PDF(Portable Document Format) 파일은 디지털 세계 어디에나 존재합니다. 우리는 문서 공유부터 온라인 양식 작성에 이르기까지 모든 작업에 이를 사용합니다. 하지만 PDF 작업이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 여기에 인공지능이 등장한다. 비서 Claude 2가 PDF 관련 작업을 얼마나 잘 처리하는지 살펴보겠습니다. Anthropic이 만든 Claude 2는 도움이 되고, 무해하며, 정직하게 디자인되었습니다. 우리는 이 중요한 파일 형식으로 작업할 때 이러한 이상에 부합하는지 확인하기 위해 몇 가지 일반적인 PDF 작업에 대해 살펴보겠습니다. AI 실제 시나리오에서 AI 도우미를 테스트하는 것이 중요합니다. AI가 우리 삶의 큰 부분을 차지함에 따라 AI가 뛰어난 점과 부족한 부분을 아는 것이 중요합니다. Claude는 아마도 GPT-4와 같은 모델과 동등한 강력한 경쟁자로 떠오르고 있는 것 같습니다. 우리는 이러한 기술을 이해하는 사용자가 성공적인 채택에 중요한 역할을 할 것이라고 확신합니다. Claude 2가 PDF 작업을 더 쉽게 만들 수 있는지, 아니면 아직 개선이 필요한지 알아보는 데 참여해 보세요. 결과는 당신을 놀라게 할 수 있습니다. 클로드 2의 PDF 능력 Claude 2는 PDF 파일을 분석하고 작업하는 기능이 내장되어 있다는 점에서 다른 AI 보조자보다 돋보입니다. Anthropic의 연구원들은 기계 학습 기술을 사용하여 PDF 문서의 구조를 구문 분석하고 이해하도록 Claude 2를 설계했습니다. 이는 Claude 2가 PDF를 이해하는 데 어려움을 겪는 다른 챗봇에 비해 PDF 처리에 있어 고유한 이점을 제공합니다. 전용 PDF 분석기 구성 요소를 갖춘 최초의 중 하나인 Claude 2는 PDF 관련 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 독보적인 위치에 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 유비쿼터스 문서 형식 작업 시 전문 엔지니어링이 어떻게 실제 숙련도로 변환되는지 살펴보겠습니다. 우리의 테스트는 Claude 2가 PDF 조작에 도움이 되고 무해하며 정직한 지원을 제공하겠다는 약속을 이행할 수 있는지 여부를 보여줍니다. 또한 최대 파일 크기는 10MB입니다. AI 모델 PDF 테스트 튜토리얼을 위해 Python 튜토리얼 사용하여 무엇을 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다. PDF를 문서에 있는 것으로 알고 있는 질문부터 시작해 보겠습니다. "형식화된 문자열 리터럴이란 무엇입니까?"라는 프롬프트를 표시할 것입니다. PDF에도 답변이 꽤 깊기 때문에 문서의 시작 부분에서는 텍스트에 답변할 수 있지만 끝에서는 답변할 수 없다면 흥미로울 것입니다. 결과는 다음과 같습니다. 답변은 PDF에 매우 간결합니다. 직접 인용문 이제 파일에서 직접 인용문을 가져와 보겠습니다. 이제 프롬프트는 "함수 주석이란 무엇입니까?"입니다. 문서에서 인용문을 알려주세요.” 결과는 다음과 같습니다. 직접 인용임을 확인합니다! 심지어 코드 조각을 표시할 수도 있었습니다. 금융 문서 이제 금융 문서를 시도해 보겠습니다. Microsoft의 최신 분기별 보고서를 추가하겠습니다. “문서에 따르면. 해당 분기 동안 Microsoft의 총 수익은 얼마입니까?”다음은 결과의 스크린샷입니다. Claude가 요청한 수익 정보를 제공했음을 알 수 있으며, 사실 확인을 통해 그 정확성을 자신있게 검증할 수 있습니다. Claude는 이 정보를 찾을 수 있는 정확한 페이지를 정확히 찾아냈는데, 그것도 정확합니다. 그런 다음 "작년 대비 매출 변화율은 얼마입니까?"라는 질문을 던졌습니다. 나는 그것이 어떤 분석을 할 수 있는지 알고 싶었습니다. 놀랍게도 그것을 알아낼 수 있었습니다. 결과의 페이지 번호도 제공했습니다. 나는 이 데이터가 문서에 있는지조차 몰랐습니다. 작년 3분기 수익과 올해 수익이 필요할 것이라고 생각한 다음 계산을 통해 백분율 차이를 계산합니다. 대안 Claude는 현재 귀하가 할 수 있는 요청 수에 제한을 두고 있으며 액세스 대기자 명단이 있을 수도 있습니다. 이러한 제약 조건을 염두에 두고 몇 가지 대체 옵션을 살펴보는 것이 좋습니다. 당황 Perplexity AI는 문서가 포함된 NLP를 위한 훌륭한 AI 도구입니다. 사용자는 일반 텍스트, 코드 또는 PDF 형식으로 업로드할 수 있으며 Perplexity는 파일 콘텐츠를 활용하여 답변을 공식화합니다. 짧은 파일의 경우 전체 문서를 언어 모델로 분석합니다. Perplexity는 긴 PDF를 수동으로 주제 영역으로 나누어 창의적인 글쓰기를 위해 GPT-4에 공급할 수도 있습니다. Perplexity는 PDF를 분석하여 문서에서 직접 질문에 답하고, 답변에 대한 출처 인용을 제공하고, 연구 논문을 비교 및 대조하고, 쿼리를 기반으로 관련 문서 또는 논문을 찾고, 데이터를 분석하고 다양한 소스에서 통찰력을 생성하고, 데이터를 시각화하고 생성할 수 있습니다. 다양한 소스의 그래픽을 제공하고 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다. 무료 계정인 경우 특정 개수의 요청만 수행할 수 있습니다. 무제한 파일 업로드를 원하시면 월 $20에 가입하셔야 합니다. PDF 파일을 채팅GPT ChatGPT는 ChatGPT Plus 가입자를 위한 최신 업데이트의 새로운 기능으로 PDF 분석을 발표했습니다. 이 기능을 통해 사용자는 PDF 파일 및 기타 문서를 업로드한 다음 ChatGPT에서 분석할 수 있습니다. 챗봇은 요약과 다양한 데이터 포인트를 추출하거나 해당 데이터를 기반으로 그래프와 차트를 작성할 수도 있습니다. 이 기능은 현재 베타 버전이며 ChatGPT Plus 회원이 사용할 수 있습니다. 이 업데이트에는 자동 도구 전환도 포함되어 있어 ChatGPT가 상황에 따라 사용자가 원하는 것을 추측할 수 있습니다. 새로운 기능은 2023년 10월부터 ChatGPT Plus 고객에게 제공되었습니다. 오픈 소스 마지막으로, 오픈 소스 솔루션은 강력한 대안을 제공합니다. 종종 벡터 데이터베이스와 통합되는 Langchain 또는 Python 데이터 과학과 같은 다양한 기술을 활용하여 PDF 분석에 사용할 수 있는 수많은 오픈 소스 도구가 있습니다. PgVector와 같은 벡터 데이터베이스 솔루션은 Pinecone과 같은 상용 서비스에 비해 훨씬 더 비용 효율적인 옵션을 제공할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그럼에도 불구하고 GitHub와 같은 플랫폼의 오픈 소스 커뮤니티는 PDF 분석 요구 사항을 충족할 수 있는 액세스 가능하고 사용자 정의 가능한 다양한 모델을 제공합니다. 결론 Claude의 PDF 분석기를 처음 테스트했을 때 정말 기뻤습니다. 초기 결과는 훌륭해 보였습니다. 하지만 AI 모델이 어떻게 작동하는지 아시죠? 완벽하지는 않습니다. 확실히 여기저기서 실수가 있었습니다. 처음 시작했을 때 꽤 자주 혼란스러워졌습니다. 하지만 점점 나아지는 모습에 계속 감동받았습니다. 이전에 비해 오류가 훨씬 적습니다. Claude와 PDF에 관해 대화를 시간이 지남에 따라 이러한 종류의 개선을 볼 수 있다는 것은 정말 유망한 일입니다. 아직은 그것이 인간의 전문 지식을 대체할 준비가 되었다고 말하는 것이 아닙니다. 분명히, 당신은 상황을 다시 확인하고 싶을 것입니다. 우리는 잠재적인 문제가 있는지 계속 주시해야 합니다. 하지만 저는 Claude의 PDF 능력이 어디로 향할지에 대해 낙관하고 있습니다. 이는 결국 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 물론, 많은 옵션이 있지만 이것이 그 중 훌륭한 옵션입니다.
