ChatGPT Enterprise sasa inaweza kusoma na kuelewa maudhui ya kuonekana (picha, grafu, michoro, n.k.) yaliyopachikwa kwenye faili za PDF zilizojumuishwa katika madokeza. Watumiaji wanaweza kupakia PDF, na ChatGPT inaweza kufasiri maandishi pamoja na maudhui yoyote ya kuonekana ndani ya faili hiyo.
Kwa maelezo zaidi, angalia: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara kuhusu Urejeshaji wa Maudhui ya Kuonekana katika PDF.
ChatGPT Enterprise hukuruhusu kupakia faili kwa njia kadhaa:
Moja kwa moja kutoka kwenye kompyuta yako
Kama Maarifa ya GPT
Kama Faili ya Mradi
Kutoka kwenye Kitendo cha GPT
Mwongozo huu unaeleza jinsi vipengele vya ChatGPT Enterprise vinavyoshughulikia faili kulingana na aina, idadi na ukubwa wake, na kujadili mbinu za kuboresha matokeo kulingana na mahitaji ya faili.
Muhtasari
ChatGPT Enterprise hushughulikia aina tofauti za faili kwa njia tofauti kabisa: hutoa maandishi kutoka kwenye hati kama PDF, mawasilisho na faili za Word, huchanganua data iliyopangwa katika lahajedwali kwa kutumia msimbo wa Python, na huelezea faili za picha kupitia GPT-Vision. Kuelewa aina ya faili inayotumia kila utaratibu wa uchakataji ni muhimu ili kupata matokeo unayotarajia.
Kwa hati za maandishi, ChatGPT Enterprise hujumuisha maandishi mengi husika kadiri inavyowezekana moja kwa moja pamoja na dokeza, na hutumia mfumo wa utafutaji kufikia taarifa za ziada. Njia hii hufanya kazi vizuri katika kujibu maswali mahususi. Hata hivyo, njia hii inaweza kuwa na ugumu katika kazi changamano kama kufupisha hati kubwa sana au kulinganisha faili kadhaa kubwa. Endelea kusoma ili kuelewa mbinu za kuboresha matokeo yako.
Kushughulikia faili kulingana na aina yake
ChatGPT Enterprise huchakata faili kwa njia tatu kuu: kutoa maandishi, kuchanganua kwa kutumia msimbo, na kufasiri picha. Aina ya faili ndiyo huamua utaratibu wa uchakataji unaofuatwa na ChatGPT Enterprise.
| Urejeshaji unaotegemea maandishi | Kifasiri cha Msimbo | Uchakataji wa picha | Urejeshaji wa Maudhui ya Kuonekana | |
|---|---|---|---|---|
| Mifano ya aina za faili | pptx, docx, txt, md, json, xml, pdf* * PDF zilizopakiwa kama Maarifa ya GPT au Faili za Mradi | csv, xls, xlsx* *Kumbuka: Kifasiri cha Msimbo kinaweza kushughulikia aina yoyote ya faili, lakini kwa kawaida ChatGPT Enterprise hukitumia kiotomatiki kwa lahajedwali | jpg, png | pdf* * PDF zilizojumuishwa katika madokeza ya mtumiaji |
| Jinsi inavyofanya kazi | Hutoa maandishi kutoka kwenye faili – baadhi ya maandishi hubandikwa (“hujazwa”) moja kwa moja kwenye dirisha la muktadha; mengine huhifadhiwa kwa ajili ya utafutaji | Kifasiri cha Msimbo hupitisha faili kwa Python ili ichakatwe | Picha hufasiriwa moja kwa moja na miundo ya mifumo inayoweza kuzalisha aina mbalimbali za data, kwa kuzingatia vikwazo vinavyojulikana . | Mchanganyiko wa urejeshaji wa maandishi na uchakataji wa picha. Maandishi hutolewa kidijitali, na maudhui ya kuonekana hufasiriwa moja kwa moja na miundo ya mifumo inayoweza kuzalisha aina mbalimbali za data. |
Kwa faili zenye maandishi pekee, faili za picha, au faili zenye data iliyopangwa wazi (k.m., jedwali la miamala la Excel), mgawanyo huu hutoa njia bora zaidi ya kuzishughulikia.
Kuna hali fulani ambazo si rahisi kutambua jinsi zitakavyoshughulikiwa, kwa mfano:
Picha zilizopachikwa kwenye faili zisizo PDF hazichakatwi. Ili kuzijumuisha, badilisha faili iwe PDF kabla ya kuipakia.
ChatGPT Enterprise itatumia Kifasiri cha Msimbo kila wakati kushughulikia lahajedwali, hata kama hati ina maandishi mengi. Kwa mfano, ukiiomba ChatGPT Enterprise itafsiri faili ya CSV yenye safu mlalo 10 za maandishi, itajaribu kutafsiri faili hiyo kwa kutumia maktaba ya Python. Njia hii haina usahihi sawa na kuruhusu muundo utoe tafsiri moja kwa moja. Ili kupunguza tatizo hili, jaribu kuhamisha lahajedwali kwenye umbizo la maandishi (kwa mfano, PDF).
