Câu trả lời ngắn gọn
Kéo file PDF vào ô nhắn tin hoặc bấm biểu tượng kẹp giấy để đính kèm, sau đó đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bất kỳ model nào trong gói của bạn cũng đọc được file, và bạn có thể chuyển model trên cùng một file mà không cần tải lại.
Hãy làm một việc trước khi tin vào câu trả lời: yêu cầu model trích dẫn đoạn văn nó đã dùng. Một câu trả lời tự tin lấy từ dữ liệu huấn luyện thay vì từ file của bạn là lỗi khiến người dùng tốn tiền, và một câu hỏi định vị bắt được lỗi này trong khoảng mười giây. Phần còn lại của trang này là cách làm điều đó thật tốt.
Trước tiên, xác nhận model đang đọc đúng tài liệu của bạn
Lỗi nguy hiểm nhất trong việc trò chuyện với tài liệu không phải là câu trả lời sai, mà là một câu trả lời tự tin lấy từ dữ liệu huấn luyện thay vì từ file của bạn. Điều này hay xảy ra nhất với các tài liệu giống với thứ gì đó phổ biến: một hợp đồng thuê thương mại tiêu chuẩn, một quy định ai cũng biết, một bài báo được bàn luận rộng rãi. Model biết rõ thể loại này đến mức có thể tạo ra một câu trả lời nghe hợp lý mà không cần tham khảo văn bản cụ thể của bạn, và không có gì trong câu trả lời báo hiệu điều đó.
Một thói quen sẽ loại bỏ vấn đề này. Trước khi đặt câu hỏi thật, hãy đặt một câu hỏi định vị.
Trích dẫn đoạn văn trong tài liệu đính kèm bàn về [chủ đề], và cho biết nó nằm ở trang hoặc mục nào. Nếu không có trong tài liệu, hãy nói rõ.
Nếu nó trả về một trích dẫn thật, tức là nó đang đọc file của bạn. Nếu nó đưa ra một câu diễn giải chung chung hoặc không tìm thấy thứ bạn biết chắc là có trong đó, thì việc trích xuất đã thất bại và mọi câu trả lời tiếp theo đều đáng ngờ. Việc này chỉ mất mười giây và là ranh giới giữa một công cụ hữu ích và một rủi ro.
Hãy mang thói quen này vào cả những câu hỏi thật: Trích dẫn chính xác đoạn văn hỗ trợ cho câu trả lời của bạn nên xuất hiện trong bất kỳ prompt nào mà câu trả lời sẽ được dựa vào.
Chọn model phù hợp cho tài liệu
| Tài liệu | Model | Lý do |
|---|---|---|
| Báo cáo trên 100 trang, hồ sơ nộp, trọn bộ hợp đồng | Gemini | Cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token, nên tài liệu thực sự hiện diện đầy đủ thay vì bị chia nhỏ |
| Hợp đồng, chính sách, bất cứ điều gì cần sự tinh tế | Claude | Giỏi nhất về sắc thái và về việc cho bạn biết tài liệu KHÔNG nói gì |
| Hóa đơn, biểu mẫu, file có cấu trúc ngắn | GPT | Nhanh, và đáng tin cậy nhất khi trích xuất chặt chẽ vào bảng hoặc JSON |
| Bài báo có hình vẽ, trang scan, sơ đồ | Bất kỳ model đa phương thức nào | Đọc trang như một hình ảnh khi việc trích xuất văn bản không đủ |
Điểm về cửa sổ ngữ cảnh đáng để nói rõ. Khi một tài liệu vượt quá dung lượng một model có thể chứa, nó phải được xử lý theo từng phần, và những câu hỏi cần toàn bộ tài liệu cùng lúc (có điều gì ở đây mâu thuẫn với điều khoản 14 không, thuật ngữ này có được định nghĩa ở đâu không, mục nào trong ba mục này không nhất quán) trở nên không đáng tin cậy. Đó là lý do cụ thể để chọn model có ngữ cảnh lớn cho file dài, chứ không chỉ là sở thích chung chung.
Bạn có thể chuyển model mà không cần tải lại, vì vậy hãy đọc bằng một model và trích xuất bằng model khác trên cùng một file. Xem chuyển đổi model giữa cuộc trò chuyện.
Prompt theo từng loại tài liệu
Hợp đồng và thỏa thuận
Từ thỏa thuận đính kèm, hãy trích xuất vào một bảng: thời hạn và gia hạn, thời gian thông báo khi chấm dứt, điều khoản thanh toán, giới hạn trách nhiệm, bồi thường, luật áp dụng, chuyển nhượng, và bất kỳ điều khoản nào còn hiệu lực sau khi chấm dứt. Với mỗi mục, cho biết số điều khoản và trích dẫn câu quy định chính. Sau đó liệt kê riêng các nghĩa vụ thuộc về chúng tôi thay vì bên kia.
Tiếp theo hãy đặt câu hỏi thực sự quan trọng: Điều gì trong thỏa thuận này khác thường so với các điều khoản tiêu chuẩn cho loại hợp đồng này, và điều gì rõ ràng bị thiếu? Sự thiếu vắng thường là nơi rủi ro thực sự nằm, và đó là thứ mà tìm kiếm từ khóa không bao giờ phát hiện được.
