Whizi'de yapay zekaya belge nasıl yüklenir

Desteklenen dosya türleri ve her birine gerçekte ne oluyor

Dosyayı besleme alanına sürükleyerek veya ataç simgesine tıklayarak ekleyin, ardından sorunuzu sorun. Modelin aldığı içerik dosya türüne göre değişir ve hangisinin hangisi olduğunu bilmek çoğu şaşırtıcı sonucu açıklar.

Tür	Uzantılar	Modelin işlediği içerik
Metin PDF'leri	.pdf	Okuma sırasına göre çıkarılmış metin, tablolar da dahil
Taranmış PDF'ler	.pdf	Sunucu tarafı görüntü işleme geçişinden elde edilen sayfa bazlı döküm
Word belgeleri	.docx	Tarayıcınızda çıkarılan belge metni
E-tablolar	.xlsx, .csv	Canlı formüller değil, metin olarak hücre değerleri
Görseller	.png, .jpg, .jpeg	Çok modlu bir model tarafından okunan görüntünün kendisi
Kod ve düz metin	.py, .js, .ts, .go, .md, .txt ve benzerleri	Dosya içeriği olduğu gibi

İçselleştirmeye değer iki sonuç var. Birincisi, bir e-tablo çalışan bir çalışma kitabı olarak değil, değerler olarak gelir; yani model formülünüzün ürettiği sonucu okuyabilir ama formülü yeniden çalıştıramaz. İkincisi, taranmış bir PDF düz metin çıkarımından değil görüntü transkripsiyonundan geçer; alışılmadık bir yazı tipi, el yazısı bir not veya düşük çözünürlüklü bir tarama bir sayıdaki karakterin yanlış okunmasına yol açabilir. Taranmış belgelerdeki rakamları orijinaliyle karşılaştırarak doğrulayın. Görsellerle ilgili bir not: besleme alanı GIF dosyalarını reddeder ve bunun yerine PNG veya JPEG ister.

Bir şey sormadan önce dosyayı hazırlayın

Burada harcanacak beş dakika, ileride kafa karıştırıcı bir konuşmadan tasarruf sağlar.

• Dosyayı ne olduğuna göre adlandırın. Model dosya adını görür ve 2025-q3-vendor-contract-acme.pdf, document(3).pdf'nin veremeyeceği faydalı bir bağlam verir. Aynı konuşmada birden fazla dosya olduğunda bu son derece önemli hale gelir.
• Sunum sürümünü değil, kaynağı gönderin. Özellikle e-tablolarda, birleştirilmiş hücreler, veri içine gömülü ara toplamlar ve kenar boşluklarındaki notlar içeren sürüm, büyük bir düz dosyadan çok daha fazla hataya yol açar.
• Devasa belgeleri boyuta göre değil amaca göre bölün. Yalnızca metodoloji ve sonuçlar bölümlerine ihtiyacınız varsa, bunları yüklemek 400 sayfayı yükleyip dikkatin doğru yere odaklanmasını ummaktan daha iyidir.
• İhtiyacınız olmayan kişisel verileri kaldırın. İsimler, e-postalar ve kimlik bilgileri analiz için nadiren gereklidir ve bunları temizlemek, yüklemeye izniniz olup olmadığına karar vermekten daha hızlıdır.
• Bir PDF'nin gerçekten metin olup olmadığını kontrol edin. PDF okuyucunuzda metin seçmeyi deneyin. Seçemiyorsanız bu bir taramadır, Whizi onu bir görüntü işleme geçişiyle döküme çevirecektir ve rakamlar orijinaliyle karşılaştırılmayı hak eder.

Dosya için modeli seçmek

Belge işiyle ilgili bu seçim, komuttan daha önemlidir.

• Gemini, uzun olan her şey için. Whizi'deki Gemini modelleri 1.000.000 token'lık bir bağlam penceresi taşır, bu da 200 sayfalık bir raporun, eksiksiz bir sözleşme setinin veya bir düzine makalenin parçalar halinde işlenmek yerine tek seferde mevcut olabileceği anlamına gelir. Belgeler arası sorular yalnızca her şey gerçekten bağlamdaysa düzgün çalışır.
• Claude, nüans için. Hukuki dil, politika belgeleri, anlamın niteleme ve çekincelere bağlı olduğu her şey. Ayrıca bir belgenin ne söylemediğini size anlatmakta en iyisidir, ki bu sıklıkla asıl sorudur.
• GPT, çıkarım için. Faturalar, formlar, yapılandırılmış veri; sıkı bir tablo veya JSON istediğiniz ve yüz satır boyunca tutarlı alan adları isteyen her şey.
• Herhangi bir çok modlu model, görseller, grafikler, ekran görüntüleri ve diyagramlar için. Yorumlamasını istemeden önce ne gördüğünü tarif etmesini isteyin, bu yanlış okumaları erkenden yakalar.

Yeniden yüklemeye gerek kalmadan konuşma ortasında model değiştirebilirsiniz; bunu tek bir çalışma alanında yapmanın anlamı da budur. Gemini ile okuyun, GPT ile çıkarın ve Claude'a özeti yazdırın, hepsi aynı ekli dosyaya karşı. Bkz. konuşma ortasında model değiştirme.

