Jawaban singkat
Seret PDF ke kotak pesan atau klik ikon penjepit kertas untuk melampirkannya, lalu ajukan pertanyaan dengan bahasa sehari-hari. Model apa pun pada paket Anda bisa membacanya, dan Anda bisa berpindah model terhadap file yang sama tanpa mengunggahnya lagi.
Lakukan satu hal sebelum mengandalkan sebuah jawaban: minta model mengutip bagian yang dipakainya. Jawaban percaya diri yang diambil dari data pelatihan, bukan dari file Anda, adalah kegagalan yang bisa merugikan orang secara finansial, dan pertanyaan pelacak menangkapnya dalam waktu sekitar sepuluh detik. Sisa halaman ini membahas cara melakukannya dengan baik.
Pertama, pastikan model membaca dokumen Anda
Kegagalan paling berbahaya dalam chat dokumen bukanlah jawaban yang salah, melainkan jawaban percaya diri yang diambil dari data pelatihan, bukan dari file Anda. Ini paling sering terjadi pada dokumen yang mirip sesuatu yang umum: sewa komersial standar, regulasi yang terkenal, makalah yang banyak dibahas. Model cukup mengenal genre tersebut untuk menghasilkan jawaban yang masuk akal tanpa merujuk teks spesifik Anda, dan tidak ada apa pun dalam keluarannya yang menandakan hal itu.
Satu kebiasaan menghilangkan masalah ini. Sebelum mengajukan pertanyaan sebenarnya, ajukan pertanyaan pelacak.
Kutip bagian dalam dokumen terlampir yang membahas [topik], dan sebutkan halaman atau bagiannya. Jika tidak ada di dokumen, katakan begitu.
Jika model mengembalikan kutipan asli, berarti ia membaca file Anda. Jika ia menghasilkan parafrase umum atau tidak dapat menemukan sesuatu yang Anda tahu ada di sana, ekstraksinya gagal dan setiap jawaban berikutnya patut dicurigai. Ini hanya butuh sepuluh detik dan menjadi pembeda antara alat yang berguna dan beban yang merugikan.
Bawa kebiasaan ini juga ke pertanyaan sesungguhnya: Kutip teks persis yang mendukung jawabanmu sebaiknya muncul di setiap prompt yang jawabannya akan diandalkan.
Memilih model untuk dokumen
| Dokumen | Model | Alasan |
|---|---|---|
| Laporan 100+ halaman, berkas pengajuan, kumpulan kontrak lengkap | Gemini | Jendela konteks 1.000.000 token, sehingga dokumen benar-benar hadir utuh, bukan dipotong-potong |
| Kontrak, kebijakan, hal apa pun yang membutuhkan nuansa | Claude | Paling unggul dalam nuansa dan dalam memberi tahu apa yang tidak disebutkan dokumen |
| Faktur, formulir, file terstruktur pendek | GPT | Cepat, dan paling andal untuk ekstraksi ketat ke tabel atau JSON |
| Makalah dengan gambar, halaman hasil scan, diagram | Model multimodal apa pun | Membaca halaman sebagai gambar ketika ekstraksi teks tidak memadai |
Poin jendela konteks ini layak dijelaskan lebih rinci. Ketika sebuah dokumen melebihi kapasitas yang bisa ditampung sebuah model, dokumen itu harus diproses per bagian, dan pertanyaan yang membutuhkan seluruh dokumen sekaligus (apakah ada yang bertentangan dengan klausul 14, apakah istilah ini didefinisikan di mana pun, bagian mana dari ketiga bagian ini yang tidak konsisten) menjadi tidak dapat diandalkan. Itulah alasan spesifik untuk memakai model konteks besar pada file panjang, bukan sekadar preferensi umum.
Anda bisa berpindah model tanpa mengunggah ulang, jadi baca dengan satu model dan ekstrak dengan model lain terhadap file yang sama. Lihat berpindah model di tengah percakapan.
Prompt berdasarkan jenis dokumen
Kontrak dan perjanjian
Dari perjanjian terlampir, ekstrak ke dalam tabel: jangka waktu dan perpanjangan, periode pemberitahuan untuk pengakhiran, ketentuan pembayaran, batas tanggung jawab, ganti rugi, hukum yang berlaku, pengalihan, dan klausul apa pun yang tetap berlaku setelah pengakhiran. Untuk masing-masing, sebutkan nomor klausul dan kutip kalimat operatifnya. Lalu, daftarkan secara terpisah kewajiban yang berada di pihak kita, bukan di pihak mereka.
Lanjutkan dengan pertanyaan yang benar-benar penting: Apa dalam perjanjian ini yang tidak biasa dibandingkan ketentuan standar untuk jenis kontrak ini, dan apa yang secara mencolok tidak ada? Ketidakhadiran biasanya menjadi tempat risiko bersembunyi, dan itu hal yang tidak akan pernah ditemukan pencarian kata kunci.
Makalah riset
Untuk makalah terlampir, berikan: pertanyaan riset, desain penelitian, sampel dan populasi, hasil utama, hasil unggulan beserta ukuran efeknya, keterbatasan yang disebutkan, dan sumber pendanaan. Lalu sebutkan tiga klaim dalam makalah ini yang perlu diverifikasi secara independen sebelum saya mengutipnya.
Laporan dan berkas pengajuan panjang
Ringkas laporan terlampir dalam 10 poin, diurutkan berdasarkan tingkat kepentingan, bukan urutan dokumen. Lalu daftarkan: tiga angka yang akan diperhatikan pengambil keputusan beserta referensi halamannya, hal apa pun yang disajikan laporan sebagai fakta tanpa sumber, dan tempat mana pun di mana ringkasan atau bagian eksekutif berbeda dengan detail di bagian selanjutnya dokumen.
Pemeriksaan terakhir itu ternyata cukup sering menemukan masalah nyata. Ringkasan eksekutif ditulis lebih awal dan diedit lebih jarang dibandingkan bagian yang diringkasnya.
Membandingkan dua dokumen
Bandingkan contract-a.pdf dan contract-b.pdf klausul demi klausul. Berikan tabel setiap perbedaan substantif: topik, isi A, isi B, dan mana yang lebih menguntungkan kita. Abaikan perbedaan format dan penomoran. Daftarkan secara terpisah hal apa pun yang ada di satu dokumen tetapi tidak ada di yang lain.
Mengubahnya menjadi sesuatu yang bisa Anda pakai
Tulis ulang temuan untuk audiens eksekutif dalam 150 kata. Mulai dengan keputusan yang diperlukan. Tanpa jargon yang tidak dijelaskan. Tandai hal apa pun yang perlu saya verifikasi sebelum menyebarkan ini.
Pemecahan masalah
"Saya tidak bisa melihat dokumen." Pastikan file selesai diunggah, lalu rujuk secara eksplisit dengan namanya dalam pesan Anda. Pada thread yang sangat panjang, melampirkan ulang atau memulai chat baru hanya dengan file itu lebih cepat daripada berdebat soal ini.
PDF hasil scan, teks kacau atau hilang. Dokumennya berupa gambar, sehingga ekstraksi teks biasa hampir tidak punya apa-apa untuk dibaca. Whizi mendeteksi PDF yang didominasi gambar dari sedikitnya teks yang dihasilkan halamannya, lalu mengirimkannya sekali melalui proses visi sisi server yang mengembalikan transkrip per halaman. Akurasi menurun pada resolusi rendah, font tidak umum, tulisan tangan, dan tabel yang padat. Karena angka yang salah dibaca tidak terlihat dalam jawaban yang lancar, verifikasi setiap angka dari dokumen hasil scan terhadap halaman aslinya.
Tabel keluar dengan salah. Tabel PDF terkenal buruk strukturnya di baliknya. Minta tabel direproduksi persis dulu, periksa terhadap halamannya, dan baru setelah itu minta analisis. Untuk pekerjaan tabel yang berat, model multimodal yang membaca halaman sebagai gambar seringkali lebih andal dibandingkan ekstraksi teks.
Model melewatkan sesuatu yang Anda tahu ada di sana. Ajukan pertanyaan pelacak. Jika model tidak bisa mengutip bagian yang bisa Anda lihat, masalahnya ada di ekstraksi, bukan penalaran. Coba model lain, atau unggah hanya halaman yang relevan.
File terlalu besar. Gunakan model konteks besar, atau pecah berdasarkan tujuan, bukan jumlah halaman. Mengunggah tiga bagian yang benar-benar Anda perlukan lebih baik daripada mengunggah 400 halaman dan berharap-harap.
Jawaban menjadi semakin samar seiring percakapan berlanjut. Thread panjang mengumpulkan konteks yang bersaing dengan dokumen. Mulai chat baru dengan file dan pernyataan ringkas tentang apa yang Anda butuhkan.
Verifikasi sebelum Anda mengandalkannya
Tiga pemeriksaan, diurutkan berdasarkan tingkat kepentingan.
Wajibkan kutipan untuk hal apa pun yang konsekuensinya besar. Bagian yang dikutip bisa diperiksa dalam hitungan detik, parafrase tidak bisa. Praktik tunggal ini menghilangkan sebagian besar risiko dalam pekerjaan dokumen.
Periksa silang dengan model kedua. Ajukan pertanyaan yang sama ke model berbeda terhadap file yang sama. Kesepakatan adalah bukti yang bermakna, ketidaksepakatan memberi tahu Anda persis di mana harus melihat. Perbandingan berdampingan dari Whizi ada untuk ini.
Tanyakan apa yang tidak pasti baginya. Dari jawaban-jawabanmu di atas, mana yang paling tidak kamu yakini, dan bagian mana dari dokumen yang ambigu? Model tidak sempurna dalam menilai diri sendiri, tetapi ambiguitas yang mereka ungkap biasanya adalah ambiguitas nyata dalam sumbernya, yang menjadi informasi berguna tentang dokumen itu sendiri.
Dan aturan tetapnya untuk hal apa pun yang membawa konsekuensi, artinya materi hukum, finansial, medis, atau kepatuhan: model menemukan bagiannya, Anda yang membuat penilaian. Ini adalah asisten pembaca, bukan penasihat, dan tanggung jawab atas keputusan yang dibuat berdasarkan keluarannya sepenuhnya ada di tangan Anda.
- Ajukan pertanyaan pelacak lebih dahulu untuk memastikan model membaca file Anda
- Wajibkan kutipan persis untuk setiap jawaban yang konsekuensinya besar
- Gunakan model konteks besar untuk dokumen panjang agar tidak ada yang terpotong
- Tanyakan apa yang secara mencolok tidak ada, selain apa yang dikatakan dokumen
- Verifikasi angka dari dokumen hasil scan terhadap halaman aslinya
- Reproduksi tabel persis dan periksa sebelum menganalisisnya
- Periksa silang hal penting apa pun terhadap model kedua
Pertanyaan Umum
Berapa ukuran maksimum PDF?
Setiap file yang diunggah dibatasi hingga 10 MB, dan satu pesan bisa membawa hingga 6 file. Di dalam batas itu, kendala sesungguhnya adalah jendela konteks model, bukan batas ukuran file. Gemini di Whizi membawa jendela konteks 1.000.000 token, itulah sebabnya ia direkomendasikan untuk laporan panjang, berkas pengajuan, dan kumpulan kontrak ganda. Di atas itu, unggah bagian yang benar-benar Anda perlukan, bukan seluruh dokumen, karena konteks yang tertarget biasanya juga menghasilkan jawaban yang lebih tajam.
Apakah Whizi menyimpan PDF saya?
File yang diunggah disimpan di bawah akun Anda, dikonfigurasi untuk kedaluwarsa setelah maksimal 30 hari, dan bisa dihapus lebih cepat kapan saja. Whizi tidak menggunakan prompt, file, percakapan, transkrip suara, atau konten yang dihasilkan Anda untuk melatih model AI milik Whizi, dan tidak menjual konten tersebut sebagai data pelatihan. Menghapus file tidak menghilangkan apa yang sudah dibahas tentangnya dalam percakapan, jadi jika dokumen itu cukup sensitif untuk perlu dihapus, hapus juga chatnya.
Bisakah saya chat dengan beberapa PDF sekaligus?
Bisa, dan perbandingan lintas dokumen adalah tempat fitur ini paling berharga. Unggah beberapa file ke thread yang sama dan rujuk masing-masing dengan namanya dalam prompt Anda, jika tidak model akan memilih sendiri file mana yang dijawab tanpa memberi tahu Anda. Perbandingan kontrak klausul demi klausul, penggabungan temuan lintas laporan, dan menemukan kontradiksi antar dokumen semuanya membutuhkan semuanya hadir sekaligus, yang menjadi alasan lain untuk memakai model konteks besar.
Apakah berfungsi dengan PDF hasil scan?
Ya. Whizi mendeteksi PDF hasil scan atau yang didominasi gambar dari sedikitnya teks yang dihasilkan halamannya, dan mentranskripsikannya per halaman melalui proses visi sisi server. Akurasinya baik pada hasil scan bersih dan menurun pada resolusi rendah, font tidak umum, tulisan tangan, dan tabel yang padat. Karena karakter yang salah dibaca menghasilkan angka yang salah di dalam jawaban yang tetap terlihat lancar, periksa setiap angka yang diambil dari dokumen hasil scan terhadap halaman aslinya.
Bagaimana saya tahu jawaban itu benar-benar berasal dari dokumen saya?
Wajibkan kutipan. Minta model mengutip teks persis yang mendukung jawabannya beserta halaman atau bagiannya, dan mengatakan dengan jelas jika informasi itu tidak ada di dokumen. Jawaban yang diambil dari data pelatihan, bukan dari file Anda, adalah kegagalan paling berbahaya dalam chat dokumen, tepatnya karena jawaban itu terdengar masuk akal untuk jenis dokumen yang umum, dan mewajibkan kutipan yang bisa diverifikasi adalah satu-satunya cara andal untuk membedakannya.