Răspunsul scurt
Trage PDF-ul în caseta de mesaj sau apasă pe iconița de agrafă pentru a-l atașa, apoi pune întrebarea în limbaj simplu. Orice model din planul tău îl poate citi, și poți schimba modelul pentru același fișier fără să îl încarci din nou.
Fă un singur lucru înainte să te bazezi pe un răspuns: cere modelului să citeze pasajul pe care s-a bazat. Un răspuns sigur pe sine, dar dedus din datele de antrenare în loc de fișierul tău, este eroarea care îi costă pe oameni bani, iar o întrebare de localizare o prinde în aproximativ zece secunde. Restul acestei pagini arată cum să faci asta bine.
Mai întâi, confirmă că citește documentul tău
Cea mai periculoasă eroare în chatul cu documente nu este un răspuns greșit, ci un răspuns sigur pe sine, dedus din datele de antrenare în loc de fișierul tău. Se întâmplă cel mai des cu documente care seamănă cu ceva comun: un contract de închiriere comercial standard, o reglementare bine cunoscută, o lucrare mult discutată. Modelul cunoaște genul suficient de bine încât să producă un răspuns plauzibil fără să consulte textul tău specific, și nimic din rezultat nu semnalează asta.
Un obicei elimină această problemă. Înainte să pui întrebarea reală, pune o întrebare de localizare.
Citează pasajul din documentul atașat care discută despre [subiect] și indică pagina sau secțiunea unde apare. Dacă nu este în document, spune asta.
Dacă returnează un citat real, înseamnă că citește fișierul tău. Dacă produce o parafrazare generică sau nu găsește ceva despre care știi sigur că e acolo, extragerea a eșuat și toate răspunsurile ulterioare devin suspecte. Durează zece secunde și face diferența dintre un instrument util și un pericol.
Păstrează obiceiul și în întrebările reale: Citează textul exact care susține răspunsul tău ar trebui să apară în orice prompt al cărui răspuns va fi folosit ca bază de decizie.
Alegerea unui model pentru document
| Document | Model | De ce |
|---|---|---|
| Rapoarte de peste 100 de pagini, dosare, seturi întregi de contracte | Gemini | O fereastră de context de 1.000.000 de tokeni, deci documentul este cu adevărat prezent, nu fragmentat |
| Contracte, politici, orice unde nuanța contează | Claude | Cel mai bun la nuanțe și la a-ți spune ce nu conține un document |
| Facturi, formulare, fișiere scurte și structurate | GPT | Rapid, și cel mai fiabil la extragerea strictă în tabele sau JSON |
| Lucrări cu figuri, pagini scanate, diagrame | Orice model multimodal | Citește pagina ca imagine acolo unde extragerea de text nu reușește |
Merită explicat aspectul legat de fereastra de context. Când un document depășește ce poate reține un model, acesta trebuie procesat în bucăți, iar întrebările care necesită tot documentul deodată (există ceva aici care contrazice clauza 14, este acest termen definit undeva, care dintre aceste trei secțiuni este inconsistentă) devin nesigure. Acesta este motivul specific pentru care alegi modelul cu context mare pe fișiere lungi, nu doar o preferință generală.
Poți schimba modelul fără să reîncarci fișierul, deci poți citi cu unul și extrage cu altul, folosind același fișier. Vezi schimbarea modelelor în mijlocul conversației.
Prompturi în funcție de tipul documentului
Contracte și acorduri
Din acordul atașat, extrage într-un tabel: termen și reînnoire, perioada de preaviz pentru încetare, condiții de plată, plafonul de răspundere, despăgubirile, legea aplicabilă, cesiunea și orice clauză care supraviețuiește încetării. Pentru fiecare, dă numărul clauzei și citează propoziția operativă. Apoi listează separat obligațiile care ne revin nouă, nu lor.
Continuă cu întrebarea care contează cu adevărat: Ce conține acest acord neobișnuit față de termenii standard pentru acest tip de contract, și ce lipsește vizibil? Absența este de obicei locul unde stă riscul, și e ceva ce o căutare de cuvinte cheie nu poate găsi niciodată.
