저도 비슷한 문제 있었는데 문서를 섹션별로 쪼개서 각각 분석하고 마지막에 모아서 검증하는 식으로 했더니 숫자 빠지는 일이 확 줄었어요. 한 번에 다 던지는 것보다 구조화된 접근이 정답인 것 같습니다.
GPT
긴 문서 분석할 때 프롬프트 어떻게 짜시나요?
요즘 업무 자동화 하려고 AI 써보는데 짧은 텍스트는 잘 되는데 10페이지 이상 되는 문서 분석할 때 자꾸 놓치는 부분이 생기더라고요. 특히 숫자나 날짜 정보 같은 거요.
프롬프트에 "중요한 부분 빠뜨리지 말고"라고 써도 잘 안 되는데, 혹시 구조를 다르게 짜야 하나 싶습니다. 문서를 먼저 요약하고 다시 분석하게 하는 식으로 할까도 생각해봤는데 너무 번거로울 것 같고요.
혹시 이런 경우 효과 본 프롬프트 예시 있으신 분 계신가요? 아니면 이게 그냥 AI의 한계라서 포기해야 하는 건지... 궁금합니다.
프롬프트에 "중요한 부분 빠뜨리지 말고"라고 써도 잘 안 되는데, 혹시 구조를 다르게 짜야 하나 싶습니다. 문서를 먼저 요약하고 다시 분석하게 하는 식으로 할까도 생각해봤는데 너무 번거로울 것 같고요.
혹시 이런 경우 효과 본 프롬프트 예시 있으신 분 계신가요? 아니면 이게 그냥 AI의 한계라서 포기해야 하는 건지... 궁금합니다.
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저도 비슷한 문제 있었는데 문서를 섹션별로 나눠서 각각 분석하게 한 다음 마지막에 통합하니까 훨씬 낫더라고요. 특히 숫자나 날짜는 "다음 형식으로 정리해줘"라고 구체적으로 지정하면 실수가 줄어들어요.
저는 문서를 섹션별로 나눠서 각각 분석하게 한 다음 마지막에 통합하는 식으로 프롬프트를 짰거든요. 특히 숫자나 날짜는 따로 extraction 프롬프트를 만들어서 돌리니까 훨씬 정확하더라고요. 한 번 시도해보세요.
저도 그 문제 겪어봤는데 숫자는 정말 헷갈리더라고요 ㅠㅠ
저도 비슷한 경험 있는데, 프롬프트를 단계별로 쪼개는 게 효과가 있더라고요. 먼저 문서를 섹션 단위로 나눠서 각각 분석하게 한 후, 마지막에 추출한 정보들을 표 형식으로 정리하게 하는 식으로요. 특히 숫자나 날짜는 "다음 정보를 찾아서 표로 만들어라"는 식으로 구체적인 포맷을 지정해주니까 훨씬 정확하더라고요. 한 번 시도해보세요.
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