ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ PDF ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಕವಾಗಿರುವ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು (ಚಿತ್ರಗಳು, ಗ್ರಾಫ್ಗಳು, ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಓದಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ChatGPT Enterprise ಈಗ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು PDF ಅನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ChatGPT ಆ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ದೃಶ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು.
ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ PDFಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಷುವಲ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್ FAQ. ನೋಡಿ.
ChatGPT Enterprise ನಿಮಗೆ ಹಲವಾರು ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ:
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ
GPT ಜ್ಞಾನವಾಗಿ
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಫೈಲ್ ಆಗಿ
GPT ಆಕ್ಷನ್ ನಿಂದ
ಫೈಲ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ChatGPT Enterprise ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶ
ChatGPT Enterprise ವಿಭಿನ್ನ ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಹಳ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: PDFಗಳು, ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳು ಮತ್ತು Word ಫೈಲ್ಗಳಂತಹ ಪಠ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು, Python ಕೋಡ್ ಬಳಸಿ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಮತ್ತು GPT-Vision ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು. ಯಾವ ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರ ಯಾವ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶ ಪಡೆಯಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪಠ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ, ChatGPT Enterprise ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸಂಬಂಧಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಜೊತೆಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಹುಡುಕಾಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನ ಕಷ್ಟಪಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮುಂದುವರಿಸಿ ಓದಿ.
ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ChatGPT Enterprise ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಕೋಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆ. ChatGPT Enterprise ಯಾವ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
| ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ರಿಟ್ರೀವಲ್ | ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ | ಚಿತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ | ವಿಷುವಲ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್ | |
|---|---|---|---|---|
| ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು | pptx, docx, txt, md, json, xml, pdf* * GPT ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಫೈಲ್ಗಳು ಆಗಿ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ PDFಗಳು | csv, xls, xlsx* *ಗಮನಿಸಿ: ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ ಯಾವುದೇ ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ChatGPT Enterprise ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳಿಗೆ CI ಅನ್ನು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ | jpg, png | pdf* * ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ PDFಗಳು |
| ವರ್ತನೆ | ಫೈಲ್ನಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ – ಪಠ್ಯದ ಕೆಲವು ಭಾಗವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗೆ ಅಂಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (“ಸ್ಟಫ್” ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ); ಕೆಲವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ | ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು Python ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ | ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳ ಅಧೀನವಾಗಿ. | ಪಠ್ಯ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹೈಬ್ರಿಡ್. ಪಠ್ಯವನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ. |
ಪಠ್ಯ-ಮಾತ್ರ ಫೈಲ್ಗಳು, ಚಿತ್ರ ಫೈಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ಗಳಿಗೆ (ಉದಾ., ವ್ಯವಹಾರಗಳ Excel ಟೇಬಲ್), ಈ ವಿಭಾಗಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ.
ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಕೆಲವು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
PDFಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಕವಾಗಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು PDF ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಇದ್ದರೂ, ChatGPT Enterprise ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 10 ಸಾಲುಗಳ ಪಠ್ಯವಿರುವ CSV ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅನುವಾದಿಸಲು ನೀವು ChatGPT Enterprise ಗೆ ಕೇಳಿದರೆ, ಅದು Python ಲೈಬ್ರರಿ ಬಳಸಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅನುವಾದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನುವಾದ ರಚಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ಅನ್ನು ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ PDF) ಎಕ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ಅದೇ ರೀತಿ, JSON ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಹಾರ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ChatGPT Enterprise ಈ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸರಳ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. JSON ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೆಟರ್ ಬಳಸಲು ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಸೂಚಿಸಿ.
ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ChatGPT Enterprise ಗರಿಷ್ಠ 128k ಟೋಕನ್ಗಳ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಸುಮಾರು 200 ಪುಟಗಳ ಪಠ್ಯ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್ಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. “ಸ್ಟಫ್ ಮಾಡಿದ” ಟೋಕನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕಾರದ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ChatGPT Enterprise ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು "ಸ್ಟಫ್" ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಒಂದು "ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್", ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಒಂದು ವಿಧದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದೆ). ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ChatGPT Enterprise ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕದಿಂದ ಪಡೆದ ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಒಂದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ChatGPT Enterprise ತನ್ನ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಆರಂಭದಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅನೇಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ChatGPT Enterprise ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನ ಕೆಲವು ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೂ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ಟಫಿಂಗ್
ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಸಕ್ರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೆಳಗಿನ ವಿವರಗಳು ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಸೂಚನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು.
ChatGPT Enterprise ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ 110k ಟೋಕನ್ಗಳವರೆಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಒಟ್ಟು 110k ಟೋಕನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
110k ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮೀರುವ ಒಂದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆ, ಆರಂಭದಿಂದ ಮೊದಲ 110k ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಳಿದದ್ದು ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅನೇಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಒಟ್ಟು 110k ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿದರೆ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರತಿನಿಧನವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ChatGPT Enterprise ಎರಡು ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ:
ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, 55k ಟೋಕನ್ಗಳವರೆಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ.
ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಟೋಕನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಳಿದ 55k ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಅನುಪಾತವಾಗಿ ಹಂಚಿ.