Lucrări de cercetare
Pentru lucrarea atașată, oferă: întrebarea de cercetare, designul studiului, eșantionul și populația, rezultatul principal, concluzia centrală cu mărimea efectului, limitările menționate și sursa de finanțare. Apoi spune-mi care sunt cele trei afirmații din această lucrare care ar avea nevoie de verificare independentă înainte să le citez.
Rapoarte lungi și dosare
Rezumă raportul atașat în 10 puncte, ordonate după importanță, nu după ordinea din document. Apoi listează: cele trei cifre care ar conta pentru un factor de decizie, cu referințele de pagină, orice lucru pe care raportul îl prezintă drept fapt fără sursă, și orice loc unde rezumatul sau secțiunea executivă nu este de acord cu detaliile de mai târziu din document.
Această ultimă verificare găsește probleme reale surprinzător de des. Rezumatele executive sunt scrise devreme și editate mai puțin decât secțiunile pe care le rezumă.
Compararea a două documente
Compară contract-a.pdf și contract-b.pdf clauză cu clauză. Returnează un tabel cu fiecare diferență substanțială: subiect, ce spune A, ce spune B și pe cine avantajează. Ignoră diferențele de formatare și numerotare. Listează separat orice apare într-unul și lipsește din celălalt.
Transformarea în ceva utilizabil
Rescrie concluziile pentru un public executiv în 150 de cuvinte. Începe cu decizia necesară. Fără jargon nedefinit. Semnalează orice ar trebui să verific înainte să distribui asta.
Depanare
"Nu pot vedea un document." Confirmă că fișierul s-a încărcat complet, apoi menționează-l explicit, cu numele lui, în mesaj. La conversații foarte lungi, reatașarea sau pornirea unui chat nou doar cu fișierul e mai rapidă decât cearta pe tema asta.
PDF scanat, text neclar sau lipsă. Documentul este o imagine, deci extragerea de text simplă nu are prea mult de citit. Whizi detectează un PDF încărcat cu imagini din cât de puțin text produc paginile lui și îl trece o dată printr-o procesare vizuală pe server, care returnează o transcriere pe fiecare pagină. Precizia scade la rezoluție joasă, fonturi neobișnuite, scris de mână și tabele dense. Pentru că o cifră citită greșit este invizibilă într-un răspuns fluent, verifică fiecare cifră dintr-un document scanat cu pagina originală.
Tabelele ies greșit. Tabelele din PDF sunt notoriu prost structurate pe dedesubt. Cere mai întâi reproducerea exactă a tabelului, verifică-l cu pagina, și abia apoi cere analiza. Pentru muncă intensă cu tabele, un model multimodal care citește pagina ca imagine este adesea mai fiabil decât extragerea de text.
A ratat ceva despre care știi că e acolo. Pune întrebarea de localizare. Dacă modelul nu poate cita un pasaj pe care îl poți vedea, problema e la extragere, nu la raționament. Încearcă alt model sau încarcă doar paginile relevante.
Fișierul e prea mare. Folosește modelul cu context mare, sau împarte după scop, nu după numărul de pagini. Încărcarea celor trei secțiuni de care ai efectiv nevoie e mai bună decât încărcarea a 400 de pagini pe speranță.
Răspunsurile devin tot mai vagi pe măsură ce conversația continuă. Conversațiile lungi acumulează context care concurează cu documentul. Pornește un chat nou cu fișierul și o formulare concisă a ceea ce ai nevoie.
Verifică înainte să te bazezi pe el
Trei verificări, în ordinea importanței.
Cere citate pentru orice are consecințe. Un pasaj citat poate fi verificat în câteva secunde; o parafrazare nu. Acest singur obicei elimină cea mai mare parte a riscului în munca cu documente.
Verifică încrucișat cu un al doilea model. Pune aceeași întrebare unui model diferit, pe același fișier. Consensul e o dovadă semnificativă; dezacordul îți arată exact unde să te uiți. Comparația unul lângă altul de la Whizi există exact pentru asta.
Întreabă de ce anume nu e sigur. Care dintre răspunsurile tale de mai sus îți inspiră cea mai puțină încredere, și ce e ambiguu în document? Modelele nu sunt perfecte la autoevaluare, dar ambiguitățile pe care le scot la iveală sunt de obicei ambiguități reale în sursă, ceea ce e o informație utilă despre document în sine.
Și regula permanentă pentru orice are consecințe, adică materiale juridice, financiare, medicale sau de conformitate: modelul găsește pasajul, tu faci judecata. E un asistent de lectură, nu un consilier, iar răspunderea pentru o decizie luată pe baza rezultatului lui îți aparține în totalitate.
- Pune mai întâi o întrebare de localizare pentru a confirma că modelul citește fișierul tău
- Cere un citat exact pentru fiecare răspuns cu consecințe
- Folosește modelul cu context mare pentru documente lungi, ca nimic să nu fie fragmentat
- Întreabă ce lipsește vizibil, nu doar ce spune documentul
- Verifică cifrele din documentele scanate cu pagina originală
- Reproduce tabelele exact și verifică-le înainte de a le analiza
- Verifică încrucișat orice e important cu un al doilea model
Întrebări frecvente
Care este dimensiunea maximă a unui PDF?
Fiecare fișier încărcat este limitat la 10 MB, iar un mesaj poate purta până la 6 fișiere. În acel interval, constrângerea reală e fereastra de context a modelului, nu limita fișierului. Gemini în Whizi are o fereastră de context de 1.000.000 de tokeni, motiv pentru care e recomandat pentru rapoarte lungi, dosare și seturi de mai multe contracte. Peste acest nivel, încarcă secțiunile de care ai efectiv nevoie, nu tot documentul, pentru că un context bine țintit produce de obicei și un răspuns mai precis.
Whizi îmi stochează PDF-urile?
Fișierele încărcate sunt stocate în contul tău, sunt configurate să expire după cel mult 30 de zile și pot fi șterse mai devreme oricând. Whizi nu folosește prompturile, fișierele, conversațiile, transcrierile vocale sau conținutul generat pentru a antrena modele de AI deținute de Whizi, și nu vinde acel conținut drept date de antrenare. Ștergerea unui fișier nu elimină ce s-a discutat deja despre el în conversație, așa că dacă documentul e suficient de sensibil pentru a merita ștergere, șterge și chatul.
Pot discuta cu mai multe PDF-uri deodată?
Da, iar comparația între documente e situația unde e cel mai valoros. Încarcă mai multe fișiere în același fir de conversație și menționează-le pe nume în prompturi, altfel modelul alege singur din care răspunde, fără să îți spună. Compararea contractelor clauză cu clauză, consolidarea concluziilor din mai multe rapoarte și găsirea contradicțiilor între documente au nevoie de tot ce e prezent deodată, ceea ce e încă un motiv să folosești modelul cu context mare.
Funcționează cu PDF-uri scanate?
Da. Whizi detectează un PDF scanat sau încărcat cu imagini din cât de puțin text produc paginile lui și îl transcrie pagină cu pagină printr-o procesare vizuală pe server. Precizia e bună pe scanări curate și scade la rezoluție joasă, fonturi neobișnuite, scris de mână și tabele dense. Pentru că un caracter citit greșit produce un număr greșit într-un răspuns altfel fluent, verifică orice cifră luată dintr-un document scanat cu pagina originală.
Cum știu că răspunsul chiar a venit din documentul meu?
Cere un citat. Cere modelului să citeze pasajul exact care susține răspunsul lui, împreună cu pagina sau secțiunea, și să spună clar dacă informația nu e în document. Răspunsurile deduse din datele de antrenare, nu din fișierul tău, sunt cea mai periculoasă eroare în chatul cu documente, tocmai pentru că sunt plauzibile pentru tipuri de documente comune, iar cererea unui citat verificabil e singurul mod fiabil de a face diferența.