Aynı anda birden fazla belgeyle çalışmak

Tek belge soruları faydalıdır. Çok belgeli sorular ise bunun bir kolaylıktan çıkıp daha önce sahip olmadığınız bir yeteneğe dönüştüğü yerdir.

Komut: karşılaştır

contract-a.pdf ve contract-b.pdf dosyalarını karşılaştır. Farklılık gösteren her maddeyi içeren bir tablo döndür: madde, A'nın söylediği, B'nin söylediği ve hangisinin bizim için daha avantajlı olduğu ile nedeni. Biçimlendirme ve numaralandırma farklarını yok say. Yalnızca birinde bulunup diğerinde bulunmayan maddeleri ayrıca listele.

Komut: birleştir

Ekli tüm dosyalarda, [soru]'yu yanıtlayan tek bir tablo oluştur. Her belge için bir satır, ilk sütunda belge adı olacak şekilde. Bir belge buna değinmiyorsa BELİRTİLMEMİŞ yaz. Farklı tanımlar kullanan belgeleri bunu belirtmeden birleştirme.

Komut: çelişkiyi bul

Bu belgeler nerede birbiriyle çelişiyor? Her iki pasajı yan yana alıntıla ve her birinin hangi dosyadan geldiğini belirt. Gerçek çelişkileri kapsam veya tarih farklarından ayır.

Birden fazla dosya olduğunda komutunuzda dosyalara her zaman adlarıyla atıfta bulunun. "Tedarikçi sözleşmesinde bildirim süresi nedir?" belirsizlik taşımaz; "bildirim süresi nedir?" ise modelin seçim yapmasına neden olur ve hangisini seçtiğini size söylemez.

Yanıt yanlış göründüğünde

Çoğu sorunu çözen kısa bir tanı dizisi.

Model dosyayı göremediğini söylüyor. Ekin gerçekten yüklendiğini doğrulayın, ardından ona açıkça atıfta bulunun: "Ekli report.pdf'de". Özellikle görseller için, "ekli görsele bak" demek, modelin yalnızca sorunuzun metninden değil çok modlu yoldan yanıt vermesini sağlar.

Yanıt yanlış belgeyle ilgili. İş parçacığında birden fazla belge olduğunda dosyayı her soruda adlandırın.

Taranmış bir belgede sayılar ince bir şekilde yanlış. Bu, akıl yürütme değil taramanın transkripsiyonudur. Modelden çevredeki satırı olduğu gibi alıntılamasını isteyin, böylece ne okuduğunu görebilir, sonra orijinaliyle kontrol edin.

İçinde olduğunu bildiğiniz bir şeyi kaçırdı. Önce bir konum bulma sorusu sorun: [konu] konusunu ele alan pasajı alıntıla ve sayfasını veya bölümünü belirt. Bulamıyorsa sorun akıl yürütme değil çıkarımdır. Farklı bir model deneyin veya ilgili sayfaları ayrıca yükleyin.

Sonuç çıkarıyor, yanıt vermiyor. Sonuç yerine kanıt isteyin: Yanıtını destekleyen tam metni alıntıla. Bu ayrıca yanıtın belgenizden değil genel bilgiden çıkarıldığı durumu da yakalar, ki bu yakalanması gereken en önemli hatadır.

Bu son kontrol vurguyu hak ediyor. İyi bilinen bir sözleşme türü, yaygın bir düzenleme veya ünlü bir makale hakkında sorulan bir model, dosyanıza hiç bakmadan eğitim verisinden makul bir yanıt verebilir. Alıntı istemek yanıtı gerçekten önünde duran belgeye bağlı kalmaya zorlar.

Gizlilik ve yüklemeden önce düşünülmesi gerekenler

Yüklenen ekler en fazla 30 gün sonra süresi dolacak şekilde yapılandırılmıştır ve isterseniz bir dosyayı veya tüm bir konuşmayı daha erken kendiniz silebilirsiniz. Whizi, komutlarınızı, dosyalarınızı, konuşmalarınızı, sesli transkriptlerinizi veya oluşturulan içeriğinizi Whizi'ye ait yapay zeka modellerini eğitmek için kullanmaz ve bu içeriği eğitim verisi olarak satmaz. Seçtiğiniz modeli çalıştıran sağlayıcı, yanıt vermek için ihtiyaç duyduğunu alır ve kendi politikası kapsamında geçici önbellekler tutabilir.

Sizde kalan takdir, belgenin bir üçüncü taraf hizmetiyle işlemenize izin verilen bir belge olup olmadığıdır. Üzerinde durulmaya değer kategoriler: başkalarına ait kişisel veriler, belirli bir gizlilik maddesiyle kapsanan her şey, kamuya açık olmayan önemli bilgiler ve sağlık veya finansal kayıtlar gibi özel işlem kuralına tabi düzenlenmiş veriler.

Çoğu kişi için pratik orta yol, çekinmek yerine sansürlemektir. İsimlerin rollerle değiştirilmesi, rakamların mutlak değil endeksli verilmesi ve kimlik bilgilerinin kaldırılması, analizin ihtiyaç duyduğu her şeyi korurken bir belgeyi hassas kılan çoğu şeyi ortadan kaldırır.