Kun aineisto ei mahdu: tiivistä ja pilko

Kun sinulla on käsiteltävänä pitkä dokumentti, ensimmäinen ja yksinkertaisin keino on tiivistäminen ja pilkkominen. Nämä ovat tekniikoita, joita voit käyttää missä tahansa tekoälypalvelussa ilman erityisiä työkaluja. Aloitetaan pilkkomisesta. Jos dokumentti on liian pitkä käsiteltäväksi kerralla, jaa se osiin ja käsittele osa kerrallaan. Esimerkiksi pitkän raportin voi tiivistää luku kerrallaan. Pyydä ensin tiivistelmä ensimmäisestä luvusta, sitten toisesta, ja niin edelleen. Lopuksi voit antaa kaikki osatiivistelmät mallille ja pyytää niistä yhden kokonaistiivistelmän. Näin koko dokumentti tulee käsitellyksi, vaikkei se mahtuisi kerralla työpöydälle. Tiivistäminen on tehokas keino myös silloin, kun haluat säilyttää pitkän keskustelun olennaisen mutta vapauttaa tilaa. Voit pyytää mallia tekemään tiiviin yhteenvedon siitä, mitä on tähän mennessä sovittu, ja jatkaa sen pohjalta. Tiivistelmä vie vähemmän tilaa kuin koko keskustelu, joten työpöydälle jää enemmän liikkumavaraa. Kun työskentelet pitkän aineiston kanssa, kohdista kysymyksesi. Sen sijaan että pyytäisit kerro kaikki tästä dokumentista, kysy täsmällisesti sitä mitä tarvitset: mitä dokumentti sanoo toimitusehdoista, tai listaa dokumentin mainitsemat määräajat. Kohdennettu kysymys auttaa mallia keskittymään olennaiseen ja vähentää riskiä, että tärkeä yksityiskohta hukkuu. Pitkän aineiston kanssa kannattaa myös pyytää lähdeviittauksia. Voit sanoa kerro vastauksen yhteydessä, mistä kohtaa dokumenttia tieto löytyy. Tämä tekee kahden asian. Se auttaa sinua tarkistamaan vastauksen, ja se ohjaa mallia nojaamaan todella annettuun aineistoon sen sijaan että se täydentäisi muistinvaraisesti. Muistele hallusinaatiota: kun pyydät lähteen, malli pysyy todennäköisemmin annetussa tekstissä. Näissä keinoissa on yksi rajoite. Ne vaativat, että annat aineiston itse joka kerta, ja että käsittelet sitä käsin pala palalta. Se toimii hyvin yhden dokumentin kanssa, mutta käy työlääksi, jos tietoa on paljon, esimerkiksi satoja dokumentteja, joista et etukäteen tiedä missä vastaus on. Kuvittele, että haluaisit kysyä jotain yrityksesi koko ohjeistuskokoelmasta. Et voi liittää kaikkea kerralla, etkä tiedä mihin dokumenttiin kysymys osuu. Juuri tähän ongelmaan on kehitetty fiksumpi ratkaisu, jossa malli hakee suuresta tietomäärästä automaattisesti ne kohdat, jotka liittyvät kysymykseen, ja vastaa vain niiden pohjalta. Tätä kutsutaan haun ja generoinnin yhdistämiseksi, ja se on seuraavan oppitunnin aihe. Tiivistäminen ja pilkkominen ovat silti hyödyllisiä perustaitoja, joita käytät päivittäin, joten ne kannattaa hallita ensin.

Kokeile nyt

Miten käsittelet dokumentin, joka on liian pitkä mallin käsiteltäväksi kerralla?

Tallenna edistymisesi ja oma oppimisyhteenvetosi