Whizi میں PDF کے ساتھ آن لائن چیٹ کیسے کریں

مختصر جواب

PDF کو میسج باکس میں گھسیٹیں یا اٹیچ کرنے کے لیے پیپر کلپ آئیکن پر کلک کریں، پھر اپنا سوال عام زبان میں پوچھیں۔ آپ کے پلان پر موجود کوئی بھی ماڈل اسے پڑھ سکتا ہے، اور آپ اسی فائل کو دوبارہ اپلوڈ کیے بغیر ماڈلز تبدیل کر سکتے ہیں۔

کسی جواب پر بھروسہ کرنے سے پہلے ایک کام کریں: ماڈل سے وہ اقتباس نقل کرنے کو کہیں جو اس نے استعمال کیا۔ ٹریننگ ڈیٹا سے، آپ کی فائل کے بجائے، حاصل کردہ پراعتماد جواب وہ خرابی ہے جو لوگوں کو پیسے کی قیمت دیتی ہے، اور ایک تلاشی سوال اسے تقریباً دس سیکنڈ میں پکڑ لیتا ہے۔ اس صفحے کا باقی حصہ یہ ہے کہ اسے اچھی طرح کیسے کیا جائے۔

پہلے تصدیق کریں کہ یہ آپ کی دستاویز پڑھ رہا ہے

دستاویز چیٹ میں سب سے خطرناک خرابی غلط جواب نہیں، بلکہ ٹریننگ ڈیٹا سے، آپ کی فائل کے بجائے، حاصل کردہ ایک پراعتماد جواب ہے۔ یہ اکثر ایسی دستاویزات کے ساتھ ہوتا ہے جو کسی عام چیز سے ملتی جلتی ہوں: ایک معیاری تجارتی لیز، ایک معروف قانون، ایک وسیع پیمانے پر زیرِ بحث مقالہ۔ ماڈل اس صنف کو اتنا اچھی طرح جانتا ہے کہ آپ کے مخصوص متن سے رجوع کیے بغیر ایک قابلِ یقین جواب دے دیتا ہے، اور آؤٹ پٹ میں کچھ بھی یہ اشارہ نہیں دیتا کہ ایسا ہوا۔

ایک عادت اسے ختم کر دیتی ہے۔ اپنا اصل سوال پوچھنے سے پہلے، ایک تلاشی سوال پوچھیں۔

منسلک دستاویز میں وہ اقتباس نقل کریں جو [موضوع] پر بحث کرتا ہے، اور اس کا صفحہ یا سیکشن بتائیں۔ اگر یہ دستاویز میں نہیں ہے، تو یہ بتا دیں۔

اگر یہ ایک حقیقی اقتباس دیتا ہے، تو یہ آپ کی فائل پڑھ رہا ہے۔ اگر یہ ایک عمومی تشریح پیش کرتا ہے یا کوئی ایسی چیز نہیں ڈھونڈ پاتا جو آپ جانتے ہیں کہ وہاں موجود ہے، تو ایکسٹریکشن ناکام ہو چکی ہے اور بعد کا ہر جواب مشکوک ہے۔ اس میں دس سیکنڈ لگتے ہیں اور یہی ایک آلے اور ایک ذمہ داری کے درمیان فرق ہے۔

اس عادت کو اصل سوالات میں بھی لے جائیں: وہ عین متن نقل کریں جو آپ کے جواب کی تائید کرتا ہے کسی بھی ایسے پرامپٹ میں شامل ہونا چاہیے جس کے جواب پر بھروسہ کیا جائے گا۔

دستاویز کے لیے ماڈل کا انتخاب

دستاویز	ماڈل	کیوں
100+ صفحات کی رپورٹس، فائلنگز، مکمل کنٹریکٹ سیٹس	Gemini	1,000,000 ٹوکن کی کانٹیکسٹ ونڈو، اس لیے دستاویز واقعی موجود ہوتی ہے نہ کہ ٹکڑوں میں تقسیم
کنٹریکٹس، پالیسی، ہر وہ چیز جہاں باریکی اہم ہو	Claude	باریکی میں اور یہ بتانے میں بہترین کہ دستاویز کیا نہیں کہتی
انوائسز، فارمز، مختصر ساختہ فائلیں	GPT	تیز، اور ٹیبلز یا JSON میں سخت ایکسٹریکشن میں سب سے قابلِ اعتماد
اعداد و شمار، اسکین شدہ صفحات، ڈایاگرامز والے مقالے	کوئی بھی ملٹی موڈل ماڈل	صفحے کو تصویر کے طور پر پڑھتا ہے جہاں متن کی ایکسٹریکشن کم پڑ جاتی ہے

کانٹیکسٹ ونڈو کا نکتہ واضح کرنے کے لائق ہے۔ جب کوئی دستاویز اس سے تجاوز کر جائے جو ایک ماڈل سنبھال سکتا ہے، تو اسے ٹکڑوں میں پروسیس کرنا پڑتا ہے، اور وہ سوالات جنہیں پوری دستاویز بیک وقت درکار ہو (کیا یہاں کوئی چیز شق 14 سے متصادم ہے، کیا یہ اصطلاح کہیں متعین کی گئی ہے، ان تین سیکشنز میں سے کون سا غیر مطابقت رکھتا ہے) غیر معتبر ہو جاتے ہیں۔ یہی مخصوص وجہ ہے کہ لمبی فائلوں پر بڑی کانٹیکسٹ والے ماڈل کا انتخاب کیا جائے، نہ کہ کوئی عمومی ترجیح۔

آپ دوبارہ اپلوڈ کیے بغیر ماڈلز تبدیل کر سکتے ہیں، اس لیے ایک ماڈل سے پڑھیں اور اسی فائل پر دوسرے سے ایکسٹریکٹ کریں۔ دیکھیں گفتگو کے دوران ماڈلز تبدیل کرنا۔

دستاویز کی قسم کے مطابق پرامپٹس

کنٹریکٹس اور معاہدے

منسلک معاہدے سے، ایک ٹیبل میں نکالیں: مدت اور تجدید، ختم کرنے کے لیے نوٹس کی مدت، ادائیگی کی شرائط، ذمہ داری کی حد، معاوضے، حکمران قانون، تفویض، اور کوئی بھی شق جو ختم ہونے کے بعد بھی باقی رہتی ہے۔ ہر ایک کے لیے، شق نمبر دیں اور فعال جملہ نقل کریں۔ پھر ان ذمہ داریوں کی الگ فہرست دیں جو ہم پر عائد ہوتی ہیں نہ کہ ان پر۔

اس سوال کے ساتھ فالو اپ کریں جو واقعی اہم ہے: اس معاہدے میں کیا غیر معمولی ہے اس قسم کے کنٹریکٹ کی معیاری شرائط کے مقابلے میں، اور کیا نمایاں طور پر غائب ہے؟ غیر موجودگی وہ جگہ ہے جہاں خطرہ عام طور پر چھپا ہوتا ہے، اور یہ وہ چیز ہے جسے کی ورڈ سرچ کبھی نہیں ڈھونڈ سکتی۔

تحقیقی مقالے

منسلک مقالے کے لیے، یہ واپس کریں: تحقیقی سوال، مطالعے کا ڈیزائن، نمونہ اور آبادی، بنیادی نتیجہ، اثر کے سائز کے ساتھ ہیڈ لائن نتیجہ، بیان کردہ حدود، اور فنڈنگ کا ذریعہ۔ پھر مجھے وہ تین دعوے بتائیں جو حوالہ دینے سے پہلے آزادانہ تصدیق کے محتاج ہوں گے۔

طویل رپورٹس اور فائلنگز

منسلک رپورٹ کا خلاصہ 10 بلٹس میں دیں، جو دستاویز کی ترتیب کے بجائے اہمیت کی ترتیب میں ہوں۔ پھر یہ فہرست دیں: وہ تین اعداد جن کی فیصلہ ساز کو پرواہ ہوگی، ان کے صفحہ حوالوں کے ساتھ، کوئی بھی چیز جسے رپورٹ بغیر ماخذ کے حقیقت کے طور پر پیش کرتی ہے، اور کوئی بھی جگہ جہاں خلاصہ یا ایگزیکٹو سیکشن بعد میں آنے والی تفصیل سے متصادم ہو۔

یہ آخری جانچ حیرت انگیز طور پر اکثر حقیقی مسائل ڈھونڈتی ہے۔ ایگزیکٹو خلاصے جلدی لکھے جاتے ہیں اور ان سیکشنز کے مقابلے میں کم ترمیم ہوتی ہے جن کا وہ خلاصہ کرتے ہیں۔

دو دستاویزات کا موازنہ

contract-a.pdf اور contract-b.pdf کا شق بہ شق موازنہ کریں۔ ہر ایک اہم فرق کا ایک ٹیبل واپس کریں: موضوع، A کیا کہتا ہے، B کیا کہتا ہے، اور کون سا ہمارے حق میں ہے۔ فارمیٹنگ اور نمبرنگ کے فرق کو نظرانداز کریں۔ کوئی بھی ایسی چیز الگ سے درج کریں جو ایک میں موجود ہو اور دوسری میں غائب ہو۔

اسے قابلِ استعمال چیز میں بدلنا

نتائج کو ایک ایگزیکٹو سامعین کے لیے 150 الفاظ میں دوبارہ لکھیں۔ درکار فیصلے سے شروع کریں۔ کوئی بھی غیر متعین اصطلاح استعمال نہ کریں۔ کوئی بھی چیز نشان زد کریں جس کی مجھے اسے شائع کرنے سے پہلے تصدیق کرنی چاہیے۔

مسئلہ حل کرنا

"مجھے کوئی دستاویز نظر نہیں آ رہی۔" تصدیق کریں کہ فائل کا اپلوڈ مکمل ہو چکا ہے، پھر اپنے پیغام میں اس کا نام لے کر واضح طور پر حوالہ دیں۔ بہت لمبی تھریڈز میں، دوبارہ اٹیچ کرنا یا صرف فائل کے ساتھ ایک نئی چیٹ شروع کرنا اس پر بحث کرنے سے تیز تر ہے۔

اسکین شدہ PDF، بگڑا ہوا یا غائب متن۔ دستاویز ایک تصویر ہے، اس لیے سادہ متن ایکسٹریکشن کے پاس پڑھنے کو کچھ زیادہ نہیں ہوتا۔ Whizi اس بات سے کہ صفحات کتنا کم متن دیتے ہیں ایک تصویر بھاری PDF کا پتہ لگاتا ہے اور اسے ایک بار سرور سائیڈ ویژن پاس سے گزارتا ہے جو فی صفحہ ٹرانسکرپٹ واپس کرتا ہے۔ کم ریزولوشن، غیرمعمولی فونٹس، ہاتھ کی لکھائی، اور گنجان ٹیبلز کے ساتھ درستگی کم ہوتی ہے۔ چونکہ ایک غلط پڑھا گیا ہندسہ روانی سے دیے گئے جواب میں پوشیدہ رہتا ہے، اسکین شدہ دستاویز سے ہر عدد کی اصل صفحے کے خلاف تصدیق کریں۔

ٹیبلز غلط نکلتی ہیں۔ PDF ٹیبلز اندر سے بدنام زمانہ طور پر بری طرح ساخت شدہ ہوتی ہیں۔ پہلے ٹیبل کو من و عن دوبارہ پیش کرنے کو کہیں، اسے صفحے کے خلاف چیک کریں، اور تب ہی تجزیے کے لیے کہیں۔ بھاری ٹیبل کام کے لیے، صفحے کو تصویر کے طور پر پڑھنے والا ملٹی موڈل ماڈل اکثر متن ایکسٹریکشن سے زیادہ قابلِ اعتماد ہوتا ہے۔

اس نے کوئی ایسی چیز چھوڑ دی جو آپ جانتے ہیں کہ وہاں موجود ہے۔ تلاشی سوال پوچھیں۔ اگر ماڈل ایسا اقتباس نقل نہیں کر سکتا جو آپ دیکھ سکتے ہیں، تو مسئلہ استدلال کے بجائے ایکسٹریکشن کا ہے۔ کوئی اور ماڈل آزمائیں، یا صرف متعلقہ صفحات اپلوڈ کریں۔

فائل بہت بڑی ہے۔ بڑی کانٹیکسٹ والا ماڈل استعمال کریں، یا صفحات کی تعداد کے بجائے مقصد کے مطابق تقسیم کریں۔ صرف وہ تین سیکشنز اپلوڈ کرنا جن کی آپ کو واقعی ضرورت ہے، 400 صفحات اپلوڈ کر کے امید لگانے سے بہتر ہے۔

گفتگو جاری رہنے کے ساتھ جوابات مبہم ہوتے جاتے ہیں۔ لمبی تھریڈز ایسا سیاق و سباق جمع کرتی ہیں جو دستاویز سے مقابلہ کرتا ہے۔ فائل اور اپنی ضرورت کے مختصر بیان کے ساتھ ایک نئی چیٹ شروع کریں۔

بھروسہ کرنے سے پہلے تصدیق کریں

اہمیت کی ترتیب میں تین جانچیں۔

ہر اہم چیز پر اقتباسات لازمی قرار دیں۔ ایک نقل شدہ حوالہ سیکنڈوں میں چیک ہو سکتا ہے؛ ایک تشریح نہیں۔ یہ اکیلا عمل دستاویز کے کام میں زیادہ تر خطرہ ختم کر دیتا ہے۔

دوسرے ماڈل سے کراس چیک کریں۔ اسی فائل پر ایک مختلف ماڈل سے وہی سوال پوچھیں۔ اتفاق بامعنی ثبوت ہے؛ اختلاف آپ کو بالکل بتا دیتا ہے کہ کہاں دیکھنا ہے۔ Whizi کا ساتھ ساتھ موازنہ اسی لیے موجود ہے۔

پوچھیں کہ اسے کس بارے میں یقین نہیں۔ اوپر دیے گئے آپ کے کون سے جوابات پر آپ کو سب سے کم اعتماد ہے، اور دستاویز میں کیا مبہم ہے؟ ماڈلز خود جائزے میں ناقص ہوتے ہیں، لیکن جو ابہام وہ سامنے لاتے ہیں وہ عام طور پر ماخذ میں حقیقی ابہام ہوتے ہیں، جو دستاویز کے بارے میں ہی ایک مفید معلومات ہے۔

اور کسی بھی ایسی چیز کے لیے مستقل اصول جس کے نتائج ہوں، یعنی قانونی، مالیاتی، طبی، یا تعمیل سے متعلق مواد: ماڈل حوالہ ڈھونڈتا ہے، فیصلہ آپ کرتے ہیں۔ یہ ایک پڑھنے میں مدد دینے والا معاون ہے، مشیر نہیں، اور اس کے آؤٹ پٹ پر کیے گئے فیصلے کی ذمہ داری مکمل طور پر آپ کی ہے۔