Bài nghiên cứu
Với bài báo đính kèm, hãy trả về: câu hỏi nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, mẫu và tổng thể, kết quả chính, kết quả nổi bật cùng độ lớn hiệu ứng, các hạn chế được nêu, và nguồn tài trợ. Sau đó cho tôi biết ba khẳng định trong bài này cần được xác minh độc lập trước khi tôi trích dẫn chúng.
Báo cáo và hồ sơ nộp dài
Tóm tắt báo cáo đính kèm trong 10 gạch đầu dòng, sắp xếp theo mức độ quan trọng thay vì theo thứ tự trong tài liệu. Sau đó liệt kê: ba con số mà người ra quyết định sẽ quan tâm kèm số trang tham chiếu, bất cứ điều gì báo cáo trình bày như sự thật mà không có nguồn, và bất kỳ chỗ nào mà phần tóm tắt hoặc phần tóm lược điều hành không khớp với chi tiết ở phần sau của tài liệu.
Kiểm tra cuối cùng đó thường phát hiện ra vấn đề thực sự nhiều bất ngờ. Các bản tóm lược điều hành được viết sớm và ít được chỉnh sửa hơn so với các phần mà chúng tóm tắt.
So sánh hai tài liệu
So sánh contract-a.pdf và contract-b.pdf theo từng điều khoản. Trả về một bảng liệt kê mọi khác biệt đáng kể: chủ đề, nội dung A nói, nội dung B nói, và bên nào có lợi hơn cho chúng tôi. Bỏ qua khác biệt về định dạng và đánh số. Liệt kê riêng bất cứ điều gì có trong một tài liệu mà thiếu ở tài liệu kia.
Biến nó thành thứ bạn dùng được
Viết lại các phát hiện cho đối tượng là lãnh đạo trong 150 từ. Mở đầu bằng quyết định cần đưa ra. Không dùng thuật ngữ chuyên ngành mà không định nghĩa. Đánh dấu bất cứ điều gì tôi nên xác minh trước khi lưu hành tài liệu này.
Xử lý sự cố
"Tôi không thấy tài liệu." Xác nhận file đã tải lên xong, sau đó nhắc rõ tên file trong tin nhắn của bạn. Với các đoạn chat rất dài, đính kèm lại file hoặc bắt đầu cuộc trò chuyện mới chỉ với file đó sẽ nhanh hơn là tranh luận về nó.
PDF scan, văn bản lộn xộn hoặc bị thiếu. Tài liệu là một hình ảnh, nên việc trích xuất văn bản thuần túy gần như không có gì để đọc. Whizi phát hiện một PDF nặng hình ảnh dựa trên lượng văn bản ít ỏi mà các trang cho ra, rồi đưa nó qua một lượt xử lý thị giác phía máy chủ để trả về bản chép lại theo từng trang. Độ chính xác giảm khi độ phân giải thấp, font chữ lạ, chữ viết tay, và bảng dày đặc. Vì một chữ số đọc sai là vô hình trong một câu trả lời trôi chảy, hãy đối chiếu mọi con số từ một tài liệu scan với trang gốc.
Bảng bị lỗi khi xuất ra. Các bảng trong PDF vốn có cấu trúc bên dưới rất tệ. Hãy yêu cầu tái tạo bảng nguyên văn trước, đối chiếu với trang gốc, rồi mới yêu cầu phân tích. Với công việc xử lý bảng nặng, một model đa phương thức đọc trang như hình ảnh thường đáng tin cậy hơn trích xuất văn bản.
Model bỏ sót thứ bạn biết chắc là có ở đó. Hãy đặt câu hỏi định vị. Nếu model không thể trích dẫn một đoạn mà bạn thấy rõ, vấn đề nằm ở việc trích xuất chứ không phải suy luận. Hãy thử model khác, hoặc chỉ tải lên các trang liên quan.
File quá lớn. Hãy dùng model có ngữ cảnh lớn, hoặc chia theo mục đích thay vì theo số trang. Tải lên ba mục bạn thực sự cần tốt hơn là tải cả 400 trang rồi hy vọng.
Câu trả lời càng lúc càng mơ hồ khi cuộc trò chuyện kéo dài. Các đoạn chat dài tích lũy ngữ cảnh cạnh tranh với tài liệu. Hãy bắt đầu cuộc trò chuyện mới với file đó cùng một mô tả ngắn gọn về điều bạn cần.
Kiểm chứng trước khi tin dùng
Ba bước kiểm tra, theo thứ tự quan trọng.
Yêu cầu trích dẫn cho bất cứ điều gì có hệ quả. Một đoạn trích dẫn có thể kiểm tra được trong vài giây, còn một câu diễn giải thì không. Riêng thói quen này đã loại bỏ phần lớn rủi ro trong công việc với tài liệu.
Đối chiếu chéo với model thứ hai. Đặt cùng một câu hỏi cho một model khác trên cùng một file. Sự đồng thuận là bằng chứng có ý nghĩa, còn sự bất đồng cho bạn biết chính xác nơi cần xem lại. Tính năng so sánh song song của Whizi tồn tại vì mục đích này.
Hỏi model điều gì nó không chắc chắn. Trong các câu trả lời trên, bạn kém tự tin nhất ở câu nào, và điều gì trong tài liệu còn mơ hồ? Model không hoàn hảo trong việc tự đánh giá, nhưng những điểm mơ hồ mà nó nêu ra thường là những mơ hồ có thật trong nguồn, đó là thông tin hữu ích về chính tài liệu.
Và quy tắc chung cho bất cứ điều gì mang hệ quả, nghĩa là tài liệu pháp lý, tài chính, y tế, hoặc tuân thủ: model tìm ra đoạn văn, bạn đưa ra phán đoán. Đó là một trợ lý đọc, không phải một cố vấn, và trách nhiệm cho một quyết định dựa trên đầu ra của nó hoàn toàn thuộc về bạn.
- Đặt câu hỏi định vị trước tiên để xác nhận model đang đọc file của bạn
- Yêu cầu trích dẫn chính xác cho mọi câu trả lời có hệ quả
- Dùng model có ngữ cảnh lớn cho tài liệu dài để không bị chia nhỏ mất mát
- Hỏi điều gì rõ ràng bị thiếu, không chỉ điều tài liệu nói
- Đối chiếu con số từ tài liệu scan với trang gốc
- Tái tạo bảng nguyên văn và kiểm tra trước khi phân tích
- Đối chiếu chéo bất cứ điều gì quan trọng với model thứ hai
Câu hỏi thường gặp
Kích thước PDF tối đa là bao nhiêu?
Mỗi file tải lên bị giới hạn ở 10 MB, và một tin nhắn có thể mang tối đa 6 file. Trong giới hạn đó, ràng buộc thực sự là cửa sổ ngữ cảnh của model chứ không phải giới hạn dung lượng file. Gemini trong Whizi có cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token, đó là lý do nó được khuyến nghị cho báo cáo dài, hồ sơ nộp, và bộ nhiều hợp đồng. Vượt quá mức đó, hãy tải lên các phần bạn thực sự cần thay vì toàn bộ tài liệu, vì ngữ cảnh có mục tiêu thường cũng cho câu trả lời sắc bén hơn.
Whizi có lưu trữ file PDF của tôi không?
Các file đã tải lên được lưu trữ trong tài khoản của bạn, được cấu hình để hết hạn sau tối đa 30 ngày, và có thể bị xóa sớm hơn bất cứ lúc nào. Whizi không dùng prompt, file, cuộc trò chuyện, bản ghi giọng nói, hay nội dung tạo ra của bạn để huấn luyện các model AI do Whizi sở hữu, và không bán các nội dung đó làm dữ liệu huấn luyện. Xóa một file không loại bỏ những gì đã được thảo luận về nó trong cuộc trò chuyện, vì vậy nếu tài liệu đủ nhạy cảm để cần xóa, hãy xóa luôn cả đoạn chat.
Tôi có thể trò chuyện với nhiều PDF cùng lúc không?
Có, và việc so sánh giữa các tài liệu là nơi tính năng này hữu ích nhất. Tải nhiều file lên cùng một đoạn chat và nhắc tên chúng trong prompt, nếu không model sẽ tự chọn file nào để trả lời mà không báo cho bạn biết. So sánh hợp đồng theo từng điều khoản, tổng hợp phát hiện từ nhiều báo cáo, và tìm mâu thuẫn giữa các tài liệu đều cần mọi thứ hiện diện cùng lúc, đó là một lý do nữa để dùng model có ngữ cảnh lớn.
Có hoạt động với PDF dạng scan không?
Có. Whizi phát hiện một PDF scan hoặc nặng hình ảnh dựa trên lượng văn bản ít ỏi mà các trang cho ra, và chép lại nó theo từng trang qua một lượt xử lý thị giác phía máy chủ. Độ chính xác tốt trên bản scan sạch và giảm khi độ phân giải thấp, font chữ lạ, chữ viết tay, và bảng dày đặc. Vì một ký tự đọc sai tạo ra một con số sai trong một câu trả lời vẫn trôi chảy, hãy kiểm tra bất kỳ con số nào lấy từ tài liệu scan với trang gốc.
Làm sao tôi biết câu trả lời thực sự đến từ tài liệu của mình?
Hãy yêu cầu trích dẫn. Yêu cầu model trích dẫn chính xác đoạn văn hỗ trợ cho câu trả lời của nó cùng với số trang hoặc mục, và nói rõ nếu thông tin đó không có trong tài liệu. Các câu trả lời lấy từ dữ liệu huấn luyện thay vì từ file của bạn là lỗi nguy hiểm nhất trong việc trò chuyện với tài liệu, chính vì chúng nghe hợp lý đối với các loại tài liệu phổ biến, và yêu cầu một trích dẫn có thể kiểm chứng là cách đáng tin cậy duy nhất để phân biệt.