Енді ChatGPT Enterprise көмексөздерге қосылған PDF файлдарындағы көрнекі элементтерді (кескіндер, графиктер, диаграммалар және т.б.) оқып, түсіне алады. Пайдаланушылар PDF файлын жүктей алады, ал ChatGPT сол файлдағы мәтінді де, кез келген көрнекі элементті де түсіндіре алады.
Толығырақ: PDF файлдарынан көрнекі деректерді іздеп алу туралы жиі қойылатын сұрақтар.
ChatGPT Enterprise файлдарды бірнеше жолмен жүктеуге мүмкіндік береді:
Тікелей компьютеріңізден
Google Drive / SharePoint / OneDrive қызметтерінен
GPT білім қоры ретінде
Жоба файлы ретінде
GPT әрекеті арқылы
Бұл нұсқаулықта ChatGPT Enterprise мүмкіндіктерінің файлдарды түріне, санына және өлшеміне қарай қалай өңдейтіні түсіндіріліп, файл талаптарын ескере отырып нәтижелерді жақсарту тәсілдері қарастырылады.
Қысқаша шолу
ChatGPT Enterprise әртүрлі файл түрлерін мүлде бөлек тәсілдермен өңдейді: PDF, презентация және Word сияқты мәтіндік құжаттардан мәтінді шығарып алады, электрондық кестелердегі құрылымдалған деректерді Python кодымен талдайды, ал кескін файлдарын GPT-Vision арқылы сипаттайды. Күтілген нәтижеге қол жеткізу үшін қай файл түрі қандай өңдеу үдерісін іске қосатынын түсіну маңызды.
Мәтіндік құжаттармен жұмыс істегенде, ChatGPT Enterprise көмексөзге мүмкіндігінше көбірек қатысты мәтінді тікелей қосады, ал қосымша ақпаратты іздеу жүйесі арқылы алады. Бұл тәсіл нақты сұрақтарға жауап беру үшін тиімді. Алайда өте көлемді құжаттарды қысқаша мазмұндау немесе бірнеше үлкен файлды салыстыру сияқты күрделі тапсырмаларда бұл тәсіл қиындық тудыруы мүмкін. Нәтижелерді жақсарту тәсілдерімен танысу үшін әрі қарай оқыңыз.
Файлдарды түріне қарай өңдеу
ChatGPT Enterprise файлдарды үш негізгі тәсілмен өңдейді: мәтінді шығарып алу, код арқылы талдау және кескіндерді түсіндіру. ChatGPT Enterprise қолданатын өңдеу үдерісі файл түріне байланысты.
| Мәтіндік деректерді іздеп алу | Код интерпретаторы | Кескіндерді өңдеу | Көрнекі деректерді іздеп алу | |
|---|---|---|---|---|
| Файл түрлерінің мысалдары | pptx, docx, txt, md, json, xml, pdf* * GPT білім қоры немесе Жоба файлдары ретінде жүктелген PDF файлдары | csv, xls, xlsx* *Ескертпе: Код интерпретаторы кез келген файл түрімен жұмыс істей алады, бірақ ChatGPT Enterprise оны әдетте электрондық кестелер үшін автоматты түрде таңдайды. | jpg, png | pdf* * Пайдаланушы көмексөздеріне қосылған PDF файлдары |
| Жұмыс істеу тәртібі | Файлдан мәтін шығарып алынады: оның бір бөлігі тікелей мәнмәтін терезесіне қойылады («енгізіледі»), ал бір бөлігі іздеу үшін сақталады. | Код интерпретаторы файлды өңдеу үшін Python ортасына жібереді. | Кескіндерді көпмодальды модельдер тікелей түсіндіреді; бұл ретте белгілі шектеулер қолданылады. | Мәтіндік деректерді іздеп алу мен кескіндерді өңдеуді біріктіретін тәсіл. Мәтін цифрлық түрде шығарып алынады, ал көрнекі мазмұнды көпмодальды модельдер тікелей түсіндіреді. |
Тек мәтіні бар файлдар, кескін файлдары немесе құрылымы айқын деректер файлдары (мысалы, транзакциялар көрсетілген Excel кестесі) үшін осылай бөлек өңдеу — ең тиімді тәсіл.
Дегенмен бірден түсінікті бола бермейтін тұстар да бар. Мысалы:
PDF форматынан басқа файлдарға ендірілген кескіндер өңделмейді. Олар да өңделуі үшін файлды жүктемес бұрын PDF форматына түрлендіріңіз.
Құжатта мәтін көп болса да, ChatGPT Enterprise электрондық кестелермен жұмыс істеу үшін әрдайым Код интерпретаторын пайдаланады. Мысалы, ChatGPT Enterprise жүйесінен 10 жол мәтіні бар CSV файлын аударуды сұрасаңыз, ол файлды Python кітапханасының көмегімен аударуға тырысады. Мұндай аударманың дәлдігі модельдің тікелей жасаған аудармасынан төмен болады. Бұл мәселені азайту үшін электрондық кестені мәтіндік форматқа (мысалы, PDF) экспорттап көріңіз.
