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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

手动搜索和提炼信息时，我们常常遇到这些恼人的问题：

• 信息太多，而人的阅读速度是有上限的
• 信息太杂，要对查找到的信息进行多次筛选和过滤
• 信息太晦涩，看不懂，而你需要一个通俗的新手村友好版本
• 信息涉及多个议题，要从线性的文章中梳理出树状的结构、网状的思维

获取信息的质量和速度，决定了我们决策的质量。如果能够「秒读」千百篇文献、指南、政策、规定、招股书、访谈纪要，快速得到大纲或精华内容就好了。最近 ChatDOC、ChatPDF、Humata 等 AI 文档阅读助手就赋予了我们这种能力：直接和单个或多个文档对话，在一问一答之间，化信息为洞察。

但是问题又来了，为什么有时候这类 AI 助手的回答表现很惊艳，有时候又差强人意？这跟 AI 工具本身的性能、技术原理有关，也跟我们的提问方式有关。本期文章将为你介绍：

1. AI 阅读工具测评
2. 它们擅长的以及不擅长的
3. 如何写出好的提示语（prompt）

我尝试了 4 款 AI 阅读工具，先说结论：ChatDOC 从准确度和产品功能上显著优于其他几款，如果是严肃的工作/研究场合使用，ChatDOC 是首选。

准确度

准确度是首要指标。如果提取的信息有问题，反而会给信息处理工作带来更多麻烦。从数据的准确度上看，只有 ChatDOC 具有可用性。

为了测试准确度，我分别在四个软件上传了同一份学术论文，对其中的实验数据进行提问。

What is the performance of BioBERT Fine-tuned on original data in dataset GAD?

原 PDF 中的实验数据为 84.14、92.53 和 88.13。对应的参考示例如下：

• ChatDOC 全部回答正确，并精准定位到了原文表格：

• PandaGPT 找对了位置，但只给出了一个数据，数据还是错的：

• ChatPDF 不支持原文溯源，虽然找到了三个数，但给到的三个数据全部是错的：

• Humata 干脆摆烂了，告诉我原文中没有这个数。。。

丰富度

另一个比较刚需的场景是提炼、概括重点内容，因此对于上述文档，我又测试了一个摘要性问题：

总结一下这篇文章的主要内容。

结论是 ChatDOC、PandaGPT、Humata 的表现都不错，但 ChatPDF 给出的回答过于概括了。

对应的参考示例如下：

• ChatDOC：表现不错，给出了有信息量的摘要。

• ChatPDF：过于简略，对于了解文章的帮助不大。

• Humata：表现不错，给出了有信息量的摘要。

• PandaGPT：表现不错，给出了有信息量的摘要。

引用来源

许多 AI 问答类的产品，包括 New Bing，为了规避大语言模型可能的胡说八道，都做了列出引用来源的设计。ChatDOC 的引用做得很精细，回答中每一句话的末尾都给出了来源，且能一一对应；Humata、PandaGPT 的回答整体给出了引用页码，但颗粒度比较粗；而 ChatPDF 暂时没有这样的设计。

对应的参考示例如下：

• ChatDOC：每一个回答的每一句话都会给出来源，且精确到段落

• Humata、PandaGPT：对于包含数据的问答会给出来源，且精确到页；摘要、类比性质的问答，则不会给出来源
• ChatPDF：无

多文档提问

ChatDOC、Humata 支持上传一个文件夹，对文件夹进行整体提问；ChatDOC 目前免费用户即可使用，而 Humata 是付费功能；ChatPDF、PandaGPT 暂不支持。

对应的参考示例如下：

• ChatDOC：
  • 操作上，需在本地将文件收集到一个文件夹里再整体上传
  • 体验上，多文档概要比较准确；在引用来源的处理上，给出了具体文档名称和页码。

• Humata：
  • 操作上，免费版用户只能一个一个文件上传，付费用户支持多选文件上传
  • 体验上，仅付费会员可使用，所以我没有继续尝试

多轮追问

关于上下文记忆以及多轮追问，这几款产品提供了两种处理方式，分别是开启 Thread 进行追问或者直接在对话框里追问，默认记录上下文语境。

在 ChatDOC 中，你可以选择保留/不保留上下文：

• 多轮追问：ChatDOC 采用了类似于 Twitter上的「Thread」的概念：你可以针对某一条回答点击多轮会话按钮，开启 Thread，这样的对话记录了关于这个问题的上下文。

• 在多轮追问中，你还可以设定 AI 的自主度，是 go freely，还是严格按照文档回答。

• 单轮问题：在主聊天框里，默认是不记录上下文的，每个请求都是单独的问答对。

其他三款产品没有 Thread 的设计，但 ChatPDF、Humata 明显是做了上下文记忆的，可以直接继续追问；而 PandaGPT 似乎没有记忆上下文的能力，无法追问。

对应的参考示例如下：

• ChatPDF：

• Humata：

• PandaGPT：

这里就是仁者见仁智者见智了。ChatDOC、ChatPDF、Humata 都可以进行追问。ChatDOC 是针对某一问答对进行追问，在 Thread 里保留关于此议题的所有语境；而 ChatPDF、Humata 则是自动保持几个问答之间的上下文，操作起来更直观，但问题在于轮次多了之后会遗漏早先的语境。

了解 AI 工具

 为什么几款工具会存在这样的差异？首先我们要理解「输入」和「输出」的概念。

所谓的「与文档对话」，在每一次对 ChatDOC 们的提问时，实际上是将我们的问题和文档内容作为「输入」，传给了大语言模型的接口，由它返回给我们「输出」，也就是我们在聊天中得到的解答。

目前由于大语言模型的 token 记忆限制（e.g. ChatGPT 的限制为 4096 个 token，约 3000 词；其他大语言模型目前的 token 限制一般在 2000-8000 之间），当我们提问时，ChatDOC 们无法将整篇文章的内容和我们的提问都输入进去，而是根据问题的语义，匹配相关度高的文章片段，传送给大语言模型的 API，得到最终答案。

也就是说，基于我们的提问，ChatDOC 们并非在整篇文章里进行检索，而是在最相关的片段里寻找答案。由此我们便可以总结一下 ChatDOC 的优缺点，做到趋利避害了。

ChatDOC 们擅长的任务

ChatDOC 们擅长处理基于「重点内容」的相关任务，包括但不限于：

• 生成摘要，提炼重点。根据近似度匹配，它们擅长理解你的需求，并据此提炼重点。比如：

介绍本论文的主要内容

总结说话人 A 的主要观点

介绍该公司的投资策略及业务侧重点有何转变

进行周度/阅读的数据整理

• 阐释概念，解释步骤。大语言模型接受过世界知识的训练，能够提供良好的背景信息补充和专业解释。比如：

“灾难性遗忘”是什么意思

什么是大语言模型

开一家淘宝店铺需要哪几个步骤？（你还可以通过多轮追问，让它阐释子步骤，从而在同一个主题下生成、组织和优化内容。）

• 选中内容，智能分析。给到大语言模型的输入会完全囊括选中内容，因此 AI 能充分理解问题的上下文。比如：

选中个股数据，并输入“请对该只股票近期的数据表现进行点评”

选中实验数据结果，并输入“请总结该实验结果的数据结论”

• 用结构化的形式呈现信息。让它帮你整理关于某一话题的信息，以表格或者大纲的形式列出。这个步骤实际上是在进行语义匹配的搜索，将碎片化的信息围绕几个关键词凝结起来，并以结构化的形式呈现。

分析以下基金投资策略的优缺点，打上标签，并以 markdown 表格的形式输出

请依次告诉我这篇招股书的行业背景、核心技术、市场地位、公司历史沿革、主要财务指标、股东情况，用大纲列表的形式输出

暂不擅长

而由于前文所述的记忆限制， ChatDOC 们暂不擅长精确的「全文定位」任务：

• 比如，寻找某个数据在原文中的精确位置（cmd+F 更能帮你达到这一目的）
• 比如，选中某条法规，让它列出这条法规在哪些文中的页数出现过

Prompt 写作指南

在 ChatDOC 们擅长的任务中，我们也可以通过优化提示语（Prompt）获得更理想的答案。以下是几个亲测有效的方法：

指示要明确

尽可能地减少解释空间，限制 AI 的操作范围。比如明确列出你希望 AI 帮你总结的字段，明确需要注意的细节，明确输出的格式。比如：

请使用小红书流行的文案风格概括总结这篇文章。小红书的风格，特点是：

1. 引人入胜的标题
2. 每个段落中包含表情符号
3. 在末尾添加相关标签

请确保原文的意思保持不变。

把任务分解

把一个大的问题拆解为细分步骤，每个逻辑步骤清晰，告诉 AI 第一步做什么，第二步接着做什么。比如：

选中的表格数据，是 A 公司近期的股票数据。请你根据选中的数据完成以下两个任务：

1. 请对 A 公司近期的股票数据进行点评 
2. 根据收盘价计算每日收益率，并以表格的形式输出

定义角色

告诉 AI 它现在需要以一个什么样的身份来回答问题。比如：

你现在是一名帮助我回答税收相关问题的助理。回答问题时，请遵循以下要求：

1. 只回答跟税收相关的问题 
2. 如果你不确定问题的答案，请回答「我不确定」
 

明确输出的格式

你可以让 AI 输出表格、大纲。比如：

请使用大纲列表 outliner 的形式，依次告诉我这篇文章的引言、文献回顾、理论框架、创新点、研究方法、研究过程、主要观点和结论、进一步研究方向。

生成的回答格式如下，以此类推。每个部分的回答，要细分为多个子内容。- 引言 - 此处为引言内容。- 子内容 - 子内容 - 文献回顾 - 此处为文献回顾内容 - 子内容 - 子内容

也可以让它输出评分、解释。比如：

你是一名助手，旨在分析语音数据中的情绪。选中的内容是用户 A 的语音数据。评分范围为 1-10（10 为最高），请给出评分，并解释为什么给出这个评级。

把指令放到提示语开始

在最开始时，告诉 AI 你希望它执行的任务，然后再共享其他上下文信息或示例，可以帮助产生更高质量的输出。

最后重复一遍指令

模型容易受到最新偏差的影响，在这种情况下，末尾 Prompt 信息可能比开头 Prompt 信息对输出的影响更大。因此，当提示语比较长的时候，在 Prompt 末尾重复指令，是值得一试的方法。

除此之外，还推荐大家去看看微软官方出品的 Prompt 教程：

• 👉入门版
• 👉进阶版

以上，祝大家 Happy Chatting！

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