ChatGPT Enterprise ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

• ਸਿੱਧਾ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤੋਂ

• Google Drive / SharePoint / OneDrive ਤੋਂ

• GPT ਗਿਆਨ ਵਜੋਂ

• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਫ਼ਾਈਲ ਵਜੋਂ

• GPT ਕਾਰਵਾਈ ਤੋਂ

ਇਹ ਗਾਈਡ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ChatGPT Enterprise ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਮੁਤਾਬਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਹ ਫ਼ਾਈਲ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ.

ਸਾਰ

ChatGPT Enterprise ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ: PDF, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ Word ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵਰਗੇ ਲਿਖਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿਖਤ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, Python ਕੋਡ ਨਾਲ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ GPT-Vision ਰਾਹੀਂ ਚਿੱਤਰ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਮੀਦ ਮੁਤਾਬਕ ਨਤੀਜਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਫ਼ਾਈਲ ਕਿਸਮ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਲਿਖਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ChatGPT Enterprise ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਢੁਕਵੀਂ ਲਿਖਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਕਈ ਵੱਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹੋ.

ਕਿਸਮ ਮੁਤਾਬਕ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ChatGPT Enterprise ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਉੱਤੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਲਿਖਤ ਕੱਢਣਾ, ਕੋਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ. ਫ਼ਾਈਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ChatGPT Enterprise ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਸਿਰਫ਼ ਲਿਖਤ ਵਾਲੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਚਿੱਤਰ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਢਾਂਚੇ ਵਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਫ਼ਾਈਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ Excel ਸਾਰਣੀ) ਲਈ ਇਹ ਵੰਡ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਵਿਹਾਰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ.

ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਮਲੇ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਇੰਨੇ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

• PDF ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫ਼ਾਈਲ ਨੂੰ PDF ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ.

• ChatGPT Enterprise ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੋਡ ਇੰਟਰਪ੍ਰੀਟਰ ਵਰਤੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਿਖਤ ਹੋਵੇ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ChatGPT Enterprise ਨੂੰ ਲਿਖਤ ਦੀਆਂ 10 ਕਤਾਰਾਂ ਵਾਲੀ CSV ਫ਼ਾਈਲ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ Python ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਫ਼ਾਈਲ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ. ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇਣ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਲਿਖਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ PDF.

• ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ JSON ਫ਼ਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸਾਰਣੀ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ChatGPT Enterprise ਇਸ ਫ਼ਾਈਲ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਲਿਖਤ ਵਜੋਂ ਸਮਝੇਗਾ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ JSON ਫ਼ਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੋਡ ਇੰਟਰਪ੍ਰੀਟਰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਦਿਓ.

ਆਕਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਸੰਭਾਲਣਾ

ChatGPT Enterprise ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 128k ਟੋਕਨ (ਲਗਭਗ 200 ਪੰਨੇ ਟੈਕਸਟ) ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਟੋਕਨ ਵਰਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ. “ਸਟਫ਼ ਕੀਤੇ” ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ.

ChatGPT Enterprise ਕੁਝ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ “ਸਟਫ਼” ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ (ਇੱਕ “ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ”, ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ) ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, ChatGPT Enterprise ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਿੱਸੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ.

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ChatGPT Enterprise ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਆਪਣੀ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦਾ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ChatGPT Enterprise ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਕੁਝ ਜਾਂ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾ ਟੈਕਸਟ ਵੀ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਸਟਫਿੰਗ

ChatGPT Enterprise ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ 110k ਟੋਕਨ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮਿਲਿਆ-ਜੁਲਿਆ ਕੁੱਲ 110k ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੂਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ.

110k ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੇ 110k ਟੋਕਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ. ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ.

ਜੇ ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮਿਲਿਆ-ਜੁਲਿਆ ਕੁੱਲ 110k ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ChatGPT Enterprise ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ-ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਰਤਦਾ ਹੈ:

1. 55k ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਕੱਢੋ, ਜੋ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

1. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਏ ਨਹੀਂ ਗਏ, ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਚੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਬਾਕੀ 55k ਟੋਕਨ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵੰਡੋ.

