일은 중요 오류로 인식하거나 읽을 수 없습니다. 그런 문서가있는 경우 무료 변환기를 통해 사전 패스하십시오. 과도한 시각적인 파편의 파일을, 가능한 경우에 청소하십시오. 보안 유지 : 기밀 데이터, 고객의 개인 정보 및 거래 비밀은 클라우드 신경 네트워크로 전송하기 전에 템플릿으로 숨겨지거나 대체됩니다.
모델에 대한 문제를 공식화
파일을 분석하기 위해 신경망을 묻지 마십시오. AI 모델은 특정 역할과 명확한 프레임 워크를 부여 할 때 가장 잘 수행합니다. 컨텍스트를 설정: 정확히 조수해야 – 경험있는 변호사, 금융 분석가 또는 편집자. 당신의 표적을 명확하게 만드십시오. 예를 들어: “이 계약자에 대한 숨겨진 위험을 피하고 항목 번호로 목록을 작성합니다.” 더 정확하게 작업은 시작에 공식화됩니다, 더 적은 시간은 개정에 소요될 것입니다.
Key Data 및 Sammari 추출
Longread에 있는 빠른 오리엔테이션을 위해, 단계 별 압축 방법을 사용하십시오. 모델을 먼저 5 키의 요약을 컴파일합니다. 그런 다음 세부 사항에 이동합니다. 금융 보고서의 앞에 있는 경우, 테이블의 형태로 키 메트릭을 로드해야 합니다: 수익, 순이익, 분기별 마진. 이 접근법은 관심을 절약하고 즉시 복잡한 서류의 수백 페이지를 읽지 않고 주요 것을 볼 수 있습니다.
몇몇 문서의 비교
Neural 네트워크는 유사한 텍스트의 차이를 찾는 것이 좋습니다. 당신은 다른 공급자에게서 계약 또는 상업적인 제안의 2개의 버전을 다운로드할 수 있습니다. 프롬프트 모델: "이 두 개의 파일을 복사합니다." 비교 매개 변수 (가격, 용어, 보증, 처벌)가 행에있을 테이블을 작성하고 각 문서의 조건을 열에. 최고의 옵션을 선택하십시오. " 이것은 인간의 요인을 제거하고 신속하게 정보를 결정하는 데 도움이됩니다.
Hypothesis 테스트 및 검사
텍스트 작업 할 때 주요 위험은 소스에 없다는 사실에 모델의 추세입니다. 이를 피하기 위해 항상 신속한 엄격한 제한을 추가하십시오. 다운로드 된 파일에서 응답 할 수 있습니다. 텍스트가 질문에 답하지 않으면 직접 작성하십시오. " 결과를 얻을 때, 선택적으로 문서 자체의 키 번호와 검색 인용을 확인합니다. 분석의 정확성을 보장합니다.