Сол сияқты, JSON файлындағы құрылымдалған транзакциялар кестесін жүктесеңіз, ChatGPT Enterprise бұл файлды жай мәтін ретінде қабылдайды. JSON файлындағы деректерді талдағыңыз келсе, көмексөзде модельге Код интерпретаторын пайдалануды нұсқаңыз.
Файлдарды өлшеміне қарай өңдеу
ChatGPT Enterprise ең көбі 128k токендік мәнмәтін терезесі бар модельдерді пайдаланады (шамамен 200 бет мәтін). Алайда жүктеп салынған файлдардағы мәтінді қосу үшін барлық токендер пайдаланылмайды. «Толтырылған» токендер саны пайдалану түріне қарай өзгереді.
ChatGPT Enterprise мәтіннің белгілі бір көлемін «толтырады», ал қалған мәтін жеке іздеу индексіне жіберіледі («векторлық қойма» — үлкен көлемдегі мәтінді тиімді сақтауға және алуға арналған дерекқор түрі). Сұрақ қойғаныңызда, ChatGPT Enterprise қосылған мәтінді жеке іздеу индексінен алынған сәйкес бөліктермен бірге енгізеді.
Бір құжат жүктеп салсаңыз, ChatGPT Enterprise мәтінді басынан бастап, өз шегіне жеткенше қосады. Бірнеше құжат жүктеп салсаңыз, ChatGPT Enterprise әр құжаттың бір бөлігін немесе барлығын қосады. Құжаттардағы барлық мәтін жеке іздеу индексіне де жіберіледі.
Мәтіндік құжаттар үшін мәнмәтінді толтыру
Бұл мүмкіндік белсенді түрде әзірленіп жатыр. Сондықтан төмендегі мәліметтер ескертусіз өзгеруі мүмкін.
ChatGPT Enterprise мәнмәтін терезесінде жүктелген құжаттардан 110 мың токенге дейін өңдей алады. Жүктеген бір немесе бірнеше құжаттағы токендердің жалпы саны 110 мыңнан аз болса, олардың мазмұны толық қамтылады.
Бір құжатта 110 мыңнан астам токен болса, құжаттың басынан бастап тек алғашқы 110 мың токен қамтылады. Қалған бөлігі тек жеке іздеу индексіне жіберіледі.
Бірнеше құжат жүктеліп, олардағы токендердің жалпы саны 110 мыңнан асса, ChatGPT Enterprise әр құжаттың мазмұнын теңгерімді қамту үшін мына тәртіпті қолданады:
Жүктелген құжаттардың әрқайсысынан бірдей мөлшерде, жалпы саны 55 мыңға дейін токен алынады.
Бірінші қадамда толық қамтылмаған құжаттарға қалған 55 мың токендік орын әр құжаттағы қалған токендер санына пропорционалды түрде бөлінеді.
Бұдан кейін қалған токендер тек жеке іздеу индексіне жіберіледі.
Мәтіндік құжаттағы токендердің шамамен санын білу үшін оның мәтінін OpenAI токенизаторына көшіріп қоюға болады.
Мультимедиалы PDF файлдарының мазмұнын мәнмәтінге енгізу
Пайдаланушылар мәтіні де, кескіндері де бар PDF файлдарын жүктегенде, көрнекі деректерді іздеп алу мүмкіндігі ChatGPT жүйесіне осы кескіндерді цифрлық түрде алынған мәтінмен қатар тікелей өңдеуге мүмкіндік береді. Мультимедиалы PDF файлдары үшін мәнмәтінді өңдеудің стандартты рәсімдеріне мына қадамдар қосылады:
Кескіндерді шығарып алу және енгізу: кескіндер файлдан шығарылып, оларға қатысты цифрлық мәтінмен бірге енгізіледі.
Өлшемді ақылды реттеу: ақпарат сапасын сақтап, қолжетімді мәнмәтін терезесін тиімді пайдалану үшін кескіндердің өлшемі автоматты түрде реттеледі.
Жүктелген PDF файлдары 110 мың токендік шектен асса, кескіндер де, мәтін де жеке іздеу индексіне векторлық түрде енгізіледі. Мәтіннің векторлық көріністері тиісті кескіндерге сілтеме жасайды. Бұл ChatGPT жүйесіне пайдаланушы сұрауларына сәйкес мәтін мен кескін жұптарын іздеп алуға мүмкіндік береді. Іздеп алынған кескіндер содан кейін ChatGPT жүйесінің кіріктірілген көпмодальды мүмкіндіктерімен өңделеді.
Мультимедиалы PDF файлдарына қанша токен қажет болатынын дәл бағалау қиын. Сынақтарға қарағанда, мәтін мен кескіндер аралас берілген шамамен 350 бет 110 мың токендік мәнмәтін терезесін толық толтырады.
