Claude 2 AI, PDF'lerle Çalışmada Ne Kadar İyi? - Hadi bulalım

Taşınabilir Belge Formatı (PDF) dosyaları dijital dünyamızda her yerde bulunur. Bunları belge paylaşımından çevrimiçi form doldurmaya kadar her şey için kullanıyoruz. Ancak PDF'lerle çalışmak her zaman kolay değildir. Yapay zekanın devreye girdiği yer burasıdır.

Yapay zeka asistanı Claude 2'nin PDF ile ilgili görevleri ne kadar iyi yerine getirdiğine bakacağız. Anthropic tarafından oluşturulan Claude 2, yardımsever, zararsız ve dürüst olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu önemli dosya formatıyla çalışırken bu idealleri karşılayıp karşılamadığını görmek için bazı yaygın PDF işlemlerini adım adım gerçekleştireceğiz.

Yapay zeka asistanlarını gerçek dünya senaryolarında teste tabi tutmak çok önemli. Yapay zekanın hayatımızın bu kadar büyük bir parçası haline gelmesiyle, onların hangi konularda üstün olduğunu ve hangi alanlarda yetersiz kalabileceklerini bilmek çok önemli. Claude, muhtemelen GPT-4 gibi modellerle aynı seviyede, güçlü bir rakip olarak ortaya çıkıyor gibi görünüyor. Bu teknolojileri anlayan kullanıcıların, bunların başarıyla benimsenmesinde önemli bir rol oynayacağına inanıyoruz.

Claude 2'nin PDF'lerle çalışmayı kolaylaştırıp kolaylaştıramayacağını veya becerilerinin hala geliştirilmeye ihtiyacı olup olmadığını keşfederken bize katılın. Sonuçlar sizi şaşırtabilir.

Claude 2'nin PDF Yeteneği

Claude 2, PDF dosyalarını analiz etme ve bunlarla çalışma konusundaki yerleşik yeteneğiyle diğer AI asistanlarından öne çıkıyor. Anthropic'teki araştırmacılar, Claude 2'yi makine öğrenimi tekniklerini kullanarak PDF belgelerinin yapısını ayrıştırmak ve anlamak için tasarladı. Bu, Claude 2'ye, PDF'leri anlamlandırmakta zorluk çeken diğer sohbet robotlarına kıyasla, PDF'leri işlemede doğal bir avantaj sağlıyor. Özel bir PDF analizör bileşenine sahip ilk yapay zeka modellerinden biri olan Claude 2, PDF ile ilgili görevlerde mükemmel performans gösterecek şekilde benzersiz bir konuma sahiptir. Bu blog yazısında, uzmanlaşmış mühendisliğinin bu her yerde bulunan belge formatıyla çalışma konusunda gerçek dünyadaki yeterliliğe nasıl dönüştüğünü inceleyeceğiz. Testlerimiz, Claude 2'nin PDF'lerin işlenmesinde yararlı, zararsız ve dürüst yardım sağlama sözünü yerine getirip getiremeyeceğini ortaya çıkaracaktır. Ayrıca maksimum dosya boyutunun 10 MB olduğunu unutmayın.

PDF'leri test etme

Eğitmenimiz adına, Python öğretici PDF'sini kullanacağız ve bundan neler alabileceğimizi göreceğiz.

Belgede olduğunu bildiğimiz soruları sorarak başlayalım. Ona “Biçimlendirilmiş Dize Değişmezleri Nedir?” sorusunu vereceğiz. Cevap aynı zamanda PDF'nin oldukça derinlerinde yer alıyor, bu nedenle belgelerin sonundaki değil de başındaki metinlere cevap verebilseydi ilginç olurdu.

İşte sonuç. Cevaplar PDF'de oldukça kısadır.

Doğrudan Alıntılar

Şimdi dosyadan direkt alıntılar almaya çalışalım. İstemimiz artık “İşlev Ek Açıklamaları Nedir? Bana belgeden bir alıntı ver”.

İşte sonuç.

Bu da doğrudan bir alıntı olduğunu doğruluyor! Kod pasajını bile görüntüleyebildi.

Finansal Belgeler

Şimdi finansal belgeleri deneyeceğiz. Microsoft'un en güncel üç aylık raporunu ekleyeceğiz. “Belgeye göre. Microsoft'un bu çeyrekteki toplam geliri ne kadardı?” İşte sonuçlarımızın ekran görüntüsü.

Claude'un talep ettiğimiz gelir bilgilerini sağladığını görebiliyoruz ve doğrulamanın ardından bu bilgilerin doğruluğunu güvenle doğrulayabiliyoruz. Claude bu bilginin bulunabileceği sayfayı tam olarak belirledi ve bu da doğru.

Daha sonra "Geçen yıla göre gelirdeki yüzde değişim neydi?" diye sorduk. Biraz analiz yapıp yapamayacağını görmek istedim.

Şaşırtıcı bir şekilde, bunu çözmeyi başardı. Sonuçların sayfa numarasını da verdi. Bu verilerin belgelerde olduğunu bile bilmiyordum. Geçen yılın üçüncü çeyrek gelirini ve bu yılın gelirini alıp ardından yüzde farkını hesaplamak için matematik yapacağımı düşündüm.

Alternatifler

Claude şu anda yapabileceğiniz taleplerin sayısına sınırlamalar getirmektedir ve hatta erişim için bir bekleme listesine bile sahip olabilir. Bu kısıtlamaları akılda tutarak, bazı alternatif seçenekleri araştırmak faydalı olacaktır.

Şaşkınlık

Perplexity AI, dokümanlarla NLP için harika bir AI aracıdır. Kullanıcılar PDF dosyalarını düz metin, kod veya PDF formatında yükleyebilir ve Perplexity, yanıtları formüle etmek için dosya içeriğini kullanır. Kısa dosyalar için belgenin tamamı dil modeliyle analiz edilecektir. Perplexity ayrıca uzun PDF'leri manuel olarak konu alanlarına bölebilir ve bunları yaratıcı yazım için GPT-4'e besleyebilir. Perplexity, soruları doğrudan belgelerden yanıtlamak için PDF'leri analiz edebilir, verdiği yanıtlar için kaynak alıntıları sağlayabilir, araştırma makalelerini karşılaştırabilir ve karşılaştırabilir, bir sorguya dayalı olarak ilgili belgeleri veya makaleleri bulabilir, verileri analiz edebilir ve çeşitli kaynaklardan içgörüler oluşturabilir, verileri görselleştirebilir ve oluşturabilir. çeşitli kaynaklardan grafikler alabilir ve metni bir dilden diğerine çevirebilirsiniz. Ücretsiz bir hesap kullanıyorsanız yalnızca belirli sayıda istekte bulunabilirsiniz. Sınırsız Dosya Yükleme istiyorsanız aylık 20$ karşılığında abone olmanız gerekir.

SohbetGPT

ChatGPT, ChatGPT Plus abonelerine yönelik son güncellemesinde PDF analizini yeni bir özellik olarak duyurdu. Bu özellik, kullanıcıların daha sonra ChatGPT tarafından analiz edilebilecek PDF dosyalarını ve diğer belgeleri yüklemesine olanak tanır. Chatbot, özetleri ve çeşitli veri noktalarını çıkarabilir, hatta bu verilere dayanarak grafikler ve çizelgeler yazabilir. İşlevsellik şu anda beta aşamasındadır ve ChatGPT Plus üyeleri tarafından kullanılabilir. Güncelleme aynı zamanda ChatGPT'nin bağlama göre kullanıcıların ne istediğini tahmin etmesine olanak tanıyan otomatik araç değiştirmeyi de içeriyor. Yeni özellikler Ekim 2023'ten bu yana ChatGPT Plus müşterilerinin kullanımına sunuldu.

Açık kaynak

Son fakat kesinlikle en önemlisi, açık kaynak çözümleri ilgi çekici bir alternatif sunuyor. PDF analizi için Langchain veya Python veri bilimi gibi çeşitli teknolojilerden yararlanan ve genellikle vektör veritabanlarıyla entegre olan çok sayıda açık kaynaklı araç mevcuttur. Pgvector gibi vektör veritabanı çözümlerinin, Pinecone gibi ticari hizmetlere kıyasla çok daha uygun maliyetli bir seçenek sunabileceğini belirtmekte fayda var. Bununla birlikte GitHub gibi platformlardaki açık kaynak topluluğu, PDF analiz ihtiyaçlarınızı karşılamak için çok sayıda erişilebilir ve özelleştirilebilir model sunar.

Çözüm

Claude'un PDF çözümleyicisini ilk kez test ettiğimizde gerçekten heyecanlandım. İlk sonuçlar harika görünüyordu. Ancak yapay zeka modellerinde işlerin nasıl yürüdüğünü biliyorsunuz; mükemmel değiller. Kesinlikle burada ve orada bazı hatalar vardı. Claude ile PDF'ler hakkında ilk kez sohbet etmeye başladığımda, konu oldukça sık karışırdı. Ama ne kadar daha iyiye gittiğinden sürekli olarak etkilendim. Hatalar, eğer varsa, öncekiyle karşılaştırıldığında çok daha düşük.

Zaman içinde bu tür bir gelişme görmek gerçekten umut verici. Henüz insan uzmanlığının yerini almaya hazır olduğunu söylemiyorum; Açıkçası, bazı şeyleri tekrar kontrol etmek istersiniz. Olası sorunlara karşı hâlâ dikkatli olmamız gerekiyor. Ancak Claude'un PDF yeteneklerinin nereye gittiği konusunda iyimserim. Bu inanılmaz derecede yararlı bir araç olabilir. Elbette pek çok seçenek var ama bu onlardan harika biri.