In een tijd waarin van iedereen wordt verwacht dat ze meer doen in minder tijd, is efficiëntie van het grootste belang.
U heeft geen tijd om meerdere leverancierscontracten door te lezen of alle details te onthouden.
Enter: AI om documenten voor u samen te vatten.
Claude, de AI-assistent van Anthropic, is ontworpen om meerdere bestanden tegelijkertijd te verwerken en te analyseren.
In deze blog laten we u zien hoe u Claude kunt gebruiken voor het samenvatten van meerdere documenten met promptingpatronen en best practices. Ook bespreken we de beperkingen waarmee u waarschijnlijk te maken krijgt en wat u in die gevallen kunt doen.
Wat samenvatting van meerdere documenten eigenlijk inhoudt
Samenvatting van meerdere documenten verwijst naar het vermogen van Claude om informatie uit meerdere documenten te verwerken en te analyseren tot één samenhangende samenvatting. Het kan tot 20 bestanden tegelijk analyseren (elk met een maximale grootte van 30 MB) met een contextgrootte van 200.000 tokens.
Bovendien is Claude sterk in extractieve en abstractieve samenvattingen. Het kan ideeën uit verschillende documenten met elkaar verbinden, patronen en tegenstrijdigheden identificeren, sleutelinzichten extraheren en uiteenlopende informatie combineren om een genuanceerde, besluitvormingsgerichte samenvatting te produceren.
🧠 Leuk weetje: Claude AI is vernoemd naar Claude Shannon, de wiskundige en ingenieur die bekend staat als de vader van de informatietheorie.
Zijn werk legde de basis voor hoe informatie wordt gemeten, overgedragen en bewaard – geschikt voor een AI die is ontworpen om te redeneren over grote hoeveelheden context. Claude werd voor het eerst uitgebracht in maart 2023.
Waar Claude past in werk met meerdere documenten
Claude is een AI-assistent die is ontwikkeld voor diepgaande documentanalyse. Gebruik het om een groot aantal documenten samen te vatten of wanneer u te maken hebt met een enkel document dat veel te lang is om handmatig te verwerken.
Het mooie is dat Claude ook meerdere bestanden tegelijk kan analyseren, conclusies uit elk bestand kan trekken en u kan helpen om datagestuurde, foutloze beslissingen te nemen.
Hier zijn verschillende scenario's waarin u Claude AI kunt gebruiken om meerdere documenten samen te vatten:
- Literatuuronderzoek en onderzoekssynthese: werkt als een samenvatter van onderzoeksartikelen om primaire hiaten in het onderzoek, beperkingen, gemeenschappelijke thema's, onderzoeksmethodologie en tegenstrijdige bevindingen uit meerdere onderzoeksartikelen te identificeren.
- Vergelijking van beleids- of juridische documenten: haalt clausules uit contracten of beleidsdocumenten, brengt verschillen tussen versies in kaart, signaleert nalevingsrisico's en maakt redline-samenvattingen voor snelle beoordeling.
- Rapporten van verschillende teams samenvoegen: voeg rapporten van verschillende afdelingen samen om u in één weergave een uniform beeld te geven van prestatietrends, begrotingstekorten en belangrijke statistieken.
- Samenvatten van meerdere interviews of transcripties: haalt thema's, actiepunten, pijnpunten, functieverzoeken en sentimentpatronen uit kwalitatieve interviews en vergaderingen, waardoor u gestructureerde gegevens krijgt om mee te werken.
📮 ClickUp Insight: 62% van onze respondenten vertrouwt op conversationele AI-tools zoals ChatGPT en Claude. Hun vertrouwde chatbot-interface en veelzijdige mogelijkheden – om content te genereren, gegevens te analyseren en meer – kunnen de reden zijn waarom ze zo populair zijn in diverse rollen en sectoren.
Als een gebruiker echter elke keer naar een ander tabblad moet overschakelen om de AI een vraag te stellen, lopen de bijbehorende kosten voor het schakelen en het wisselen van context na verloop van tijd op.
Maar niet met ClickUp Brain. Het bevindt zich in uw ClickUp-werkruimte, weet waar u mee bezig bent, begrijpt eenvoudige tekstprompts en geeft u antwoorden die zeer relevant zijn voor uw taken! Ervaar een verdubbeling van uw productiviteit met ClickUp!
✏️ Aantekening: Claude werkt alleen met de informatie die u verstrekt. Het kan uw documenten niet controleren op feitelijke juistheid of de nauwkeurigheid van uw gegevens verifiëren.
Het kan het volgende doen: verbinding leggen, consensus bereiken en patronen extraheren uit de gegevens die u in de bestanden verstrekt.
Hoe Claude te gebruiken voor het samenvatten van meerdere documenten
Hier leest u hoe u Claude kunt gebruiken voor het samenvatten van meerdere documenten 👇
1. Stel succescriteria vast
Wat zou u een goede samenvatting noemen?
Hier zijn enkele criteria om de kwaliteit van samenvattingen te beoordelen op basis van uw gebruikssituatie:
| Aspect | Wat dit betekent | Gebruiksscenario |
| Feitelijke juistheid | De samenvatting moet een nauwkeurige weergave zijn van de feiten, concepten en belangrijkste punten in de documenten. | Onderzoekssynthese en nalevingsbeoordelingen |
| Precisie | Terminologie en verwijzingen naar wetten, jurisprudentie of regelgeving moeten correct zijn en in overeenstemming met wettelijke normen. | Samenvatten van juridische contracten, beleidsdocumenten of regelgevingsdocumenten |
| Beknoptheid | De beknopte samenvatting moet lange documenten samenvatten tot essentiële punten zonder belangrijke details te verliezen. | Executive briefings, updates voor belanghebbenden of scenario's voor snelle besluitvorming |
| Consistentie | Bij het samenvatten van meerdere documenten moet Claude een consistente structuur en aanpak hanteren voor elke samenvatting. | Rapporten van verschillende teams samenvoegen of meerdere voorstellen vergelijken |
| Leesbaarheid | De tekst moet duidelijk en gemakkelijk te begrijpen zijn, waarbij technisch of juridisch jargon voor niet-gespecialiseerde lezers moet worden vermeden. | Samenvattingen voor klanten, communicatie tussen afdelingen of openbare rapporten |
| Vooringenomenheid en eerlijkheid | De samenvatting moet een onbevooroordeelde en eerlijke weergave zijn van concurrerende argumenten en posities. | Het afstemmen van de perspectieven van belanghebbenden of het samenvatten van tegenstrijdige onderzoeksresultaten |
📚 Lees meer: AI PDF-samenvattingsprogramma's om tijd te besparen
2. Bereid gegevens voor
Claude werkt alleen zo goed als de gegevens die u verstrekt.
Vergeet niet uw gegevens op te schonen en te structureren wanneer u meerdere bestanden samenvat. Zonder structuur en duidelijkheid zou Claude hallucineren en details verzinnen.
Hier zijn een paar dingen die u nog moet doen om uw gegevens voor te bereiden voordat u documenten uploadt:
| Gegevensvoorbereiding | Wat moet u nog doen? |
| Bestandsformat | CSV voor gestructureerde gegevens zoals enquêtes, financiële rapporten met statistieken of tabelinformatie PDF voor contracten, onderzoeksrapporten en documenten met een format DOCX voor bewerkbare rapporten, voorstellen en gezamenlijke Word-documenten |
| Documentlengte en -grootte | Elk bestand kan maximaal 30 MB groot zijn met een contextvenster van 200K tokens. Als documenten deze grootte overschrijden, splits ze dan logisch op per sectie of hoofdstuk. Willekeurige splitsingen midden in een alinea of midden in een gedachte fragmenteren de context en schaden de kwaliteit van de samenvatting. |
| Bestandsvoorbereiding | Zorg ervoor dat PDF's duidelijke, machinaal leesbare tekst bevatten met standaardlettertypen en een rechtopstaande oriëntatie. Voer OCR uit om echte tekst in gescande documenten in te sluiten. Verwijder overbodige pagina's of niet-essentiële afbeeldingen om het gebruik van tokens te verminderen. Verwijder extra witruimte en paginanummers. Gebruik voor CSV-gegevens beschrijvende kopteksten, d.w.z. Datum, Verkoop via website, Omzet. |
| Gegevens extractie(voor multimedia PDF-bestanden) | Haal tekst uit afbeeldingen, tabellen, grafieken en handgeschreven aantekeningen met behulp van OCR-tools zoals Adobe Acrobat, Tesseract of ingebouwde functies in Google Drive voordat u ze uploadt. |
| Bestandsorganisatie | Geef bestanden een duidelijke naam en groepeer gerelateerde documenten. Gebruik beschrijvende namen zoals "Q3_Sales_Report_APAC. PDF". |
| Coderingproblemen | Controleer CSV-bestanden en tekstbestanden op speciale tekens of coderingsproblemen. |
Voer vóór het uploaden een lint-commando of kwaliteitscontrole uit om te controleren of uw bestanden correct zijn geformatteerd en geen coderingsfouten bevatten die de verwerking door Claude kunnen beïnvloeden.
💡 Pro-tip: Laat Claude irrelevante secties verwijderen, het format standaardiseren of specifieke gegevens uit rommelige documenten extraheren voordat u ze uploadt naar uw project voor samenvatting.
3. Stel Claude-projecten in of ga verder met Claude-chatten
U kunt beginnen met samenvatten in een normale Claude Chat. Maar voor samenvattingstaken die meerdere sessies beslaan en repetitief zijn, kunt u beter een Claude-project opzetten. Op die manier hoeft u de context niet steeds opnieuw op te bouwen.
Configureer bij het opzetten van een project de volgende elementen:
Projectinstructies instellen
Gebruik een systeemprompt om de toon, diepgang, format en structuur voor repetitieve taken te definiëren, zodat Claude consistentie behoudt in alle samenvattingen.
Kies het juiste Claude-model
Sonnet voor het genereren van samenvattingen van standaarddocumenten, Opus wanneer u een diepgaandere analyse van tegenstrijdige bronnen nodig hebt, en Claude Haiku wanneer u een snelle doorlooptijd nodig hebt.
Upload referentiebestanden
Upload referentiedocumenten en contextmateriaal dat Claude nodig heeft voor meerdere samenvattingssessies. Enkele voorbeelden van contextdocumenten zijn:
- Achtergrondinformatie over het bedrijf, missieverklaringen of grafieken
- Industrie-terminologiegidsen of woordenlijsten die specifiek zijn voor uw veld
- Sjablonen die uw voorkeursformat of -structuur voor samenvattingen weergeven
- Historische context (zoals 'Jaarverslag 2023 ter referentie')
- Profielen van sleutelbelanghebbenden
Nu bent u klaar om samen te vatten. Nadat u uw project hebt geconfigureerd, uploadt u gewoon de documenten die u wilt analyseren in een nieuwe chat en vraagt u Claude om ze samen te vatten.
Claude past uw projectinstructies automatisch toe op alle samenvattingen.
4. Gebruik geavanceerde samenvattingstechnieken
Om zinvolle samenvattingen te maken die relevant zijn voor uw specifieke gebruikssituatie, moet u Claude begeleiden bij het uitvoeren van de Taak. Hier zijn drie technieken die goed werken voor het samenvatten van meerdere documenten:
Begeleide samenvatting
Wanneer documenten groot zijn en verschillende invalshoeken van hetzelfde onderwerp behandelen, kunt u specifieke instructies geven over waar u zich in uw documenten op moet richten: financiële gegevens, hiaten in de methodologie, zorgen van belanghebbenden, alles wat voor uw gebruikssituatie van belang is.
Enkele voorbeelden van begeleide prompts zijn:
- Maak een samenvatting van deze kwartaalrapporten, waarbij u zich concentreert op sleutelsuccessen, grote risico's en beslissingen die van het management worden verwacht.
- Identificeer tegenstrijdigheden in de methodologie van deze onderzoeksartikelen en maak aantekeningen over welke studie het meest recent is.
- Identificeer uit Customer_Interviews_Jan. docx en Customer_Interviews_Feb. docx terugkerende pijnpunten die in beide maanden worden vermeld en groepeer ze op functie.
- Vergelijk hoe elk beleidsdocument omgaat met gegevensprivacy en markeer waar regelgeving conflicteert.
💡 Pro-tip: Gebruik XML-tags om uw prompts te structureren wanneer u met meerdere documenten werkt. Als voorbeeld:
Dit helpt Claude om complexe instructies betrouwbaarder te analyseren.
Meta-samenvatting
Dit is handig wanneer u te maken hebt met lange documenten die de tokenlimieten zouden overschrijden als ze samen worden verwerkt, of wanneer elk document een eigen samenvatting nodig heeft voordat u het grotere geheel kunt overzien.
In dergelijke gevallen kunt u documenten samenvatten door ze op te splitsen in kleinere, beter hanteerbare stukken en elk stuk afzonderlijk te verwerken. Combineer vervolgens de samenvattingen van elk stuk om een meta-samenvatting van de hele verzameling te maken. Zo werkt het in de praktijk:
Fase 1: Upload uw bestanden en vraag Claude om elk bestand afzonderlijk samen te vatten. Bijvoorbeeld: "Vat Legal_Contract_A.PDF samen, met de nadruk op aansprakelijkheidsclausules en beëindigingsvoorwaarden", en herhaal dit voor contract B, C en D.
Fase 2: Neem de afzonderlijke samenvattingen en vraag Claude om een meta-samenvatting te maken.
Evoorbeeldprompt:
U bekijkt samenvattingen van vijf verschillende marktonderzoeksrapporten (Q1_2024 tot en met Q1_2025). Combineer deze afzonderlijke samenvattingen tot een samenhangende analyse die het volgende bijhoudt:
1. Trends in klantensentiment in de loop van de tijd
2. Opkomende verzoeken om productfuncties in alle kwartalen
3. Veranderingen in concurrentiepositie die door respondenten zijn vermeld
4. Veranderingen in prijsgevoeligheid of budgetbeperkingen
5. Geografische verschillen in voorkeuren (indien er een aantekening is)
Presenteer de bevindingen in een verhalend format dat de ontwikkeling over de vijf kwartalen laat zien. Wijs op eventuele tegenstrijdigheden tussen rapporten en noteer in welk kwartaal de meest significante verschuiving in klantgedrag plaatsvond.
💡 Pro-tip: Gebruik Claude Code om automatisch gedetailleerde beschrijvingen van pull-aanvragen te genereren door uw git-commits te analyseren. Het vat wijzigingen samen, legt de redenen achter updates uit en markeert mogelijke ingrijpende wijzigingen voor reviewers.
Samenvatting geïndexeerde documenten
Samenvattingsgeïndexeerde documenten zijn een geavanceerde benadering van Retrieval-Augmented Generation (RAG) die op documentniveau werkt.
Deze methode is vooral handig wanneer het belangrijk is om nauwkeurige informatie te vinden, bijvoorbeeld wanneer u moet achterhalen welk document een specifieke bewering ondersteunt of wanneer naleving van de regels vereist dat de bron wordt vermeld. Zo werkt het:
- Vat elk document afzonderlijk samen: Claude maakt een samenvatting voor elk bestand in uw collectie, waarbij de kerncontent wordt weergegeven zonder alle details.
- Samenvattingen binnen de context plaatsen: alle samenvattingen zijn voldoende beknopt om binnen de limieten van tokens van Claude te blijven, zodat u de hele set in één keer kunt verwerken.
- Relevantie scoren voor uw query: Claude rangschikt welke samenvattingen het meest relevant zijn voor de vraag die u stelt, en brengt de documenten naar voren die er echt toe doen.
- Verfijn met herrangschikking (optioneel): voer een tweede ronde uit om de beste resultaten te comprimeren of opnieuw te ordenen voor een nog scherpere focus.
- Genereer het definitieve antwoord: Claude haalt informatie uit de meest relevante documenten en geeft verwijzingen naar de bronbestanden.
Evoorbeeldprompt:
Geef aan de hand van de volgende query en documentsamenvattingen aan welke documenten het meest relevant zijn en haal vervolgens de specifieke clausules eruit die de query beantwoorden.
Query: Wat zijn onze contractuele verplichtingen als een leverancier te maken krijgt met een datalek dat gevolgen heeft voor klantgegevens?
Documenten: Vendor_Contract_A. PDF, Vendor_Contract_B. PDF, Vendor_Contract_C. PDF, Vendor_Contract_D. PDF
Stappen:
- Bekijk samenvattingen van alle vier contracten
- Rangschik welke contracten het meest relevant zijn voor verplichtingen inzake datalekken.
- Haal uit de best beoordeelde contracten de exacte clausules over notificatie van inbreuken, aansprakelijkheid, herstelvereisten en schadeloosstelling.
- Behoud de originele juridische taal voor elke clausule.
- Vermeld de bestandsnaam van het contract en het sectienummer voor elke geëxtraheerde clausule.
Voor teams die repetitieve werkstroomen voor samenvattingen moeten automatiseren, kunt u code schrijven om te communiceren met de API van Claude en samenvattingen programmatisch te verwerken.
💡 Pro-tip: Gebruik aangepaste slash-commando's in Claude om vooraf gedefinieerde werkstroom's te triggeren, zoals "/summarize-contracts" of "/extract-findings", zonder dat u elke keer dat u hetzelfde format nodig hebt, de instructies opnieuw hoeft in te voeren.
5. Evalueer de samenvatting
Evalueer nu de samenvattingen aan de hand van vastgestelde criteria. Hier zijn een paar manieren waarop u dat kunt doen:
- LLM-gebaseerde beoordeling: Evalueer samenvattingen aan de hand van een beoordelingsrubriek die de nauwkeurigheid, volledigheid, samenhang of andere aspecten die voor uw gebruikssituatie van belang zijn, kan beoordelen. Dit is zeer geschikt voor samenvattende taken met grote volumes waarbij handmatige controle niet haalbaar is.
- Menselijke evaluatie: laat domeinexperts (juristen, vakspecialisten of wie de content het beste kent) een steekproef van samenvattingen beoordelen. Dit is duur en tijdrovend op grote schaal, maar van cruciaal belang als sanity check voordat samenvattingen in werkstroomprocessen worden geïmplementeerd.
- Steekproefsgewijs controleren aan de hand van brondocumenten: maak een willekeurige selectie van delen van de samenvatting en traceer deze terug naar de originele bestanden.
- Vergelijk meerdere versies van samenvattingen: voer dezelfde documenten door verschillende prompts of technieken en vergelijk de output.
- Houd de consistentie in de gaten: als de kwaliteit of het format van de samenvattingen verandert naarmate u meer documenten verwerkt, bekijk dan uw projectinstructies of voorbeelden opnieuw.
Prompt: Evalueer de zojuist gegenereerde Cross-Functional Performance Summary voor Q1 2024 aan de hand van de vooraf vastgestelde beoordelingsrubriek. Beoordeel elk criterium op een schaal van 1 tot 5 en geef een motivering voor elke score, evenals aanbevelingen voor verbetering.
📚 Lees meer: Hoe u uw aantekeningen effectief kunt ordenen
6. Exporteer de samenvattingen
Exporteer de gegenereerde samenvattingen naar een plek waar uw team ermee aan de slag kan. Samenvattingen zijn immers bedoeld om het werk vooruit te helpen en strategische besluitvorming te ondersteunen.
Afhankelijk van uw gebruikssituatie kunt u met Claude gedetailleerde samenvattingen in meerdere formaten exporteren:
| Exportformat | Het meest geschikt voor |
| Formele rapportage, presentaties voor belanghebbenden en nalevingsdocumentatie | |
| Markdown- en JSON-uitvoer | Documentatiewiki's, GitHub-opslagplaatsen van tools zoals Notion en Confluence, waar het format behouden moet blijven |
| Spreadsheet (CXV/ Excel) | Wanneer samenvattingen gestructureerde gegevens bevatten, zoals vergelijkingen, statistieken of tabelvormige bevindingen die verder moeten worden geanalyseerd |
⭐ Bonus: We hebben deze minivideo-gids over prompt engineering samengesteld om u te helpen betere vragen te stellen aan AI.
📮 ClickUp Insight: Meer dan de helft van de werknemers heeft moeite om de informatie te vinden die ze nodig hebben op het werk. Slechts 27% zegt dat het gemakkelijk is, de rest ondervindt enige moeilijkheid, waarbij 23% het erg moeilijk vindt.
Wanneer kennis verspreid is over e-mails, chats en tools, loopt de verspilde tijd snel op. Met ClickUp kunt u e-mails omzetten in traceerbare taken, chats koppelen aan taken, antwoorden krijgen van AI en nog veel meer, allemaal binnen één werkruimte.
💫 Echte resultaten: Teams kunnen met ClickUp meer dan 5 uur per week terugwinnen – dat is meer dan 250 uur per jaar per persoon – door verouderde kennisbeheerprocessen te elimineren. Stel je eens voor wat je team zou kunnen bereiken met een extra week productiviteit per kwartaal!
Promptstrategieën die werken voor samenvattingen van meerdere documenten
Het samenvatten van meerdere documenten wordt ingewikkeld wanneer u van Claude verwacht dat hij informatie uit verschillende bronnen samenvat zonder expliciete instructies.
Hier zijn enkele promptstrategieën die u kunt volgen voor verschillende gebruikssituaties:
Tegenstrijdige informatie uit verschillende bronnen samenvatten
Wanneer de verstrekte documenten tegenstrijdige feiten, tijdlijnen of andere cruciale details bevatten, laat het dan niet aan Claude over om de beste versie te bepalen.
💡 Dit is het promptpatroon dat u moet volgen:
- Geef vooraf aan dat er mogelijk tegenstrijdigheden zijn: maak duidelijk dat er conflicten tussen bronnen bestaan en dat het belangrijker is om deze aan het licht te brengen dan een winnaar te kiezen, d.w.z. dat deze rapporten mogelijk niet overeenkomen wat betreft de kwartaalomzet – laat me zien waar de cijfers verschillen.
- Vraag om specifieke voorbeelden van tegenstrijdige informatie: vraag om exacte citaten of gegevens uit elk document waarin tegenstrijdigheden voorkomen.
- Eis beoordelingscriteria: Als u Claude nodig hebt om te beoordelen welke bron geloofwaardiger is, geef dan de basis voor dat oordeel, d.w.z. geef prioriteit aan de bron met de meest recente gegevens.
- Geef instructies om de implicaties van de tegenstrijdigheid uit te leggen: Het begrijpen van het conflict is minder belangrijk als u niet weet hoe dit uw beslissing beïnvloedt, d.w.z. als we het prijsmodel van leverancier A volgen in plaats van dat van leverancier B, wat is dan het kostenverschil over drie jaar?
🤖 Voorbeeldprompt: Ik heb drie concurrentieanalyserapporten (Report_Q1. PDF, Report_Q2. PDF, Report_Q3. PDF) over marktaandeelramingen voor onze sector geüpload. Vat de belangrijkste bevindingen samen, maar geef aan waar de rapporten van mening verschillen over marktaandeelpercentages of groeiprognoses, met bronvermeldingen.
Vergelijkende samenvattingen maken
Wanneer u Claude meerdere documenten naast elkaar wilt laten vergelijken, is structuur belangrijk. Zonder duidelijke vergelijkingscriteria krijgt u oppervlakkige verschillen die u niet helpen bij het nemen van een beslissing.
💡 Dit is het promptpatroon dat u moet volgen:
- Leg de basis voor vergelijking vast: Maak belangrijke gegevensvelden en hun belang duidelijk, d.w.z. Vergelijk deze voorstellen van leveranciers op prijs, tijdlijn voor implementatie, volledigheid van functies en doorlopende ondersteuningskosten
- Drempels specificeren: Bepaal wat een betekenisvol verschil is, d.w.z. Alleen prijsverschillen van meer dan 10% markeren of Functieverschillen die van invloed zijn op de kernfunctionaliteit markeren
- Vraag om een gerangschikte of gewogen analyse: Als sommige vergelijkingspunten belangrijker zijn dan andere, maak dan de prioriteiten duidelijk, d.w.z. Geef prioriteit aan functies voor veiligheid boven gebruiksgemak of Weeg de totale kosten van de eigendom zwaarder dan de aanschafprijs.
🤖 Voorbeeldprompt: Vergelijk deze vier offertes van leveranciers en maak een overzichtstabel waarin de initiële kosten, jaarlijkse licentiekosten, tijdlijn voor implementatie, vereiste integraties en ondersteuning voor gegevensmigratie worden vergeleken. Geef aan welke leveranciers essentiële integraties missen die wij nodig hebben.
Attributie en bronvermelding bijhouden
Bij het werk met meerdere documenten moet u beweringen terugvoeren naar specifieke bestanden voor verificatie, naleving of follow-up.
💡 Dit is het promptpatroon dat u moet volgen:
- Vereis bronvermeldingen voor elke bewering: Maak expliciet dat Claude informatie aan specifieke documenten moet toeschrijven, d.w.z. voor elke bevinding de bestandsnaam en het nummer van de pagina of de sectie van het document vermelden.
- Geef het citatieformat op: Vertel Claude hoe referenties moeten worden gestructureerd zodat ze gemakkelijk te verifiëren zijn, d.w.z. Gebruik het format: [Bevinding] (Bron: Bestandsnaam. PDF, Sectie 3. 2) of Vermeld de documentnaam tussen haakjes na elke uitspraak
- Vraag het om niet-geciteerde informatie te markeren: Als Claude een bewering doet die niet duidelijk te herleiden is tot een brondocument, moet het daar een aantekening over plaatsen, d.w.z. Markeer alle afgeleide conclusies als [Afgeleid] in plaats van ze te behandelen als feiten uit bronnen
🤖 Voorbeeldprompt: Vat de bevindingen samen uit deze acht klinische onderzoeksrapporten over de effectiviteit van behandeling X. Vermeld voor elke bewering over de werkzaamheid, bijwerkingen of resultaten voor patiënten het specifieke onderzoeksrapport en het gedeelte waar die gegevens voorkomen. Gebruik dit format: [Bevinding] (Bron: Trial_Report_2024_Q2. PDF, gedeelte Resultaten, pagina 14). Als voor een conclusie gegevens uit meerdere rapporten moeten worden gecombineerd, maak daar een aantekening van.
⚡ Sjabloonarchief: Sjablonen voor projectupdates in ClickUp en Word
Identificeren van hiaten in de dekking van uw documentenset
Wanneer u met meerdere documenten werkt die samen een bepaald onderwerp moeten behandelen, is ontbrekende informatie net zo belangrijk als het begrijpen van gemeenschappelijke thema's. Claude kan u helpen die hiaten op te sporen.
💡 Dit is het promptpatroon dat u moet volgen:
- Definieer de verwachte dekking: Vertel Claude wat een voltooide documentenset moet bevatten, d.w.z. deze kwartaalrapporten moeten de verkoop-, marketinguitgaven, klantenwerving en retentiecijfers voor elke regio bevatten.
- Vraag wat er ontbreekt: Vraag expliciet om een gap-analyse, d.w.z. identificeer welke regio's of statistieken in geen van deze rapporten aan bod komen.
- Vraag aanbevelingen om hiaten op te vullen: Claude kan suggesties doen voor aanvullende documenten of gegevens die u nodig hebt, d.w.z. welke informatie hebben we nodig om deze analyse te voltooien?
🤖 Voorbeeldprompt: Analyseer deze vijf strategische planningsdocumenten van verschillende afdelingen (verkoop, marketing, product, engineering, klantensucces). Elk document moet een overzicht geven van de doelen voor 2025, de budgetvereisten, de personeelsbehoeften en de belangrijkste initiatieven. Geef aan welke afdelingen een van deze elementen missen en markeer waar de doelen van verschillende afdelingen mogelijk met elkaar in conflict zijn.
💡 Pro-tip: bouw een bibliotheek met Claude-prompts voor verschillende samenvattingsscenario's, zoals analyse van leverancierscontracten, onderzoekssynthese, consolidatie van kwartaalrapporten, analyse van klantfeedback, enz. Op deze manier kan uw team beschikken over geïnstitutionaliseerde kennis van prompts die ze kunnen gebruiken als sjablonen en waarmee ze kunnen experimenteren.
Best practices voor het interpreteren van outputs van meerdere documenten
Gebruikt u Claude voor het eerst voor het samenvatten van meerdere documenten? Hier zijn enkele beginnersvriendelijke praktijken om betere resultaten te behalen:
- Begrijp wat Claude prioriteit gaf: De samenvatting weerspiegelt wat Claude belangrijk vond op basis van uw prompt. Als u vindt dat de samenvatting onvoldoende focus heeft, is dit mogelijk een probleem van prompting en begeleiding.
- Markeer vage of voorzichtige taal: let op uitdrukkingen als kan suggereren of lijkt erop te wijzen — deze duiden op onzekerheid en zijn tekenen dat u zich verder in de brondocumenten moet verdiepen.
- Controleer op vooringenomenheid in de samenvatting: wanneer één document vaker wordt geciteerd of de samenvatting domineert, controleer dan of dat document echt meer gezaghebbend is of gewoon gemakkelijker om informatie uit te halen.
- Verfijn iteratief: Volg de output van Claude op om meer details op te vragen met prompts zoals Expand on [theme] with quotes (Ga dieper in op [thema] met citaten) of Compare findings to the previous summary (Vergelijk bevindingen met de vorige samenvatting) om de analyse te verdiepen of de focus aan te passen.
- Stel een limiet in voor het aantal bestanden: Claude kan tot 20 bestanden tegelijk verwerken, maar overbelast het niet met alles tegelijk – verwerk documenten in batches die een gemeenschappelijk thema of doel hebben.
- Versterk de context met XML-tags: Gebruik
- of -tags om delen van uw prompt af te bakenen, zodat Claude complexe verzoeken met meerdere stappen gemakkelijker kan parseren.
👀 Wist u dat? Claude volgt een constitutioneel AI-raamwerk waarbij de reacties worden geleid door ethische principes, wat betekent dat uw documentsamenvattingen worden verwerkt vanuit het oogpunt van nauwkeurigheid en onschadelijkheid, en niet alleen vanuit efficiëntie.
Veelgemaakte fouten die u moet vermijden
Hier zijn een paar fouten die u moet vermijden bij het gebruik van Claude voor het samenvatten van meerdere documenten tegelijk, en wat u in plaats daarvan moet doen:
| ❌ Fout | ✅ Wat moet u in plaats daarvan nog doen? |
| Bestanden uploaden zonder ze te ordenen | Geef bestanden een beschrijvende naam, bijvoorbeeld Q3_Sales_APAC.PDF, en groepeer gerelateerde documenten voordat u ze uploadt. |
| Ongestructureerde bestanden van lage kwaliteit uploaden | Voer OCR uit op gescande complexe documenten en extraheer tabellen en afbeeldingen afzonderlijk. Zorg ervoor dat de tekst machinaal leesbaar is voordat u deze uploadt. |
| Geen semantische relaties behouden bij het splitsen van bestanden | Splits documenten logisch (op hoofdstukken, secties of onderwerpen) om de context te behouden in plaats van ze op willekeurige paginanummers te splitsen. |
| Abstractieve samenvattingen als feitelijk beschouwen zonder verificatie | Vraag Claude om naast de samenvatting ook directe citaten voor cruciale beweringen op te nemen, zodat u zowel het samengevatte inzicht als de originele tekst krijgt om te vergelijken. |
| Verkeerd geïnterpreteerde gegevens | Vraag Claude eerst om na te denken over zijn begrip van de gegevens – wat zijn de velden, welke relaties bestaan er tussen hen – en corrigeer vervolgens eventuele verkeerde interpretaties voordat u om de samenvatting vraagt. |
👀 Wist u dat? Wereldwijd wordt elk jaar bijna 180 zettabytes aan gegevens gecreëerd. Bedrijven beschikken over een schat aan informatie die verborgen zit in deze ruwe gegevens. Wie hier gebruik van kan maken, kan kansen benutten die voor anderen onzichtbaar zijn.
De werkelijke limieten van Claude voor het samenvatten van meerdere documenten
Claude AI is ontwikkeld voor het samenvatten van meerdere documenten. Maar daar houdt het ook op. Wanneer uw projecten in de praktijk worden gebracht, zult u de volgende limieten opmerken 👇
- Niet geschikt voor extreem grote documentverzamelingen: u kunt gegevens vooraf verwerken zodat ze in het contextvenster van Claude passen, maar chunking-strategieën kunnen de resultaten vertekenen als u niet zorgvuldig te werk gaat bij het splitsen van documenten of het stellen van prioriteiten in prompts.
- Gebrek aan collaboratieve werkstroom: Teams kunnen niet tegelijkertijd itereren op outputs of experimenteren met samenvattingen – slechts één persoon kan tegelijkertijd het gesprek sturen, waardoor de limiet wordt gesteld aan de snelheid waarmee u bevindingen kunt verfijnen of valideren.
- Niet geschikt voor terugkerende analyse van dynamische datasets: Het is niet geschikt voor datasets die vaak veranderen, zoals dagelijkse tickets voor de klantenservice of realtime verkoopgegevens. U moet dan handmatig nieuwe bestanden uploaden, deze voorbewerken en opschonen, en het samenvattingsproces elke keer opnieuw starten.
- Gebrek aan native integraties: Claude kan geen realtime gegevens importeren uit uw werktools zoals Google Drive, Slack, CRM's of projectmanagementplatforms. U moet bestanden handmatig exporteren, ze uploaden naar Claude en vervolgens de samenvattingen weer exporteren naar uw systemen om ermee aan de slag te gaan.
- Geen versiebeheer of audittrail: wanneer u samenvattingen van meerdere gesprekken herhaalt, is er geen ingebouwde manier om de bron van de samenvatting bij te houden, waardoor het moeilijk is om resultaten te reproduceren of beslissingen later te rechtvaardigen.
- Werkstroom voor samenvattingen kan niet worden geautomatiseerd: elke samenvattende taak vereist handmatige prompts. U kunt geen geplande samenvattingen instellen of samenvattingen automatisch triggeren wanneer er nieuwe documenten binnenkomen.
👀 Wist u dat? Hoewel data als een goudmijn van waarde worden beschouwd, blijft die waarde vaak onbenut. Volgens een rapport wordt meer dan 43% van de verzamelde data nooit daadwerkelijk benut.
Waar het samenvatten van meerdere documenten echt werkt (en waarom teams ClickUp gebruiken)
Zelfs als Claude het zware werk van het samenvatten van meerdere documenten doet, hebt u nog steeds een apart systeem nodig om die samenvattingen toegankelijk te houden. Een plek om ze uit te voeren. Een plek waar projecten in beweging blijven in plaats van dat inzichten onbenut blijven.
Dat is precies wat ClickUp, de alles-in-één app voor werk, te bieden heeft.
Deze geconvergeerde AI-werkruimte verbindt projecten, documenten, chats, taken en kennis met elkaar.
U hoeft samenvattingen niet meer tussen tools te kopiëren en te plakken om uw team in staat te stellen ermee aan de slag te gaan.
Zo werkt het werk.
Structureer en sla uw synthese op in ClickUp Docs.
Gebruik ClickUp Docs als een gecentraliseerde kennisruimte.
Schrijf en bewaar de projectdocumentatie in Docs. U kunt informatie structureren met geneste pagina's, YouTube-video's insluiten, tabellen en pdf's toevoegen, enz.
Omdat het een collaboratieve werkruimte is, kunt u leden van het team taggen met opmerkingen en actiepunten toewijzen. Deze kunnen vervolgens worden omgezet in traceerbare taken.
Vervolgens kunt u AI vragen om tekst voor u samen te vatten. Geef aanwijzingen over de toon, leesbaarheid en doelgroep van de samenvatting om deze contextueel relevanter te maken.
Eén AI die al uw werk kent
Als u native AI nodig hebt binnen uw werkruimte, analyseert ClickUp Brain realtime informatie uit uw taken, documenten en chats.
Deze contextuele AI kan het allemaal: samenvattingen van taken of documenten genereren, verbeteringen voor uw teksten voorstellen, content (tekst en afbeeldingen) creëren, projectupdates opstellen en nog veel meer, waardoor uw algehele productiviteit wordt verbeterd.
Voor elke willekeurige taak kan Brain verwijzen naar:
- Taken, subtaaken en taakhiërarchieën
- Statussen, prioriteiten, deadlines en afhankelijkheden
- Documenten gekoppeld aan projecten en taken
- Opmerkingen, beslissingen en lopende gesprekken
- Eigendom en verantwoordelijkheid binnen teams
Omdat Brain werkt binnen het model van toestemming van ClickUp, toont het alleen informatie die de gebruiker mag zien.
In plaats van afzonderlijke output te genereren, redeneert de AI op basis van live werkruimtegegevens en komt met antwoorden die de werkelijke uitvoeringsstatus weerspiegelen.
⭐ Een bonus over het gebruik van ClickUp AI : ClickUp Brain kan ook spreadsheets voor u analyseren! Upload uw spreadsheet gewoon door te chatten en vraag het om de gegevens te bekijken, samenvattingen te geven, belangrijke trends te benadrukken en specifieke vragen over de informatie te beantwoorden.
Samenvatten van de kennis van uw bedrijf met ClickUp Enterprise Search
Het grootste probleem met Claude is niet het samenvatten zelf. Het is vooral het verkrijgen van de gegevens voor Claude.
Uw documenten staan verspreid over Google Drive, Slack, projectmappen en oude e-mailthreads. Voordat u zelfs maar begint met samenvatten, bent u al bezig met handmatig zoeken en exporteren. Dat is waar de echte tijd aan gaat.
ClickUp's Enterprise Search maakt daar een einde aan. Het scant documenten, taken, opmerkingen en gekoppelde apps zoals Google Drive en SharePoint. Het enige wat u hoeft te doen is een vraag in natuurlijke taal stellen, en het zoekt in:
- ClickUp-taak, documenten, opmerkingen en bijlagen
- Bestanden die zijn opgeslagen in tools met een verbinding, zoals Google Drive, GitHub, SharePoint en meer
- Werkruimtegeschiedenis en beslissingen die anders in threads zouden verdwijnen
In tegenstelling tot traditionele zoekopdrachten op trefwoorden, geeft Brain antwoorden en gerelateerde bestanden op basis van hoe het werk is georganiseerd. Dit is vooral waardevol in grote werkruimten waar informatie versnipperd is over projecten, teams en tools.
In plaats van door mappen of dashboards te zoeken, kunnen teams vragen stellen zoals:
- "Welke beslissingen zijn er vorig kwartaal genomen over de prijsstelling?"
- "Welke taken vermelden deze clientvereiste?"
- "Waar hebben we de definitieve goedkeuring gedocumenteerd?"
Automatiseer het genereren van samenvattingen voor taken
Dat gezegd hebbende, is het maken van een samenvatting slechts het halve werk. De echte waarde komt pas wanneer die synthese iets wordt waarop uw hele team kan voortbouwen.
ClickUp Brain vat taken en projectupdates onderweg samen. Voeg AI Summary en AI Project Updates toe als twee kolommen in uw takenlijst en u krijgt zelfs automatische samenvattingen zonder elke taak afzonderlijk te openen.
📌 Bijvoorbeeld:
- Vat de huidige status van alle taken binnen het productlanceringsproject samen
- Wat is de laatste stand van zaken met betrekking tot de onboarding-taken van leveranciers?
- Geef me een kort overzicht van alle openstaande taken in de Q3-campagnewerkruimte
Eenmalige syntheses omzetten in gedeeld begrip
Samenvattingsprojecten met Claude eindigen wanneer de sessie eindigt.
De volgende keer dat u die samenvattingen wilt bijwerken, begint u helemaal opnieuw: context invoeren, bestanden opnieuw uploaden, het belang opnieuw uitleggen, prompts geven en verhalen testen. De synthese bouwt niet op zichzelf voort. Ze blijft gewoon statisch bestaan, totdat u haar handmatig opnieuw creëert.
Maakt het gemakkelijker om menselijk oordeel toe te passen op AI-output
Stel dat Claude vijf offertes van leveranciers samenvat en concludeert: "Leverancier A biedt de beste prijs-functie-verhouding. "
Maar het is uw team dat weet dat leverancier A slechte ondersteuning biedt en dat dit de reden was waarom uw laatste implementatie drie maanden achterliep op schema.
Als al uw samenvattingen in Claude zouden blijven staan, zou uw team geen mogelijkheid hebben om hun oordeel mee te nemen of te verwerken. Het gebrek aan samenwerkingsmogelijkheden van Claude betekent dat de synthese beperkt blijft tot dat chatvenster.
Met ClickUp is uw samenvatting niet beperkt tot wat AI extraheert. Het wordt een beslissingsinstrument waarmee uw team in realtime kan samenwerken en hun oordeel kan vormen.
Wanneer uw synthese is opgeslagen in ClickUp Docs, is het veel gemakkelijker om:
- Voer validatiecontroles uit: plaats rechtstreeks opmerkingen bij samenvattingssecties die moeten worden gevalideerd door teamleden te taggen.
- Contradicties markeren: markeer beweringen die niet overeenkomen met uw interne kennis en wijs iemand aan om deze te verifiëren.
- Koppel aannames aan tests: maak verbinding tussen synthesepunten en taken die ze in de praktijk zullen valideren (zoals 'de huidige ondersteunings-SLA van leverancier A verifiëren').
Experimenteer met meerdere AI-modellen
ClickUp Brain geeft u rechtstreeks vanuit uw werkruimte toegang tot meerdere AI-modellen, waaronder Claude Sonnet 4. U hebt geen aparte abonnementen of logins voor andere tools nodig om met verschillende AI-modellen te experimenteren.
U hoeft niet langer leverancierscontracten samen te vatten in Claude en vervolgens handmatig inzichten terug te kopiëren naar uw projectmanagementtool om vervolgacties te creëren. Uw team kan in realtime samenwerken aan die samenvattingen en bevindingen omzetten in actie zonder van tabblad te wisselen.
📌 Voorbeelden van gebruikssituaties:
- Gemini voor taken met veel informatie of kruisverwijzingen
- ChatGPT voor dagelijkse uitvoering en snelle concepten
- Claude voor analyse en synthese van lange teksten
✏️ Aantekening: Alle toegang tot modellen wordt geabstraheerd via ClickUp Brain. Dit betekent dat het gebruik van AI gecentraliseerd, met toestemming en controleerbaar blijft binnen de ClickUp-werkruimte. Dit voorkomt de fragmentatie die ontstaat wanneer teams gebruikmaken van meerdere afzonderlijke AI-tools.
Automatiseer samenvattingstaken met Super Agents
De Super Agents van ClickUp zijn ontworpen om op basis van die inzichten te handelen zonder dat u hen daarvoor hoeft aan te sporen.
Het zijn omgevings-AI-assistenten die continu observeren wat er in uw werkruimte gebeurt. Ze reageren op veranderingen in taken, nieuwe documentuploads, verschuivingen in de tijdlijn en projectmijlpalen, zonder dat u elke keer handmatig een samenvatting hoeft te triggeren.
📌 Voorbeelden van wat een Super Agent voor u kan doen
- Controleer een contractenmap en vat nieuwe leveranciersovereenkomsten automatisch samen zodra ze worden geüpload, waarbij u belangrijke termen markeert die afwijken van uw standaardsjabloon.
- Genereer wekelijkse syntheserapporten door updates uit vergaderaantekeningen, taakopmerkingen en projectdocumenten te halen en plaats de geconsolideerde samenvatting vervolgens elke vrijdag op uw leiderschapskanaal.
- Detecteer wanneer onderzoekstaken als voltooid zijn gemarkeerd en compileer automatisch bevindingen uit bijlagen in één samenvatting document.
- Blijf bij kwartaalrapporten van verschillende afdelingen en trigger vergelijkende samenvattingen wanneer alle teams hun updates hebben ingediend.
Dit betekent dat uw synthese van meerdere documenten niet stopt wanneer de sessie van Claude eindigt. Het wordt een terugkerende werkstroom die op de achtergrond draait, waardoor uw team op één lijn blijft zonder handmatige tussenkomst.
Bekijk deze video om te zien hoe ClickUp Super Agents gebruikt 👇
Spraakgestuurde documentsynthese
Wanneer u naar zeven juridische contracten staart en probeert een logische samenvatting te maken, onderbreekt het typen van instructies uw denkproces. U raakt de thread kwijt terwijl u beschrijft hoe u de output moet structureren en welke aansprakelijkheidsvoorwaarden u moet vergelijken.
Met Talk to Text van ClickUp kunt u uw samenvattingsbehoeften zonder moeite verwoorden. Spreek op natuurlijke wijze over wat de documenten bevatten, hoe ze zich tot elkaar verhouden en wat u eruit wilt halen. Definieer uw analysecriteria, specificeer de outputstructuur en verduidelijk randgevallen – allemaal handsfree.
Voor het samenvatten van meerdere documenten betekent dit dat u:
- Dicteer gedetailleerde vergelijkingscriteria terwijl u contracten naast elkaar bekijkt.
- Tag vakexperts in opmerkingen wanneer u tegenstrijdigheden in onderzoeksrapporten ontdekt, zodat zij onmiddellijk bij het validatieproces kunnen worden betrokken.
- Zet gesproken observaties om in gestructureerde documenten die uw redenering weergeven waarom bepaalde documenten anders moeten worden gewogen.
- Maak vervolgtaken op basis van syntheses, zodra deze beschikbaar zijn, zonder te hoeven pauzeren om de context uit te typen.
Bouw multi-document intelligence op met ClickUp
De meeste AI-tools bevinden zich naast uw werk. De Converged AI-werkruimte van ClickUp bevindt zich erin.
ClickUp combineert AI met live projecten, taken, documenten, gesprekken en tijdlijnen in één systeem. Dat betekent dat AI niet alleen begrijpt wat u vraagt, maar ook wat er al gebeurt, wat er geblokkeerd is en wat er vervolgens moet gebeuren.
Het voordeel van convergentie betekent:
- Context leeft waar werk plaatsvindt, niet in gekopieerde prompts.
- Eigendom en tijdlijnen zorgen voor verantwoordelijkheid
- Uw AI-teamgenoten, Super Agents, doen het zware werk voor u.
Klaar om aan de slag te gaan? Meld u gratis aan bij ClickUp ✅
Veelgestelde vragen
Ja, Claude kan tot 20 bestanden tegelijk analyseren en samenvatten met een contextvenster van 200K tokens, waardoor het geschikt is voor het samenvatten van meerdere documenten.
Claude kan tot 20 bestanden tegelijk verwerken, elk met een maximale capaciteit van 30 MB. Voor het beste resultaat kunt u documenten het beste per thema of periode batchgewijs verwerken in plaats van alles in één keer te uploaden.
De nauwkeurigheid van Claude bij het samenvatten van meerdere documenten hangt af van de kwaliteit van de bestanden, de specificiteit van de prompts, de aard van de content en uw vermogen om begeleiding te bieden. Claude controleert of verifieert zelf geen feiten of tegenstrijdige informatie, maar synthetiseert alleen wat u hem geeft.
Claude kan tegenstrijdigheden tussen bronnen aan het licht brengen en verschillende perspectieven vergelijken, maar het zal niet bepalen welke bron correct is, tenzij u evaluatiecriteria in uw prompt opgeeft.
Nee, het is handmatig onmogelijk om elke bewering in abstractieve samenvattingen te verifiëren – teams zouden documenten in detail moeten analyseren, wat het doel van samenvatting tenietdoet. Gebruik in plaats daarvan begeleide prompts om directe citaten voor kritieke beweringen op te vragen, vraag Claude om bronnen voor belangrijke bevindingen te citeren en laat het onzekere gebieden markeren, zodat u precies weet waar u uw verificatie-inspanningen op moet richten.