1. ਬਾਕੀ ਰਹਿ ਗਏ ਕੋਈ ਵੀ ਟੋਕਨ ਸਿਰਫ਼ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਟੈਕਸਟ OpenAI Tokenizer ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਮਲਟੀਮੀਡੀਆ PDFs ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਸਟਫਿੰਗ

ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੋਵੇਂ ਵਾਲੇ PDFs ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰੀਟਰੀਵਲ ChatGPT ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਤੌਰ ਤੇ ਕੱਢੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਹੇਠਲੇ ਪੜਾਅ ਮਲਟੀਮੀਡੀਆ PDFs ਲਈ ਸਾਡੀਆਂ ਮਿਆਰੀ ਸੰਦਰਭ-ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਚਿੱਤਰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਐਮਬੈਡਿੰਗ: ਚਿੱਤਰ ਕੱਢੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਬੈਡ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

• ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਕੇਲਿੰਗ: ਉਪਲਬਧ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਜਦੋਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ PDFs 110k ਟੋਕਨ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੋਵੇਂ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਵਿੱਚ ਐਮਬੈਡ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਟੈਕਸਟ ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ChatGPT ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕਵੈਰੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਉਚਿਤ ਟੈਕਸਟ-ਚਿੱਤਰ ਜੋੜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਫਿਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ChatGPT ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਮਲਟੀਮੀਡੀਆ PDFs ਲਈ ਟੋਕਨ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ. ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ 350 ਪੰਨੇ 110k ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤ ਲੈਣਗੇ.

ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

GPT-ਸੀਰੀਜ਼ ਅਤੇ o-ਸੀਰੀਜ਼ ਦੋਵੇਂ ਮਾਡਲ ਫ਼ਾਈਲ ਅੱਪਲੋਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਸੰਦਰਭ ਸਟਫਿੰਗ ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਲਾਜਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਕੀਵਰਡ ਅਤੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜਾਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ:

GPT-ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲ

• ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਜ: GPT-ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ.

• ਅਸਰਦਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ: ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਿੱਧੇ-ਸਾਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ.

ਸਵਾਲਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:

• "ਅਗੇਤੀ ਸੇਵਾਮੁਕਤੀ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ?"

• "process_order ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?"

o-ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲ

• ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਈ ਕਈ ਖੋਜਾਂ: ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਖੋਜ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਨਾਲ ਕਈ ਖੋਜਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 2-3) ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਖੋਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ.

• ਅਸਰਦਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ: ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ.

ਸਵਾਲਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:

• "ਅਗੇਤੀ ਸੇਵਾਮੁਕਤੀ, ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਛੁੱਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ ਤਬਾਦਲੇ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਨੀਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?"

• "ਦੱਸੋ ਕਿ process_order ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵੱਲੋਂ ਸੱਦੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਰੇ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਕਰੋ."

ਆਪਣੀਆਂ ਖੂਬੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ o-ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਫ਼ਾਈਲ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਸੁਝਾਅ

• ਕਈ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਜਟਿਲ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ o-ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ.

• ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਜਵਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.

• ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਘੱਟ ਅਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੋਡ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਧੇਗੀ.

• ਕਈ-ਸਵਾਲਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ:

  • ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਰਾਜ ਦੀਆਂ HR ਨੀਤੀਆਂ ਜਾਣਨੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਪੁੱਛੋ.

  • ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ ਪੁੱਛੋ. ਜੇ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਈ ਸੈਂਕੜੇ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ.

    • ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਈ ਸਾਰ ਦਿੱਤੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ChatGPT Enterprise ਨੂੰ “ਸਾਰਾਂ ਦਾ ਸਾਰ” ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ.

  • ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ RFP ਦੀ CSV ਹੈ (ਹਰ ਲਾਈਨ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਵਾਲ ਹੈ), ਤਾਂ ਕੇਵਲ CSV ਲੋਡ ਕਰਕੇ ਇੱਕੋ ਜਵਾਬ ਮੰਗਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹ ਸਵਾਲ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਪੁੱਛੋ.

• ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭੋ. ਉਦਾਹਰਨ GPT ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੇਠਾਂ ਹਨ: