Whizi میں AI کو دستاویزات اپ لوڈ کرنے کا طریقہ

معاون فائل اقسام، اور ہر ایک کے ساتھ اصل میں کیا ہوتا ہے

فائل کو کمپوزر میں گھسیٹ کر یا پیپر کلپ پر کلک کر کے منسلک کریں، پھر اپنا سوال پوچھیں۔ ماڈل کو جو کچھ ملتا ہے وہ فائل کی قسم کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے، اور یہ جاننا کہ کون سا کون سا ہے زیادہ تر حیران کن نتائج کی وضاحت کرتا ہے۔

قسم	ایکسٹینشنز	ماڈل کس کے ساتھ کام کرتا ہے
ٹیکسٹ PDFs	.pdf	نکالا گیا متن، پڑھنے کی ترتیب میں، بشمول ٹیبلز بطور متن
اسکین شدہ PDFs	.pdf	سرور سائیڈ ویژن پاس سے فی صفحہ ٹرانسکرپٹ
Word دستاویزات	.docx	آپ کے براؤزر میں نکالا گیا دستاویز کا متن
اسپریڈ شیٹس	.xlsx, .csv	متن کے طور پر سیل ویلیوز، فعال فارمولے نہیں
تصاویر	.png, .jpg, .jpeg	خود تصویر، ایک ملٹی موڈل ماڈل کے ذریعے پڑھی جاتی ہے
کوڈ اور سادہ ٹیکسٹ	.py, .js, .ts, .go, .md, .txt اور اسی طرح کی	فائل کا مواد لفظ بہ لفظ

دو نتائج ذہن میں رکھنے کے قابل ہیں۔ پہلا، ایک اسپریڈ شیٹ ویلیوز کی شکل میں آتی ہے نہ کہ ایک فعال ورک بک کی شکل میں، اس لیے ماڈل پڑھ سکتا ہے کہ آپ کے فارمولے نے کیا پیدا کیا لیکن فارمولے کو دوبارہ چلا نہیں سکتا۔ دوسرا، ایک اسکین شدہ PDF سادہ ٹیکسٹ نکالنے کے بجائے ویژن ٹرانسکرپشن سے گزرتی ہے، اور ایک غیر معمولی فونٹ، ہاتھ سے لکھا نوٹ، یا کم ریزولوشن اسکین اب بھی کسی نمبر میں ایک غلط پڑھا ہوا کریکٹر پیدا کر سکتا ہے۔ اسکین شدہ دستاویزات کے اعداد و شمار کی اصل کے خلاف تصدیق کریں۔ ایک تصویر سے متعلق نوٹ: کمپوزر GIF فائلوں کو مسترد کرتا ہے اور اس کے بجائے PNG یا JPEG مانگتا ہے۔

کچھ بھی پوچھنے سے پہلے فائل تیار کریں

یہاں پانچ منٹ بعد میں ایک الجھی ہوئی گفتگو سے بچاتے ہیں۔

• فائل کا نام اس کے مطابق رکھیں جو وہ ہے۔ ماڈل فائل کا نام دیکھتا ہے، اور 2025-q3-vendor-contract-acme.pdf اسے مفید سیاق و سباق دیتا ہے جو document(3).pdf نہیں دیتا۔ یہ اس وقت بھی بہت اہم ہو جاتا ہے جب تھریڈ میں کئی فائلیں موجود ہوں۔
• سورس بھیجیں، پیشکش کا ورژن نہیں۔ خاص طور پر اسپریڈ شیٹس کے لیے، وہ ورژن جس میں مرج شدہ سیلز، ڈیٹا کے اندر ذیلی مجموعے، اور حاشیے میں نوٹس ہوں، ایک بڑی سادہ فائل سے کہیں زیادہ غلطیاں پیدا کرتا ہے۔
• بہت بڑی دستاویزات کو مقصد کے مطابق تقسیم کریں، سائز کے مطابق نہیں۔ اگر آپ کو صرف طریقہ کار اور نتائج کے حصے چاہئیں، تو صرف وہی اپ لوڈ کرنا 400 صفحات اپ لوڈ کر کے یہ امید رکھنے سے بہتر ہے کہ توجہ صحیح جگہ پر پڑے گی۔
• وہ ذاتی ڈیٹا ہٹا دیں جس کی آپ کو ضرورت نہیں۔ نام، ای میلز، اور شناخت کنندگان تجزیے کے لیے شاذ و نادر ہی درکار ہوتے ہیں، اور انہیں ہٹانا یہ فیصلہ کرنے سے تیز تر ہے کہ آیا آپ کو انہیں اپ لوڈ کرنے کی اجازت تھی۔
• چیک کریں کہ آیا PDF اصل میں متن ہے۔ اپنے PDF ریڈر میں متن منتخب کرنے کی کوشش کریں۔ اگر آپ نہیں کر سکتے، تو یہ ایک اسکین ہے، Whizi اسے ویژن پاس سے ٹرانسکرائب کرے گا، اور اعداد و شمار کو اصل کے خلاف چیک کرنے کی ضرورت ہے۔

فائل کے لیے ماڈل کا انتخاب

دستاویز کے کام کے لیے یہ انتخاب پرامپٹ سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔

• Gemini کسی بھی لمبی چیز کے لیے۔ Whizi میں Gemini ماڈلز 1,000,000 ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو رکھتے ہیں، یعنی 200 صفحات کی رپورٹ، ایک مکمل کنٹریکٹ سیٹ، یا درجن بھر مقالے ایک ساتھ موجود ہو سکتے ہیں بجائے اس کے کہ ٹکڑوں میں پروسیس کیے جائیں۔ کراس ڈاکیومنٹ سوالات صرف اسی وقت ٹھیک سے کام کرتے ہیں جب سب کچھ حقیقی طور پر کانٹیکسٹ میں ہو۔
• Claude باریکی کے لیے۔ قانونی زبان، پالیسی دستاویزات، ہر وہ چیز جہاں معنی اہلیت اور احتیاط پر منحصر ہو۔ یہ آپ کو بتانے میں بھی سب سے بہتر ہے کہ کوئی دستاویز کیا نہیں کہتی، جو اکثر اصل سوال ہوتا ہے۔
• GPT نکالنے کے لیے۔ انوائسز، فارمز، سٹرکچرڈ ڈیٹا، ہر وہ چیز جہاں آپ سو قطاروں میں سخت ٹیبل یا JSON اور مستقل فیلڈ نام واپس چاہتے ہیں۔
• کوئی بھی ملٹی موڈل ماڈل تصاویر، چارٹس، اسکرین شاٹس، اور ڈایاگرامز کے لیے۔ اس سے تشریح کرنے سے پہلے یہ بیان کرنے کو کہیں کہ وہ کیا دیکھ رہا ہے، جو غلط پڑھنے کو جلد پکڑ لیتا ہے۔

آپ دوبارہ اپ لوڈ کیے بغیر تھریڈ کے بیچ میں ماڈلز بدل سکتے ہیں، اور یہی ایک ورک اسپیس میں یہ سب کرنے کا مقصد ہے۔ Gemini کے ساتھ پڑھیں، GPT کے ساتھ نکالیں، اور Claude سے خلاصہ لکھوائیں، سب اسی منسلک فائل کے خلاف۔ دیکھیں گفتگو کے دوران ماڈلز تبدیل کرنا۔

بیک وقت کئی دستاویزات کے ساتھ کام کرنا

ایک دستاویز کے سوالات مفید ہیں۔ متعدد دستاویزات کے سوالات وہ جگہ ہیں جہاں یہ محض ایک سہولت نہیں رہتی بلکہ ایک ایسی صلاحیت بن جاتی ہے جو آپ کے پاس پہلے نہیں تھی۔

پرامپٹ: موازنہ کریں

contract-a.pdf اور contract-b.pdf کا موازنہ کریں۔ ہر اس شق کی ایک ٹیبل دیں جو مختلف ہے: شق، A کیا کہتا ہے، B کیا کہتا ہے، اور کون سا ہمارے لیے زیادہ سازگار ہے اور کیوں۔ فارمیٹنگ اور نمبرنگ کے فرق کو نظر انداز کریں۔ ان شقوں کو الگ سے درج کریں جو ایک میں موجود ہیں اور دوسری میں غائب ہیں۔

پرامپٹ: یکجا کریں

تمام منسلک فائلوں میں، [سوال] کا جواب دینے والی ایک ٹیبل بنائیں۔ فی دستاویز ایک قطار، پہلے کالم میں دستاویز کا نام۔ جہاں کوئی دستاویز اس کا ذکر نہیں کرتی، وہاں NOT ADDRESSED لکھیں۔ مختلف تعریفیں استعمال کرنے والی دستاویزات کو بغیر نشان زد کیے یکجا نہ کریں۔

پرامپٹ: تضاد تلاش کریں

یہ دستاویزات ایک دوسرے سے کہاں متضاد ہیں؟ دونوں اقتباسات ساتھ ساتھ کوٹ کریں اور بتائیں کہ ہر ایک کس فائل سے آیا۔ حقیقی تضادات کو دائرہ کار یا تاریخ کے فرق سے الگ کریں۔

جیسے ہی ایک سے زیادہ فائلیں ہوں، ہمیشہ اپنے پرامپٹ میں فائلوں کا نام سے حوالہ دیں۔ “وینڈر ایگریمنٹ میں، نوٹس کی مدت کیا ہے؟” واضح ہے؛ “نوٹس کی مدت کیا ہے؟” ماڈل کو انتخاب کرنے پر مجبور کرتا ہے، اور یہ آپ کو نہیں بتائے گا کہ اس نے کون سا انتخاب کیا۔

جب جواب غلط لگے

ایک مختصر تشخیصی ترتیب جو زیادہ تر مسائل حل کر دیتی ہے۔

ماڈل کہتا ہے کہ وہ فائل نہیں دیکھ سکتا۔ تصدیق کریں کہ اٹیچمنٹ واقعی اپ لوڈ ہوئی، پھر اس کا واضح حوالہ دیں: “منسلک report.pdf میں”۔ خاص طور پر تصاویر کے لیے، “منسلک تصویر کو دیکھیں” کہنا اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ملٹی موڈل راستہ استعمال ہو نہ کہ ماڈل صرف آپ کے سوال کے متن سے جواب دے۔

جواب غلط دستاویز کے بارے میں ہے۔ جیسے ہی تھریڈ میں کئی فائلیں ہوں، ہر سوال میں فائل کا نام لیں۔

اسکین شدہ دستاویز پر نمبرز باریکی سے غلط ہیں۔ یہ اسکین کی ٹرانسکرپشن ہے، استدلال نہیں۔ ماڈل سے کہیں کہ ارد گرد کی لائن لفظ بہ لفظ کوٹ کرے تاکہ آپ دیکھ سکیں کہ اس نے کیا پڑھا، پھر اصل چیک کریں۔

اس نے کوئی چیز چھوڑ دی جو آپ جانتے ہیں کہ موجود ہے۔ پہلے ایک تلاش کرنے والا سوال پوچھیں: وہ اقتباس کوٹ کریں جو [موضوع] پر بات کرتا ہے اور اس کا صفحہ یا سیکشن بتائیں۔ اگر یہ نہیں مل سکتا، تو مسئلہ نکالنا ہے، استدلال نہیں۔ ایک مختلف ماڈل آزمائیں یا متعلقہ صفحات الگ سے اپ لوڈ کریں۔

یہ نتیجے کے بجائے خلاصہ کر رہا ہے۔ نتیجے کے بجائے ثبوت مانگیں: وہ عین متن کوٹ کریں جو آپ کے جواب کی حمایت کرتا ہے۔ یہ اس کیس کو بھی پکڑ لیتا ہے جہاں جواب آپ کی دستاویز کے بجائے عمومی علم سے اخذ کیا گیا تھا، جو پکڑنے کے لیے سب سے اہم ناکامی ہے۔

یہ آخری چیک زور دینے کے قابل ہے۔ ایک معروف کنٹریکٹ قسم، ایک عام ضابطے، یا ایک مشہور مقالے کے بارے میں پوچھا گیا ماڈل آپ کی فائل سے مشورہ کیے بغیر بھی تربیتی ڈیٹا سے قابل قبول جواب دے سکتا ہے۔ کوٹ کا تقاضا جواب کو اس دستاویز پر جمانے پر مجبور کرتا ہے جو واقعی سامنے موجود ہے۔

پرائیویسی اور اپ لوڈ کرنے سے پہلے کیا سوچنا چاہیے

اپ لوڈ کی گئی اٹیچمنٹس 30 دن تک میں ختم ہونے کے لیے ترتیب دی گئی ہیں، اور آپ خود جلد کسی فائل یا پوری گفتگو کو حذف کر سکتے ہیں۔ Whizi اپنے پرامپٹس، فائلوں، گفتگوؤں، وائس ٹرانسکرپٹس، یا تخلیق کردہ مواد کو Whizi کے اپنے AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال نہیں کرتا، اور اس مواد کو تربیتی ڈیٹا کے طور پر فروخت نہیں کرتا۔ آپ کے منتخب کردہ ماڈل کو چلانے والا پرووائیڈر وہ حاصل کرتا ہے جس کی اسے جواب دینے کے لیے ضرورت ہے اور اپنی پالیسی کے تحت عارضی کیشز رکھ سکتا ہے۔

جو فیصلہ آپ کا رہتا ہے وہ یہ ہے کہ آیا یہ دستاویز ایسی ہے جسے آپ کو تیسرے فریق کی سروس کے ساتھ پروسیس کرنے کی اجازت ہے۔ وہ زمرے جن پر رکنا فائدہ مند ہے: دوسرے لوگوں سے تعلق رکھنے والا ذاتی ڈیٹا، کوئی بھی چیز جو کسی مخصوص رازداری کی شق کے تحت آتی ہے، مادی غیر عوامی معلومات، اور صحت یا مالی ریکارڈز جیسا ریگولیٹڈ ڈیٹا جو مخصوص ہینڈلنگ قوانین کے تابع ہے۔

زیادہ تر لوگوں کے لیے عملی درمیانی راستہ پرہیز کے بجائے ترمیم کرنا ہے۔ ناموں کی جگہ کردار، مطلق کے بجائے اشاریہ شدہ اعداد و شمار، اور ہٹائے گئے شناخت کنندگان تجزیے کے لیے درکار ہر چیز کو محفوظ رکھیں گے جبکہ زیادہ تر وہ چیز ہٹا دیں گے جو دستاویز کو حساس بناتی ہے۔