Модель түріне негізделген іздеу стратегиялары
GPT сериялы да, o сериялы да модельдер файл жүктеп салуды қолдайды және бірдей мәнмәтін толтыру мен іздеу ендірмелері логикасын пайдаланады. Барлық модельдер кілтсөздік және семантикалық әдістерді біріктіріп, жеке іздеу индексінде гибридті іздеулер орындайды. Гибридті іздеуде модель пайдаланушы көмексөзіне негізделген іздеу тіркесін жасайды, ал жеке іздеу индексі сәйкес мәтін мен кескіндерді алады.
Алайда бұл модельдер мәнмәтін терезесінен асатын үлкен құжаттарды іздеу тәсілі бойынша ерекшеленеді:
GPT сериялы модельдер
Әр көмексөзге бір іздеу: GPT сериялы модельдер пайдаланушының әр көмексөзі үшін бір іздеу орындайды.
Тиімді қолдану жағдайлары: Ауқымды құжаттамадағы қарапайым сұрақтарға жауап беруге өте қолайлы.
Сұрау мысалдары:
"Мерзімінен бұрын зейнетке шығу жөніндегі кадр саясаты қандай?"
"process_order функциясы не істейді?"
o сериялы модельдер
Әр көмексөзге бірнеше іздеу: Пайдаланушының әр көмексөзі үшін бірегей іздеу тіркестерімен бірнеше іздеуді (әдетте 2–3) орындай алады. Іздеулер ретімен орындалады және модель алдыңғы іздеулерден алынған ақпарат негізінде тәсілін өзгерте алады.
Тиімді қолдану жағдайлары: Ауқымды құжаттамада бірнеше нысаналы іздеуді қажет ететін күрделі сұрақтарға қолайлырақ.
Сұрау мысалдары:
"Мерзімінен бұрын зейнетке шығу, бала күтіміне байланысты демалыс және шетелге ауысу жөніндегі кадр саясаты қандай?"
"process_order функциясының не істейтінін түсіндіріп, ол шақыратын барлық әдісті тізімдеңіз және әрқайсысын қысқаша сипаттаңыз."
Артықшылықтарына қарамастан, сұрау үштен көп іздеуді қажет етсе, o сериялы модельдер қиналуы мүмкін.
Файлдарды іздеу нәтижелерін жақсарту кеңестері
Бірнеше іздеуді қажет ететін күрделі сұрақтар үшін o сериялы модельді қолданып көріңіз.
Жүктеп салатын құжаттардың түріне, санына және өлшеміне қарай жауаптар өзгеруі мүмкін екенін есте сақтаңыз.
Әдетте, аз әрі нақты бағытталған құжаттарды жүктеу дәлдікті арттырады.
Көп сұрақты тақырыптарды жеке сұрақтарға айналдырыңыз:
Әр штаттың HR саясаттарын білу қажет болса, оларды бір-бірлеп сұраңыз.
Көп құжатты қорытындылау қажет болса, бір уақытта бір құжат бойынша сұраңыз. Егер ол құжат бірнеше жүз беттен тұрса, оны шағын бөліктерге бөлуді қарастырыңыз.
Толық құжаттардың орнына бірнеше қорытынды берсеңіз, ChatGPT Enterprise-тен «қорытындылардың қорытындысын» жазуды сұрай аласыз.
Егер сізде RFP CSV файлы болса (әр жол — бөлек сұрақ), CSV файлын жай жүктеп, бір жауап сұраудың орнына, сол сұрақтарды бір-бірлеп қойыңыз.
Модель жауаптарын тексеру жолдарын табыңыз. GPT нұсқауларының мысалдары төменде берілген:
# Контекст
Сіз құжаттарды түсінудің сарапшысыз. Пайдаланушы құжатты тіркеп, сұрақ қояды. Олар сіздің жауабыңызды жауап алынған мәтіннің нақты бөлігімен байланыстыра алуы керек.
# Нұсқаулар
1. Пайдаланушының сұрағына қоса тіркелген құжат негізінде төменде берілген нақты форматпен жауап беріңіз
# Формат
- Сұрақ: { пайдаланушының сұрағын қайталаңыз }
- Жауап: { пайдаланушы сұрағына жауап беріңіз }
Дереккөз:
- - Бөлім нөмірі: { жауапты қай бөлімнен алғаныңызды көрсетіңіз }
- - Бөлім атауы: { жауапты қай бөлімнен алғаныңызды көрсетіңіз }
- - Нақты мәтін: { жауапты алған нақты мәтінді беріңіз }
# Ережелер
- Жауаптар анық әрі қысқа болсын
- Тек құжатта берілген ақпаратты ұсыныңыз
- Егер құжаттан жауап таба алмасаңыз, жай ғана «Ақпарат табылмады.» деп жауап беріңіз