تحلیل و خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی

خلاصه‌کردن گزارش‌ها، استخراج نکات اصلی جلسه، دسته‌بندی نظرات مشتریان و پیدا کردن موضوع‌های تکراری از کارهایی است که مدل‌های زبانی خوب انجام می‌دهند. ورودی این کارها متن است؛ متن را مستقیم در گفتگو می‌چسبانید یا از API می‌فرستید.

اندازه‌ی متن به پنجره‌ی زمینه‌ی مدل محدود است. برای سندهای بسیار بلند آن را تکه‌تکه کنید، هر تکه را خلاصه کنید و سپس خلاصه‌ها را ترکیب کنید.

چه کارهایی ممکن است؟

• خلاصه‌سازی متن‌های بلند
• استخراج فهرست اقدام و نکات کلیدی
• دسته‌بندی و تحلیل احساس
• پاسخ به پرسش درباره‌ی متن چسبانده‌شده

گام‌به‌گام

1. ۱

   متن را آماده کنید

   متن را تمیز کنید و اطلاعات محرمانه را حذف کنید.

2. ۲

   هدف را بنویسید

   مثلاً «پنج نکته‌ی کلیدی و سه ریسک».

3. ۳

   اندازه را کنترل کنید

   اگر متن از پنجره‌ی زمینه بزرگ‌تر است آن را بخش‌بندی کنید.

4. ۴

   خروجی ساخت‌یافته بگیرید

   قالب جدول یا JSON بخواهید تا در گام بعد قابل پردازش باشد.

نمونه پرامپت‌ها

نکته‌های کاربردی

• برای کاهش توهم، از مدل بخواهید فقط بر اساس متن پاسخ دهد.
• برای پردازش انبوه از API و مدل اقتصادی استفاده کنید.
• اطلاعات شخصی را قبل از ارسال حذف کنید.

انتخاب مدل و کنترل هزینه

هیچ مدلی برای همه‌ی کارها بهترین نیست. روش عملی این است که ۱۰ تا ۲۰ نمونه‌ی واقعی از کار خودتان جمع کنید، آن را روی دو یا سه مدل از کاتالوگ اجرا کنید و سه چیز را مقایسه کنید: کیفیت خروجی، سرعت و هزینه. اغلب معلوم می‌شود که مدل اقتصادی برای بخش بزرگی از کار کافی است و مدل پرچمدار فقط برای موارد دشوار لازم است. برای کلیدهای API سقف ماهانه تعیین کنید و مصرف را در داشبورد دنبال کنید. جدول قیمت‌ها و صفحه‌ی کاتالوگ مرجع شماست و اگر نگران صورتحساب هستید، توضیح توکن را بخوانید.

محدودیت‌ها و صداقت

مدل‌های زبانی ممکن است اشتباه کنند یا مطلب نادرست را با اطمینان بنویسند (توهم). برای تصمیم‌های مهم خروجی را بررسی کنید. ما در حال حاضر چت، تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار و API سازگار با OpenAI و Anthropic را ارائه می‌کنیم؛ امبدینگ، ویدیو، موسیقی و ربات تلگرام هنوز در دسترس نیست.