Vilevile, ukipakia jedwali la miamala lililopangwa katika faili ya JSON, ChatGPT Enterprise itachukulia faili hiyo kama maandishi ya kawaida. Ikiwa unataka kuchanganua data iliyo katika faili ya JSON, uelekeze muundo kutumia Kifasiri cha Msimbo katika dokeza lako.
Kushughulikia faili kulingana na ukubwa
ChatGPT Enterprise hutumia miundo yenye dirisha la muktadha la juu zaidi la tokeni 128k (takriban kurasa 200 za maandishi). Hata hivyo, si tokeni zote hutumika kujumuisha maandishi kutoka faili zilizopakiwa. Idadi ya tokeni “zilizowekwa” hutofautiana kulingana na aina ya matumizi.
ChatGPT Enterprise “huweka” kiasi fulani cha maandishi, na maandishi yaliyosalia hutumwa kwenye faharasa binafsi ya utafutaji (“hifadhi ya vekta”, ambayo ni aina ya hifadhidata iliyoundwa kuhifadhi na kurejesha kiasi kikubwa cha maandishi kwa ufanisi). Unapouliza swali, ChatGPT Enterprise huleta maandishi yaliyojumuishwa pamoja na vipande husika vilivyorejeshwa kutoka faharasa binafsi ya utafutaji.
Ukipakia hati moja, ChatGPT Enterprise hujumuisha maandishi kuanzia mwanzo hadi ifikie kikomo chake. Ukipakia nyaraka kadhaa, ChatGPT Enterprise hujumuisha baadhi au yote ya kila hati. Maandishi yote kutoka kwenye nyaraka pia hutumwa kwenye faharasa binafsi ya utafutaji.
Ujazaji wa muktadha kwa nyaraka za maandishi
Kipengele hiki bado kinaendelezwa kikamilifu. Kwa hivyo, maelezo yafuatayo yanaweza kubadilika bila taarifa.
ChatGPT Enterprise inaweza kuchakata hadi tokeni 110k kutoka kwenye hati zilizopakiwa ndani ya dirisha la muktadha. Ukipakia hati moja au zaidi zenye jumla ya tokeni chini ya 110k, maudhui yote yatajumuishwa.
Kwa hati moja yenye zaidi ya tokeni 110k, ni tokeni 110k za kwanza pekee zitakazojumuishwa, kuanzia mwanzo wa hati. Zilizobaki zitatumwa kwenye faharasa ya utafutaji ya faragha pekee.
Hati nyingi zikipakiwa na jumla ya tokeni zake izidi 110k, ChatGPT Enterprise hutumia mchakato ufuatao kusawazisha kiasi cha maudhui yanayochukuliwa kutoka kila hati:
Hutoa hadi tokeni 55k, kwa kuchukua kiasi sawa kutoka kila hati iliyopakiwa.
Kwa hati ambazo maudhui yake hayajajumuishwa yote katika hatua ya kwanza, hugawa nafasi ya tokeni 55k zilizobaki kwa uwiano wa tokeni zilizobaki katika kila hati.
Tokeni zozote zinazobaki hutumwa kwenye faharasa ya utafutaji ya faragha pekee.
Unaweza kukadiria idadi ya tokeni katika hati ya maandishi kwa kunakili maandishi ya hati hiyo na kuyabandika kwenye Kigawaji cha Tokeni cha OpenAI.
Kujaza muktadha kwa PDF zenye maandishi na picha
Watumiaji wanapopakia PDF zenye maandishi na picha, Urejeshaji wa Maudhui ya Kuonekana huwezesha ChatGPT kuchakata picha hizi moja kwa moja pamoja na maandishi yaliyotolewa kidijitali. Hatua zifuatazo huongezea taratibu zetu za kawaida za kushughulikia muktadha kwa PDF zenye maandishi na picha:
Kutoa Picha na Kuziwakilisha kwa Vekta: Picha hutolewa na kuwakilishwa kwa vekta pamoja na maandishi ya kidijitali yanayohusiana nazo.
Kurekebisha Ukubwa kwa Akili: Ukubwa wa picha hurekebishwa kiotomatiki ili kusawazisha ubora wa taarifa na matumizi bora ya dirisha la muktadha linalopatikana.
PDF zilizopakiwa zinapozidi kikomo cha tokeni 110k, picha na maandishi huwakilishwa kwa vekta katika faharasa ya utafutaji ya faragha. Uwakilishi wa maandishi kwa vekta hurejelea picha husika, na kuiwezesha ChatGPT kurejesha maandishi pamoja na picha zinazolingana nayo kulingana na maswali ya mtumiaji. Picha zilizorejeshwa kisha huchakatwa kwa kutumia uwezo wa ndani wa ChatGPT wa kushughulikia aina mbalimbali za data.
Ni vigumu kukadiria kwa usahihi tokeni zinazohitajika kwa PDF zenye maandishi na picha. Majaribio yanaashiria kuwa takribani kurasa 350 zenye mchanganyiko wa maandishi na picha zitajaza kabisa dirisha la muktadha la tokeni 110k.
Mikakati ya utafutaji kulingana na aina ya muundo
Miundo ya mfululizo wa GPT na mfululizo wa o yote inasaidia upakiaji wa faili na hutumia mantiki sawa ya kujaza muktadha na upachikaji wa utafutaji. Miundo yote hutekeleza utafutaji mseto dhidi ya faharasa binafsi ya utafutaji, ikichanganya mbinu za maneno muhimu na za kisemantiki. Katika utafutaji mseto, muundo huzalisha kifungu cha utafutaji kulingana na dokeza la mtumiaji, na faharasa binafsi ya utafutaji hurejesha maandishi na picha husika ipasavyo.
Hata hivyo, miundo hii hutofautiana katika jinsi inavyotafuta ndani ya nyaraka kubwa zinazozidi dirisha la muktadha:
Miundo ya mfululizo wa GPT
Utafutaji mmoja kwa kila dokeza: Miundo ya mfululizo wa GPT hufanya utafutaji mmoja kwa kila dokeza la mtumiaji.
Matumizi yanayofaa: Inafaa sana kujibu maswali ya moja kwa moja yaliyojificha katika nyaraka nyingi.
Mifano ya hoja za utafutaji:
"Sera ya rasilimali watu kuhusu kustaafu mapema ni ipi?"
"Chaguo la kukokotoa la process_order hufanya nini?"
Miundo ya mfululizo wa o
Utafutaji kadhaa kwa kila dokeza: Inaweza kufanya utafutaji kadhaa (kwa kawaida mara 2–3) kwa kila dokeza la mtumiaji, kila mmoja ukitumia maneno tofauti ya utafutaji. Utafutaji hufanywa kwa mfuatano, na muundo unaweza kubadili mbinu yake kulingana na taarifa zilizopatikana katika utafutaji uliotangulia.
Matumizi yanayofaa: Inafaa zaidi kwa maswali changamano yanayohitaji utafutaji kadhaa mahususi katika nyaraka nyingi.
Mifano ya hoja za utafutaji:
"Sera za rasilimali watu kuhusu kustaafu mapema, likizo ya wazazi na uhamisho wa kwenda nchi nyingine ni zipi?"
"Eleza kazi ya chaguo la kukokotoa la process_order, orodhesha mbinu zote linazoita, kisha ueleze kila mbinu kwa ufupi."
Licha ya uwezo wake, miundo ya mfululizo wa o inaweza kupata ugumu ikiwa hoja inahitaji utafutaji zaidi ya mara tatu.
Vidokezo vya kuboresha matokeo ya utafutaji wa faili
Jaribu kutumia muundo wa mfululizo wa o kwa maswali changamano yanayohitaji utafutaji mwingi.
Kumbuka kuwa majibu yanaweza kutofautiana kulingana na aina, idadi, na ukubwa wa nyaraka unazopakia.
Kwa ujumla, kupakia nyaraka chache na zilizolenga mada kutasababisha usahihi wa juu zaidi.
Geuza mada zenye maswali mengi kuwa maswali moja moja:
Ikiwa unahitaji kujua sera za HR za kila jimbo, ziulize moja baada ya nyingine.
Ikiwa unahitaji kufupisha nyaraka nyingi, omba hati moja kwa wakati mmoja. Ikiwa hati hiyo ina mamia mengi ya kurasa, zingatia kuigawanya katika sehemu ndogo.
Unaweza kuiomba ChatGPT Enterprise iandike “muhtasari wa mihtasari” ikiwa umeipatia mihtasari kadhaa badala ya nyaraka nzima.
Ikiwa una CSV ya RFP (kila mstari ni swali tofauti), uliza maswali hayo moja baada ya jingine badala ya kupakia tu CSV na kuomba jibu moja.
Tafuta njia za kukagua majibu ya muundo. Mfano wa maagizo ya GPT uko hapa chini:
# Muktadha
Wewe ni mtaalamu wa kuelewa hati. Mtumiaji ataambatisha hati na kuuliza swali. Wanahitaji kuweza kuunganisha jibu lako na sehemu halisi ya maandishi ulipotoa jibu lako.
# Maelekezo
1. Jibu swali la mtumiaji kulingana na hati aliyoiambatisha kwa kutumia muundo kamili uliotolewa hapa chini
# Muundo
- Swali: { rudia swali la mtumiaji }
- Jibu: { toa jibu la swali la mtumiaji }
Chanzo:
- - Nambari ya Sehemu: { toa nambari ya sehemu ulipochukua jibu }
- - Kichwa cha Sehemu: { toa kichwa cha sehemu ulipochukua jibu }
- - Maandishi Halisi: { toa maandishi halisi ulipotoa jibu }
# Kanuni
- Toa majibu yaliyo wazi na mafupi
- Toa tu taarifa zilizotolewa katika hati
- Ikiwa huwezi kupata jibu katika hati, jibu tu “Hakuna taarifa iliyopatikana.”