בינה מלאכותית מולטימודלית: איך לעבוד עם טקסט, תמונות ומסמכים

מה המשמעות של בינה מלאכותית מולטימודלית?

בינה מלאכותית מולטימודלית פירושה שמערכת AI יכולה לעבוד עם יותר מסוג קלט או פלט אחד. בעבודה יומיומית זה בדרך כלל אומר טקסט יחד עם תמונות, צילומי מסך, קבצי PDF, גרפים, טבלאות, מסמכים או מצגות. במקום רק להקליד שאלה, אפשר לתת למודל הקשר חזותי או מסמכי ולבקש ממנו לחלץ, להסביר, להשוות, לסכם או לשנות את מה שהוא רואה.

המבחן המעשי לעבודה יומיומית הוא אילו חלקים בעבודה שלכם דורשים עדות מטקסט, תמונות ומסמכים בו זמנית. שם זה מפסיק להיות הדגמה ומתחיל לחסוך לכם אחר צהריים שלם.

מנהל מוצר מעלה צילום מסך ומבקש בעיות חוויית משתמש. יזם רוצה טבלת השוואה שנבנתה משלושה דפי תמחור של מתחרים. חוקרים מוסרים קובץ PDF ומבקשים טענות, הסתייגויות ומסקנות מגובות מקור. גם צוותי תמיכה עושים את זה: תלונת לקוח שהודבקה ליד צילום מסך, אבחנה אחת בחזרה.

לזרימת עבודה מולטימודלית חזקה יש ארבע פעולות: תצפית, חילוץ, פרשנות ואימות. תצפית מבקשת מהמודל לתאר מה נראה או קיים. חילוץ הופך את הקלט לשדות מובנים. פרשנות מסבירה מה העדות עשויה להעיד. אימות בודק אם התשובה נשארה מבוססת על המקור. רוב הפרומפטים המולטימודליים החלשים קופצים ישר לפרשנות, ושם מתגנבות טעויות בטוחות מדי.

הכלל המעשי: תגרמו למודל להוכיח שהוא שם לב למקור לפני שתבקשו ממנו לחשוב על המקור. לתמונות, בקשו עדות נראית. לקבצי PDF, בקשו מפת מסמך. לחבילות מסמכים ארוכות, בקשו סעיפים, טענות, טבלאות ואי ודאויות לפני הסיכום הסופי.

איך מקבלים תשובות מדויקות מתמונות?

מודלים של בינה מלאכותית עם קלט תמונה שימושיים לצילומי מסך, גרפים, לוחות ציור, תמונות מוצר, חשבוניות, פתקים בכתב יד, פרסומות ברשתות חברתיות, לוחות בקרה, דיאגרמות ובדיקת איכות חזותית. המפתח הוא להתייחס לניתוח תמונה כאיסוף עדויות לפני חוות דעת. שאלו את המודל מה הוא רואה, מה הוא לא מצליח לקרוא ומה הוא מסיק.

השתמשו בזרימת עבודה זו לתמונות כשדיוק חשוב: העלו את התמונה, בקשו מלאי עדויות נראות, חלצו פרטים מובנים, בקשו פרשנות בנפרד, ואז הריצו מעבר אימות. אם התמונה כוללת טקסט זעיר, קצוות חתוכים, אזורים מטושטשים או עמימות חזותית, בקשו מהמודל לסמן את המגבלות האלה במקום למלא פערים.

פרומפט לניתוח צילום מסך: "נתח את צילום המסך הזה בארבעה חלקים. ראשית, פרט רק אלמנטים נראים: כותרות, כפתורים, שגיאות, תוויות, מספרים ובעיות פריסה. שנית, חלץ כל טקסט קריא לתוך טבלה עם מיקום ורמת ביטחון. שלישית, הסבר בעיות משתמש סבירות רק על סמך עדות נראית. רביעית, פרט מה קטן מדי, חתוך או לא ברור מכדי לאמת."

פרומפט לחילוץ מגרף: "סקור את הגרף הזה. חלץ את הכותרת, הצירים, התוויות, המקרא, טווח הזמן, הערכים הגבוהים והנמוכים ביותר, מגמות נראות וכל הסתייגות. הפרד בין נתונים הנראים ישירות לבין פרשנות. אם ערכים מדויקים אינם קריאים, ציין קירוב והסבר למה."

פרומפט לביקורת חוויית משתמש: "התבונן במסך המוצר הזה כבודק שימושיות. התחל בתצפיות נראות. לאחר מכן זהה נקודות חיכוך, בעיות נגישות, תוויות מבלבלות, מצבים חסרים ופעולות המשך סבירות. החזר טבלה מתועדפת עם בעיה, עדות, השפעה, תיקון מוצע ורמת ביטחון."

פרומפטים מולטימודליים משתפרים כשפורמט הפלט מפורש. פרומפט מעורפל כמו "מה דעתך על זה?" מזמין תשובה מעורפלת. פרומפט טוב יותר מבקש טבלה, רשימת בדיקה, סט סיכונים או שכתוב לפני/אחרי. כשצריך תוצר עבודה, ציינו את תוצר העבודה.

איך מנתחים קובץ PDF בלי לאבד את המקור?

מסמכים מוסיפים אתגר שונה. קבצי PDF וקבצים ארוכים עלולים להכיל טקסט, פריסת עמוד, טבלאות, הערות שוליים, גרפים, נספחים, עמודים סרוקים וסתירות. מודל שמקבל PDF בן 100 עמודים לא בהכרח מפיק ממנו סיכום אמין. עדיין צריך זרימת עבודה ששומרת על ביסוס במקור.

התחילו במפת מסמך. בקשו מהמודל לזהות את הכותרת, התאריך, המחבר או הארגון אם נראה, סעיפים, טווחי עמודים, טבלאות, איורים, נספחים ואזורים קשים לקריאה. אל תבקשו עדיין את התשובה הסופית. מפת מסמך מגלה אם המודל שם לב לחלקים החשובים.

פרומפט למפת מסמך: "לפני הסיכום, צור מפת מסמך. כלול כותרת, תאריך, מחבר או ארגון נראים, סעיפים עיקריים, טווחי עמודים אם זמינים, טבלאות, איורים, נספחים, מונחים חוזרים וכל אזור שנראה בלתי קריא. אל תשער פרטים חסרים. השתמש ב'לא נראה' כשצריך."

פרומפט לחילוץ מ-PDF: "חלץ מידע מובנה מהמסמך הזה לתוך טבלה עם עמודות לטענה, מספר או מדד, תאריך או תקופה, ישות, עמוד או סעיף מקור, רמת ביטחון והערת אימות. כלול רק עובדות המגובות במסמך. אם שדה חסר, כתוב 'לא נמצא'."

פרומפט לסינתזה עם הקשר ארוך: "השתמש בחבילת המסמכים הזו כדי לענות על השאלה הזו: [שאלה]. ראשית פרט את המקורות או הסעיפים הרלוונטיים. לאחר מכן סכם את העדויות. לאחר מכן זהה סתירות, הסתייגויות ושאלות פתוחות. סיים בתזכיר החלטה בצורת נקודות. אל תשתמש בידע חיצוני אלא אם אני מבקש זאת."

הקשר ארוך חשוב כאן כי מסמכים צפופים בטוקנים: קובץ PDF בן 40 עמודים מכיל בערך 20,000 עד 30,000 טוקנים, וחבילה של כמה מסמכים מכפילה את זה מהר. התיעוד של Gemini להקשר ארוך בנוי סביב חלון של מיליון טוקנים, בעוד Anthropic מתעדת תמיכה ב-PDF עבור תוכן טקסטואלי וחזותי כאחד עד 100 עמודים ו-32MB לבקשה. המגבלות האלה משתנות, אז בדקו משימות מסמכים עם החומר האמיתי שאתם משתמשים בו.

תבניות פרומפט שכופות עדות לפני חוות דעת

פרומפטים מולטימודליים טובים בנויים כמו נוהל תפעול קטן. הם מגדירים את הקלט, התפקיד, כללי העדות, פורמט הפלט ושלב האימות. זה חשוב במיוחד כשהפרומפט משלב תמונה וטקסט, כי המודל עלול לערבב את מה שהוא רואה עם מה שהוא מניח.

השתמשו בתבנית הפרומפט המולטימודלית האוניברסלית הזו: "אתה עוזר במשימה [משימה]. השתמש רק בתמונה/מסמך המצורף ובהקשר שלמטה. ראשית פרט עדות נצפית. לאחר מכן חלץ את השדות המבוקשים. לאחר מכן ספק ניתוח. סמן חוסר ודאות בבירור. החזר את התשובה הסופית כ[טבלה/רשימת בדיקה/תזכיר/שדות בסגנון JSON]. הקשר: [הקשר]. שדות או שאלות: [שדות]."

תבנית לחילוץ מובנה: "חלץ את השדות האלה: [רשימת שדות]. עבור כל שדה, כלול ערך, עדות מקור, רמת ביטחון והערת אימות. אם המקור אינו מכיל את התשובה, כתוב 'לא נמצא'. אל תנחש." זה עובד עבור חשבוניות, דפי מתחרים, גרפים, קבצי PDF, טפסי קליטה, צילומי מסך של תמיכה ופתקי מחקר.

תבנית תמונה בתוספת מסמך: "השווה את צילום המסך הזה עם המסמך המצורף. זהה היכן צילום המסך תואם לתהליך המתועד, היכן הוא שונה, ומה משתמש צריך לעשות הלאה. השתמש בטבלה עם עמודות לפריט שנצפה, הפניה למסמך, סטטוס התאמה, סיכון ופעולה מומלצת."

תבנית בקרת איכות: "סקור את תשובתך הקודמת מול המקור. מצא טענות לא מגובות, הסתייגויות חסרות, אזורים בלתי קריאים, מספרים שגויים והנחות. החזר גרסה מתוקנת ורשימה קצרה של השינויים." הפרומפט הזה משעמם בדרך הכי טובה. הוא תופס שגיאות לפני שהן הופכות למביכות.

לעבודה חוזרת, שמרו פרומפטים כזרימות עבודה במקום שאלות חד פעמיות. חבילה של שישה פרומפטים מכסה את רוב השבועות: מיון צילומי מסך, חילוץ מגרפים, מפת PDF, טבלת עדויות, תזכיר החלטה ומעבר אימות.

איזה מודל הכי טוב למשימות מולטימודליות?

המודל הטוב ביותר לבינה מלאכותית מולטימודלית תלוי בקלט ובפלט. התחילו עם Gemini כשהמשימה היא חבילת מסמכים ארוכה, כי התיעוד שלו להקשר ארוך בנוי סביב חלון של מיליון טוקנים. התחילו עם Claude לקריאה זהירה של קבצי PDF שבהם גרפים ואיורים נושאים את המשמעות, כי התמיכה של Anthropic ב-PDF קוראת גם ויזואלים וגם טקסט בתוך מגבלות הבקשה שלה. התחילו עם מודל של OpenAI כשהתוצר עצמו הוא העניין: ניסוח, קידוד, פלטים מובנים והפיכת הניתוח לתזכיר מוכן ללקוח.

משימה	התחילו עם	מה לבדוק
חבילת PDF גדולה	Gemini או Claude	כיסוי, ביסוס בעמוד/סעיף, הסתייגויות שהוחמצו
ביקורת צילום מסך או ממשק	Claude או OpenAI	עדות נראית, בעיות נגישות, תיקונים ניתנים לביצוע
ניתוח גרף או לוח בקרה	Gemini, Claude או OpenAI	דיוק מספרים, תוויות, אי ודאות סביב ערכים בלתי קריאים
תמונה בתוספת הוראות כתובות	OpenAI, Claude או Gemini	האם המודל עוקב גם אחר אילוצים חזותיים וגם טקסטואליים
תזכיר סופי או סיכום מוכן ללקוח	OpenAI או Claude	מבנה, טון, יכולת מעקב ועד כמה נדרש ניקוי

אם אתם משווים בין Gemini לבין ChatGPT, התחילו עם אותו פרומפט תמונה או PDF בשניהם ותנו ציון לכל פלט. אם המשימה שלכם היא בעיקר סקירת PDF, השתמשו בזרימת העבודה המעמיקה יותר של סיכום PDF עם בינה מלאכותית. המנצח הוא המודל שאת הפלט שלו אפשר לאמת מול המקור עם הכי מעט ניקוי.

Whizi מקל על זה כי אפשר לבדוק מודלים במקום אחד במקום לתחזק זרימת עבודה נפרדת לכל עוזר. ההסתייגות הכנה: אם כל העבודה המולטימודלית שלכם היא סוג קלט אחד מספק אחד, נניח צילומי מסך לתוך ChatGPT, מנוי בודד לספק הזה הוא הקנייה הפשוטה יותר. אחרת, בחרו משימה אמיתית אחת מהשבוע שלכם (צילום מסך, PDF, מסמך לקוח, תמונת מוצר או דף מתחרה), הריצו את אותו פרומפט על פני מודלים, השוו את העדויות, ושמרו את שילוב המודל והפרומפט שמביא את הביצועים הטובים ביותר.

כשתהיו מוכנים לבנות זרימת עבודה חוזרת, צרו חשבון בהרשמה ל-Whizi. אם אתם מחליטים אם מרחב עבודה מאוחד מתאים לצוות שלכם, השוו אפשרויות בתמחור Whizi.