ಉಳಿದ ಯಾವುದೇ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿನ ಟೋಕನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನ ಪಠ್ಯವನ್ನು OpenAI ಟೋಕನೈಸರ್ ಗೆ ನಕಲಿಸಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ PDFಗಳಿಗೆ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ಟಫಿಂಗ್
ಬಳಕೆದಾರರು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳೆರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುವ PDFಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ವಿಷುವಲ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಪಠ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ChatGPT ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳು ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ PDFಗಳಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮಾನದಂಡ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿವೆ:
ಚಿತ್ರ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್: ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪಠ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬಳಸುವಾಗ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮತೋಲನ ಕಾಪಾಡಲು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ PDFಗಳು 110k ಟೋಕನ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಎರಡನ್ನೂ ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತ ಪಠ್ಯ-ಚಿತ್ರ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ChatGPT ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಂತರ ChatGPT ನ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ PDFಗಳಿಗೆ ಟೋಕನ್ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಂದಾಜಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿ. ಸುಮಾರು 350 ಪುಟಗಳ ಮಿಶ್ರ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು 110k ಟೋಕನ್ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು
GPT-ಸರಣಿ ಮತ್ತು o-ಸರಣಿಯ ಎರಡೂ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಫೈಲ್ ಅಪ್ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ಟಫಿಂಗ್ ಹಾಗೂ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲಾ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಕೀವರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ವಿರುದ್ಧ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಧರಿಸಿ ಹುಡುಕಾಟ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಮೀರುವ ದೊಡ್ಡ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಈ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ:
GPT-ಸರಣಿಯ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು
ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಒಂದೇ ಹುಡುಕಾಟ: GPT-ಸರಣಿಯ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಒಂದು ಹುಡುಕಾಟ ನಡೆಸುತ್ತವೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ವ್ಯಾಪಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಸರಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು:
"ಮುಂಗಡ ನಿವೃತ್ತಿಗೆ HR ನೀತಿ ಏನು?"
"
process_orderಫಂಕ್ಷನ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?"
o-ಸರಣಿಯ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು
ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಅನೇಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳು: ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಅನೇಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 2-3) ನಡೆಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಶಿಷ್ಟ ಹುಡುಕಾಟ ಪದಗುಚ್ಛದೊಂದಿಗೆ. ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಹುಡುಕಾಟಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್ ತನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ವ್ಯಾಪಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ನಾದ್ಯಂತ ಅನೇಕ ಗುರಿಪಡಿಸಿದ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು:
"ಮುಂಗಡ ನಿವೃತ್ತಿ, ಪೋಷಕರ ರಜೆ ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ HR ನೀತಿಗಳು ಯಾವುವು?"
"
process_orderಫಂಕ್ಷನ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಈ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಮಾಡುವ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ಕರೆಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ."
ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿದ್ದರೂ, ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಮೂರುಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ o-ಸರಣಿಯ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಕಷ್ಟಪಡಬಹುದು.
ಫೈಲ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಲಹೆಗಳು
ಅನೇಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ o-ಸರಣಿಯ ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ನೀವು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ.
ಬಹು-ಪ್ರಶ್ನೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ:
ಪ್ರತಿ ರಾಜ್ಯದ HR ನೀತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಬೇಕಾದರೆ, ಅವನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಕೇಳಿ.
ಅನೇಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕೇಳಿ. ಆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನೂರಾರು ಪುಟಗಳಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಚಿಕ್ಕ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೆ, ChatGPT Enterprise ಗೆ “ಸಾರಾಂಶಗಳ ಸಾರಾಂಶ” ಬರೆಯಲು ಕೇಳಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ RFP ಯ CSV ಇದ್ದರೆ (ಪ್ರತಿ ಸಾಲು ಬೇರೆ ಪ್ರಶ್ನೆ), CSV ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಒಂದೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕೇಳುವ ಬದಲು ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಕೇಳಿ.
ಮಾಡೆಲ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ. ಉದಾಹರಣೆ GPT ಸೂಚನೆಗಳು ಕೆಳಗಿವೆ:
# ಸಂದರ್ಭ
ನೀವು ದಸ್ತಾವೇಜುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಟಾಚ್ ಮಾಡಿ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಲಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀವು ಯಾವ ನಿಖರ ಪಠ್ಯ ಭಾಗದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಅವರು ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.
# ಸೂಚನೆಗಳು
1. ಕೆಳಗೆ ನೀಡಿರುವ ನಿಖರ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅಟಾಚ್ ಮಾಡಿದ ದಸ್ತಾವೇಜಿನ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಅವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ.
# ಸ್ವರೂಪ
- Question: { ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ }
- Answer: { ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ ನೀಡಿ }
Source:
- - Section Number: { ನೀವು ಉತ್ತರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ವಿಭಾಗ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿ }
- - Section Title: { ನೀವು ಉತ್ತರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ವಿಭಾಗ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಿ }
- - Exact Text: { ನೀವು ಉತ್ತರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಿಖರ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿ }
# ನಿಯಮಗಳು
- ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಿ
- ದಸ್ತಾವೇಜಿನಲ್ಲಿ ನೀಡಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿ
- ದಸ್ತಾವೇಜಿನಲ್ಲಿ ಉತ್ತರ ಸಿಗದಿದ್ದರೆ, ಸರಳವಾಗಿ "ಮಾಹಿತಿ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ." ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಿ.