วิธีใช้ Claude สำหรับการสรุปหลายเอกสาร

ในยุคที่ทุกคนถูกคาดหวังให้ทำงานมากขึ้นภายในเวลาที่น้อยลง ประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด

คุณไม่มีเวลาที่จะอ่านสัญญาของผู้ขายหลายฉบับหรือจำรายละเอียดปลีกย่อยทั้งหมด

เข้าสู่: AI เพื่อสรุปเอกสารให้คุณ

โคล้ด ผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์โดย Anthropic ถูกสร้างขึ้นเพื่อรับและวิเคราะห์ไฟล์หลายไฟล์พร้อมกัน

ในบล็อกนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นวิธีการใช้ Claude สำหรับการสรุปเอกสารหลายฉบับด้วยรูปแบบการกระตุ้นและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด นอกจากนี้ยังมีข้อจำกัดที่คุณอาจพบเจอและวิธีแก้ไขในกรณีเหล่านั้น

การสรุปหลายเอกสารหมายถึงอะไรจริง ๆ

การสรุปหลายเอกสารหมายถึงความสามารถของ Claude ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจากเอกสารหลายฉบับให้กลายเป็นสรุปที่สอดคล้องกันเพียงฉบับเดียว สามารถวิเคราะห์ได้สูงสุดถึง 20 ไฟล์ต่อครั้ง (แต่ละไฟล์ขนาดไม่เกิน 30 MB) โดยมีขนาดบริบทสูงสุด 200,000 โทเคน

นอกจากนี้ Claude ยังมีความสามารถในการสรุปแบบดึงข้อมูลและสรุปแบบสังเคราะห์ได้ดี สามารถเชื่อมโยงแนวคิดระหว่างเอกสารต่างๆ ระบุรูปแบบและความขัดแย้ง ดึงข้อมูลสำคัญ และรวมข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อสร้างสรุปที่ละเอียดอ่อนและช่วยในการตัดสินใจ

ตำแหน่งของโคลดในงานเอกสารหลายฉบับ

โคล้ดคือผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นเพื่อการวิเคราะห์เอกสารอย่างลึกซึ้ง ใช้เพื่อสรุปเอกสารจำนวนมากหรือเมื่อคุณกำลังจัดการกับเอกสารเพียงฉบับเดียวที่ยาวเกินไปที่จะประมวลผลด้วยตนเอง

ข้อดีคือ Claude สามารถวิเคราะห์ไฟล์หลายไฟล์พร้อมกันได้ โดยสรุปข้อสรุปจากแต่ละไฟล์และช่วยให้คุณตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานและปราศจากข้อผิดพลาด

นี่คือสถานการณ์ต่าง ๆที่คุณสามารถใช้ Claude AIเพื่อสรุปเอกสารหลายฉบับได้:

วิธีใช้ Claude สำหรับการสรุปเนื้อหาหลายเอกสาร

นี่คือวิธีการใช้ Claude สำหรับการสรุปหลายเอกสาร 👇

1. กำหนดเกณฑ์ความสำเร็จ

คุณจะนิยามว่าอะไรคือการสรุปที่ดี?

นี่คือเกณฑ์บางประการในการประเมินคุณภาพของสรุปตามกรณีการใช้งานของคุณ:

2. เตรียมข้อมูล

โคล้ดทำงานได้ดีเพียงเท่าข้อมูลที่คุณให้เท่านั้น

อย่าลืมทำความสะอาดและจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณเมื่อสรุปหลายไฟล์ หากไม่มีโครงสร้างและความชัดเจน Claude อาจแสดงข้อมูลที่ผิดเพี้ยนและสร้างรายละเอียดขึ้นมาเอง

นี่คือสิ่งที่คุณควรทำเพื่อเตรียมข้อมูลของคุณก่อนที่คุณจะอัปโหลดเอกสาร:

ก่อนอัปโหลด ให้รันคำสั่ง lint หรือตรวจสอบคุณภาพเพื่อให้แน่ใจว่าไฟล์ของคุณถูกจัดรูปแบบอย่างถูกต้องและปราศจากข้อผิดพลาดในการเข้ารหัสที่อาจส่งผลต่อการประมวลผลของ Claude

3. ตั้งโปรเจ็กต์ของโคล้ดหรือดำเนินการต่อกับการสนทนาของโคล้ด

คุณสามารถเริ่มการสรุปได้ใน Claude Chat ปกติ แต่สำหรับงานสรุปที่ต้องครอบคลุมหลายเซสชั่นและมีการทำซ้ำ ให้ตั้งค่าโปรเจ็กต์ Claude ไว้ ด้วยวิธีนี้ คุณไม่ต้องสร้างบริบทขึ้นมาใหม่ซ้ำ ๆ

เมื่อตั้งค่าโครงการ ให้กำหนดค่าองค์ประกอบเหล่านี้:

กำหนดคำแนะนำโครงการ

ใช้ข้อความแจ้งเตือนของระบบเพื่อกำหนดโทนเสียง ความลึก รูปแบบ และโครงสร้างสำหรับงานที่ทำซ้ำ เพื่อให้ Claude รักษาความสม่ำเสมอในทุกบทสรุป

เลือกโมเดล Claude ที่เหมาะสม

โซเน็ต สำหรับการสร้างสรุปจากเอกสารมาตรฐาน, Opus เมื่อคุณต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกจากแหล่งข้อมูลที่ขัดแย้งกัน, และ Claude Haiku เมื่อคุณต้องการผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

อัปโหลดไฟล์อ้างอิง

อัปโหลดเอกสารอ้างอิงและเอกสารประกอบที่ Claude จะต้องการใช้ในหลายเซสชันของการสรุปข้อมูล ตัวอย่างของเอกสารบริบท ได้แก่:

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะสรุปแล้ว เมื่อคุณกำหนดค่าโปรเจกต์เรียบร้อยแล้ว เพียงอัปโหลดเอกสารที่คุณต้องการวิเคราะห์ในแชทใหม่ และขอให้ Claude สรุปให้

โคล้ดจะนำคำแนะนำของโครงการของคุณไปใช้กับสรุปทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

4. ใช้งานเทคนิคการสรุปขั้นสูง

เพื่อสร้างสรุปที่มีความหมายและเหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ คุณจำเป็นต้องแนะนำแนวทางให้ Claude ในการดำเนินงานนี้ ต่อไปนี้คือสามเทคนิคที่ได้ผลดีสำหรับการสรุปเนื้อหาจากเอกสารหลายฉบับ:

การสรุปเนื้อหาโดยมีคำแนะนำ

เมื่อเอกสารมีขนาดใหญ่และครอบคลุมมุมมองต่าง ๆ ของหัวข้อเดียวกัน คุณสามารถให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับสิ่งที่ควรให้ความสำคัญในเอกสารของคุณได้—ข้อมูลทางการเงิน ช่องว่างของวิธีการ ความกังวลของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หรือสิ่งที่สำคัญสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

ตัวอย่างของคำแนะนำแบบมีแนวทาง ได้แก่:

การสรุปเนื้อหาแบบเมตา

นี่มีประโยชน์เมื่อคุณกำลังจัดการกับเอกสารยาวที่อาจเกินขีดจำกัดของโทเค็นหากประมวลผลพร้อมกัน หรือเมื่อเอกสารแต่ละฉบับต้องการสรุปของตัวเองก่อนที่คุณจะสามารถมองเห็นภาพใหญ่ได้

ในกรณีเช่นนี้ ให้สรุปโดยการแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนย่อย ๆ ที่สามารถจัดการได้ และประมวลผลแต่ละส่วนแยกกัน จากนั้นนำสรุปของแต่ละส่วนมารวมกันเพื่อสร้างสรุปเมตาของเอกสารทั้งหมด นี่คือวิธีการทำงานในทางปฏิบัติ:

ขั้นตอนที่ 1: อัปโหลดไฟล์ของคุณและขอให้ Claude สรุปแต่ละไฟล์แยกกัน ตัวอย่างเช่น: "สรุป Legal_Contract_A.pdf โดยเน้นที่ข้อกำหนดความรับผิดและเงื่อนไขการยกเลิก" จากนั้นทำซ้ำสำหรับสัญญา B, C และ D

ขั้นตอนที่ 2: นำสรุปแต่ละรายการมาและขอให้ Claude สร้างสรุปเมตา

ตัวอย่างข้อความกระตุ้น:

คุณกำลังตรวจสอบสรุปจากรายงานการวิจัยตลาดห้าฉบับที่แตกต่างกัน (Q1_2024 ถึง Q1_2025) รวมสรุปแต่ละฉบับเหล่านี้เข้าด้วยกันเป็นการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกันซึ่งติดตาม:

1. แนวโน้มความรู้สึกของลูกค้าตามช่วงเวลา

2. คำขอคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เกิดขึ้นในทุกไตรมาส

3. การเปลี่ยนแปลงในตำแหน่งการแข่งขันที่ผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวถึง

4. การเปลี่ยนแปลงในความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาหรือข้อจำกัดทางงบประมาณ

5. ความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ในความชอบ (หากมีการบันทึกไว้)

นำเสนอผลการค้นพบในรูปแบบการเล่าเรื่องที่แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการตลอดห้าไตรมาส ระบุข้อขัดแย้งใด ๆ ระหว่างรายงานและบันทึกไตรมาสที่แสดงการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าที่สำคัญที่สุด

เอกสารดัชนีสรุป

เอกสารที่ถูกจัดทำดัชนีแบบสรุปเป็นวิธีการขั้นสูงสำหรับการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ที่ทำงานในระดับเอกสาร

วิธีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการค้นหาข้อมูลที่แม่นยำมีความสำคัญ—เช่น เมื่อคุณต้องการติดตามว่าเอกสารใดสนับสนุนข้อกล่าวอ้างเฉพาะ หรือเมื่อการปฏิบัติตามข้อกำหนดต้องการการอ้างอิงแหล่งที่มา นี่คือวิธีการทำงาน:

ตัวอย่างข้อความกระตุ้น:

จากคำถามและบทสรุปเอกสารต่อไปนี้ โปรดระบุเอกสารที่มีความเกี่ยวข้องมากที่สุด จากนั้นสกัดข้อความเฉพาะที่เป็นคำตอบของคำถาม

คำถาม: ภาระผูกพันตามสัญญาของเราคืออะไรหากผู้ขายประสบกับการละเมิดข้อมูลที่ส่งผลกระทบต่อข้อมูลลูกค้า?

เอกสาร: Vendor_Contract_A. pdf, Vendor_Contract_B. pdf, Vendor_Contract_C. pdf, Vendor_Contract_D. pdf

ขั้นตอน:

• บทสรุปการทบทวนของสัญญาทั้งสี่ฉบับ
• จัดอันดับว่าสัญญาใดมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดกับภาระผูกพันในการละเมิดข้อมูล
• จากสัญญาที่ได้รับการจัดอันดับสูงสุด ให้สกัดข้อความที่ระบุข้อกำหนดที่ครอบคลุมการแจ้งเตือนการละเมิด ความรับผิด ข้อกำหนดในการแก้ไข และการชดใช้ค่าเสียหาย
• รักษาภาษาทางกฎหมายต้นฉบับไว้สำหรับแต่ละข้อ
• โปรดระบุชื่อไฟล์สัญญาและหมายเลขหมวดสำหรับแต่ละข้อที่ถูกคัดลอก

สำหรับทีมที่ต้องการทำงานสรุปข้อมูลซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ คุณสามารถเขียนโค้ดเพื่อโต้ตอบกับ API ของ Claude และประมวลผลการสรุปข้อมูลโดยใช้โปรแกรมได้

5. ประเมินสรุป

ตอนนี้ให้ประเมินสรุปตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถทำได้:

คำแนะนำ: กรุณาประเมินสรุปผลการปฏิบัติงานข้ามสายงานประจำไตรมาสที่ 1 ปี 2024 ที่คุณเพิ่งสร้างขึ้น โดยเปรียบเทียบกับเกณฑ์การให้คะแนนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ให้คะแนนแต่ละเกณฑ์ในระดับ 1-5 พร้อมอธิบายเหตุผลสำหรับแต่ละคะแนน และข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุง

6. ส่งออกสรุป

ส่งออกสรุปที่สร้างขึ้นไปยังที่ที่ทีมของคุณสามารถดำเนินการต่อได้ ท้ายที่สุดแล้ว สรุปมีไว้เพื่อให้งานดำเนินต่อไปและสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ Claude ช่วยให้คุณส่งออกสรุปโดยละเอียดในรูปแบบต่างๆ ได้:

กลยุทธ์การกระตุ้นที่ทำงานได้สำหรับการสรุปเอกสารหลายฉบับ

การสรุปหลายเอกสารจะซับซ้อนเมื่อคุณคาดหวังให้ Claude รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ โดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน

นี่คือกลยุทธ์การกระตุ้นที่คุณสามารถนำไปใช้ได้สำหรับกรณีการใช้งานต่าง ๆ:

การสังเคราะห์ข้อมูลที่ขัดแย้งกันจากแหล่งต่าง ๆ

เมื่อเอกสารที่ให้มาขัดแย้งกันในเรื่องข้อเท็จจริง ระยะเวลา หรือรายละเอียดสำคัญใด ๆ อย่าปล่อยให้ Claude เป็นผู้ตัดสินใจเลือกเวอร์ชันที่ดีที่สุด

💡 นี่คือรูปแบบการกระตุ้นให้ทำตาม:

🤖 ตัวอย่างคำสั่ง: ฉันได้อัปโหลดรายงานการวิเคราะห์คู่แข่งสามฉบับ (Report_Q1. pdf, Report_Q2. pdf, Report_Q3. pdf) เกี่ยวกับการประมาณการส่วนแบ่งตลาดในอุตสาหกรรมของเรา สรุปประเด็นสำคัญ แต่ให้ระบุจุดที่รายงานมีความเห็นไม่ตรงกันเกี่ยวกับเปอร์เซ็นต์ส่วนแบ่งตลาดหรือการคาดการณ์การเติบโต พร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา

การสร้างบทสรุปเปรียบเทียบ

เมื่อคุณต้องการให้โคลดเปรียบเทียบเอกสารหลายฉบับเคียงข้างกัน การจัดโครงสร้างมีความสำคัญ หากไม่มีเกณฑ์การเปรียบเทียบที่ชัดเจน คุณจะได้รับเพียงความแตกต่างในระดับผิวเผินซึ่งไม่ช่วยให้คุณตัดสินใจอะไรได้

💡 นี่คือรูปแบบการกระตุ้นที่ควรปฏิบัติตาม:

🤖 ตัวอย่างคำสั่ง: เปรียบเทียบข้อเสนอจากผู้ขายทั้งสี่รายนี้และสร้างตารางสรุปเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายเบื้องต้น ค่าธรรมเนียมการอนุญาตใช้งานรายปี ระยะเวลาการดำเนินการ การบูรณาการที่ต้องการ และการสนับสนุนการย้ายข้อมูล โปรดทำเครื่องหมายผู้ขายที่ขาดการบูรณาการที่สำคัญที่เราต้องการ

การรักษาการอ้างอิงและการติดตามแหล่งที่มา

ในการทำงานกับเอกสารหลายฉบับ คุณจำเป็นต้องติดตามข้อกล่าวหาหรือข้อมูลกลับไปยังไฟล์เฉพาะเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง การปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือการติดตามผล

💡 นี่คือรูปแบบการกระตุ้นที่ควรปฏิบัติตาม:

🤖 ตัวอย่างคำสั่ง: สรุปผลการค้นพบจากรายงานการทดลองทางคลินิกทั้งแปดฉบับเกี่ยวกับประสิทธิผลของการรักษา X สำหรับทุกข้ออ้างเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ผลข้างเคียง หรือผลลัพธ์ของผู้ป่วย ให้อ้างอิงรายงานการทดลองเฉพาะและส่วนที่ข้อมูลนั้นปรากฏอยู่ ใช้รูปแบบดังนี้: [การค้นพบ] (แหล่งที่มา: Trial_Report_2024_Q2. pdf, ส่วนผลลัพธ์, หน้า 14) หากข้อสรุปใดจำเป็นต้องรวมข้อมูลจากหลายรายงาน โปรดระบุไว้อย่างชัดเจน

ระบุช่องว่างของความคุ้มครองในชุดเอกสารของคุณ

เมื่อคุณกำลังทำงานกับเอกสารหลายฉบับที่ควรครอบคลุมหัวข้อเดียวกัน การขาดข้อมูลสำคัญมีความสำคัญเท่ากับการเข้าใจประเด็นร่วมกัน Claude สามารถช่วยคุณระบุช่องว่างเหล่านั้นได้

💡 นี่คือรูปแบบการกระตุ้นให้ทำตาม:

🤖 ตัวอย่างข้อความกระตุ้น: วิเคราะห์เอกสารการวางแผนกลยุทธ์ทั้งห้าฉบับจากแผนกต่างๆ (ฝ่ายขาย, ฝ่ายการตลาด, ฝ่ายผลิตภัณฑ์, ฝ่ายวิศวกรรม, ฝ่ายความสำเร็จของลูกค้า) แต่ละฉบับควรระบุเป้าหมายสำหรับปี 2025, ข้อกำหนดด้านงบประมาณ, ความต้องการจำนวนบุคลากร, และโครงการสำคัญ ระบุแผนกที่ขาดองค์ประกอบใด ๆ และทำเครื่องหมายจุดที่เป้าหมายจากแผนกต่าง ๆ อาจขัดแย้งกัน

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: สร้างคลังคำถามสำหรับ Claudeสำหรับสถานการณ์การสรุปที่แตกต่างกัน—การวิเคราะห์สัญญาผู้ขาย, การสังเคราะห์งานวิจัย, การรวบรวมรายงานประจำไตรมาส, การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า เป็นต้น ด้วยวิธีนี้ ทีมของคุณจะสามารถมีองค์ความรู้ที่สถาบันได้ของคำถามที่สามารถใช้เป็นแม่แบบและทดลองใช้ได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการแปลเอกสารหลายฉบับ

ใช้ Claude สำหรับการสรุปเอกสารหลายฉบับเป็นครั้งแรกใช่ไหม? นี่คือแนวทางที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น:

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

นี่คือข้อผิดพลาดบางประการที่ควรหลีกเลี่ยงเมื่อใช้ Claude ในการสรุปเอกสารหลายฉบับพร้อมกัน และสิ่งที่ควรทำแทน:

ขีดจำกัดที่แท้จริงของ Claude สำหรับการสรุปเนื้อหาหลายเอกสาร

Claude AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อการสรุปเอกสารหลายฉบับ แต่เพียงเท่านั้น เมื่อโครงการของคุณก้าวไปสู่การปฏิบัติ คุณจะเริ่มสังเกตเห็นข้อจำกัดต่อไปนี้ 👇

ที่ที่การสังเคราะห์เอกสารหลายฉบับได้ผลจริง (และเหตุผลที่ทีมเลือกใช้ ClickUp)

แม้ว่าโคล้ดจะทำงานหนักในการสรุปเอกสารหลายฉบับ คุณก็ยังจำเป็นต้องมีระบบแยกต่างหากเพื่อเก็บรักษาสรุปเหล่านั้นให้เข้าถึงได้ง่าย มีสถานที่สำหรับดำเนินการตามสรุปเหล่านั้น มีที่ที่ช่วยให้โครงการดำเนินต่อไปได้ แทนที่จะปล่อยให้ความรู้เชิงลึกถูกทิ้งไว้โดยไม่ถูกนำไปใช้

นั่นคือสิ่งที่ClickUp แอปทุกอย่างสำหรับการทำงาน มอบให้คุณ

พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์นี้เชื่อมต่อโครงการ เอกสาร การแชท งาน และความรู้เข้าด้วยกัน

ไม่จำเป็นต้องคัดลอกและวางสรุประหว่างเครื่องมือเพื่อให้ทีมของคุณดำเนินการตามได้

นี่คือวิธีการทำงาน

จัดโครงสร้างและจัดเก็บการสังเคราะห์ของคุณใน ClickUp Docs

ใช้ClickUp Docsเป็นพื้นที่ความรู้กลาง

เขียนและจัดเก็บเอกสารโครงการใน Docs คุณสามารถจัดโครงสร้างข้อมูลด้วยหน้าย่อย ฝังวิดีโอ YouTube เพิ่มตารางและไฟล์ PDF ฯลฯ

ในฐานะที่เป็นพื้นที่ทำงานร่วมกัน คุณสามารถแท็กสมาชิกในทีมด้วยความคิดเห็นและมอบหมายรายการที่ต้องดำเนินการได้ จากนั้นสามารถแปลงเป็นงานที่สามารถติดตามได้

ต่อไปนี้ คุณสามารถขอให้ AI สรุปข้อความให้คุณได้ ให้คำแนะนำเกี่ยวกับโทนของสรุป ระดับความอ่านง่าย และกลุ่มเป้าหมายเพื่อให้สรุปมีความเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ที่รู้งานของคุณทุกอย่าง

หากคุณต้องการ AI ที่ทำงานได้เหมือนมนุษย์ในพื้นที่ทำงานของคุณClickUp Brainจะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากงาน เอกสาร และการสนทนาของคุณ

AI เชิงบริบทนี้สามารถทำได้ทุกอย่าง—สร้างสรุปงานหรือเอกสาร, แนะนำการปรับปรุงงานเขียนของคุณ, สร้างเนื้อหา (ข้อความและรูปภาพ), ร่างการอัปเดตโครงการ, และอื่นๆ อีกมากมาย—เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณโดยรวม

สำหรับงานใด ๆ ที่ได้รับมอบหมาย, Brain สามารถอ้างอิงได้:

เนื่องจาก Brain ทำงานภายใต้ระบบสิทธิ์ของ ClickUp จึงจะแสดงข้อมูลเฉพาะที่ผู้ใช้ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงเท่านั้น

แทนที่จะสร้างผลลัพธ์แยกออกมาต่างหาก AI จะใช้เหตุผลกับข้อมูลในพื้นที่ทำงานแบบเรียลไทม์ และให้คำตอบที่สะท้อนสถานะการทำงานจริง

สรุปความรู้ทั่วทั้งบริษัทของคุณด้วย ClickUp Enterprise Search

ความขัดแย้งที่ใหญ่ที่สุดกับโคล้ดไม่ใช่การสรุปเอง แต่เป็นการนำข้อมูลไปให้โคล้ดตั้งแต่แรก

เอกสารของคุณกระจัดกระจายอยู่ใน Google Drive, Slack, โฟลเดอร์โปรเจกต์ และอีเมลเก่า ๆ ก่อนที่คุณจะเริ่มสรุปข้อมูล คุณต้องเสียเวลาไปกับการค้นหาและส่งออกข้อมูลด้วยตนเอง นั่นแหละคือเวลาที่หายไปจริง ๆ

ClickUp's Enterprise Searchช่วยตัดปัญหาเหล่านั้นออกไป มันจะสแกนข้ามเอกสาร งาน ความคิดเห็น และแอปที่เชื่อมต่อ เช่น Google Drive และ SharePoint ทั้งหมดที่คุณต้องทำคือถามด้วยภาษาธรรมชาติ แล้วมันจะค้นหาข้าม:

ต่างจากการค้นหาด้วยคำหลักแบบดั้งเดิม Brain จะให้คำตอบและไฟล์ที่เกี่ยวข้องตามวิธีการจัดระเบียบงาน ซึ่งสิ่งนี้จะมีคุณค่าอย่างยิ่งในพื้นที่ทำงานขนาดใหญ่ที่ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ตามโครงการ ทีม และเครื่องมือต่างๆ

แทนที่จะต้องค้นหาผ่านโฟลเดอร์หรือแดชบอร์ด ทีมสามารถถามคำถามเช่น:

อัตโนมัติการสร้างสรุปสำหรับงาน

อย่างไรก็ตาม การได้สรุปเพียงอย่างเดียวเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของงานเท่านั้น คุณค่าที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อการสังเคราะห์นั้นกลายเป็นสิ่งที่ทีมของคุณทั้งหมดสามารถนำไปต่อยอดได้

ClickUp Brain สรุปงานและการอัปเดตโครงการขณะที่คุณเดินทาง เพิ่มสรุป AI และการอัปเดตโครงการ AI เป็นสองคอลัมน์ในรายการงานของคุณ และคุณจะได้รับสรุปโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเปิดงานแต่ละรายการแยกกัน

📌 ตัวอย่างเช่น:

เปลี่ยนการสังเคราะห์ครั้งเดียวให้กลายเป็นความเข้าใจร่วมกัน

โครงการสรุปเนื้อหาที่ดำเนินการกับ Claude จะสิ้นสุดเมื่อสิ้นสุดเซสชัน

ครั้งต่อไปที่คุณต้องการอัปเดตสรุปเหล่านั้น คุณจะต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด—ป้อนบริบท อัปโหลดไฟล์ใหม่ อธิบายความสำคัญใหม่ กำหนดคำสั่ง และทดสอบเนื้อหาใหม่ การสังเคราะห์ไม่ได้สร้างต่อจากเดิม มันเพียงแค่รออยู่ตรงนั้นอย่างนิ่งเฉย จนกว่าคุณจะสร้างมันขึ้นมาใหม่ด้วยตนเอง

ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มการตัดสินใจของมนุษย์เข้าไปในผลลัพธ์ของ AI

สมมติว่าโคล้ดสรุปข้อเสนอจากผู้ขายห้าคนและสรุปว่า "ผู้ขาย A เสนอราคาต่อคุณสมบัติที่ดีที่สุด"

แต่เป็นทีมของคุณที่รู้ว่า Vendor A มีการสนับสนุนที่แย่มากและเป็นสาเหตุที่ทำให้การติดตั้งครั้งล่าสุดของคุณล่าช้ากว่ากำหนดไปสามเดือน

ตอนนี้ หากสรุปทั้งหมดของคุณอยู่ใน Claude จะไม่มีทางให้ทีมของคุณสามารถนำการตัดสินใจหรือการประเมินของพวกเขาเข้ามาประกอบหรือซ้อนทับได้ ความสามารถในการทำงานร่วมกันของ Claude ที่ไม่มีอยู่หมายความว่า การสังเคราะห์จะยังคงถูกล็อกอยู่ในหน้าต่างแชทนั้น

ด้วย ClickUp การสรุปของคุณไม่ได้จำกัดอยู่แค่สิ่งที่ AI สกัดออกมาเท่านั้น แต่กลายเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจที่ช่วยให้ทีมของคุณสามารถทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์และเพิ่มชั้นการตัดสินใจของพวกเขาได้

เมื่อการสังเคราะห์ของคุณถูกเก็บไว้ใน ClickUp Docs, มันง่ายขึ้นมากที่จะ:

ทดลองใช้โมเดล AI หลายรูปแบบ

ClickUp Brain ให้คุณเข้าถึงโมเดล AI หลากหลายรูปแบบ รวมถึง Claude Sonnet 4 ได้โดยตรงภายในพื้นที่ทำงานของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องสมัครสมาชิกหรือเข้าสู่ระบบเครื่องมืออื่นเพิ่มเติมเพื่อทดลองใช้โมเดล AI ที่แตกต่างกัน

ไม่ต้องสรุปสัญญาของผู้ขายใน Claude แล้วคัดลอกข้อมูลเชิงลึกกลับไปยังเครื่องมือการจัดการโครงการของคุณเพื่อสร้างงานติดตามอีกต่อไป ทีมของคุณสามารถทำงานร่วมกันในสรุปเหล่านั้นได้แบบเรียลไทม์และเปลี่ยนข้อค้นพบให้เป็นการดำเนินการโดยไม่ต้องสลับแท็บ

📌 ตัวอย่างกรณีการใช้งาน:

ทำให้งานสรุปเป็นอัตโนมัติด้วย Super Agents

ClickUp's Super Agentsถูกสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นโดยไม่ต้องรอให้คุณสั่งการ

พวกเขาเป็นผู้ช่วย AI แบบรอบด้านที่คอยสังเกตการณ์สิ่งที่เกิดขึ้นในพื้นที่ทำงานของคุณอย่างต่อเนื่อง พวกเขาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในภารกิจ การอัปโหลดเอกสารใหม่ การเปลี่ยนแปลงในไทม์ไลน์ และเหตุการณ์สำคัญของโครงการ—โดยไม่ต้องให้คุณต้องกดสรุปข้อมูลด้วยตนเองทุกครั้ง

📌 ตัวอย่างสิ่งที่ซูเปอร์เอเจนต์สามารถทำได้เพื่อคุณ

นี่หมายความว่า การสังเคราะห์เอกสารหลายฉบับของคุณจะไม่หยุดเมื่อเซสชั่นของ Claude สิ้นสุดลง แต่จะกลายเป็นกระบวนการทำงานที่เกิดซ้ำอย่างต่อเนื่องในพื้นหลัง ทำให้ทีมของคุณทำงานร่วมกันได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

เพื่อดูการใช้งานจริง ชมวิดีโอนี้เกี่ยวกับวิธีที่ ClickUp ใช้ Super Agents 👇

การสังเคราะห์เอกสารด้วยเสียง

เมื่อคุณกำลังจ้องมองสัญญาทางกฎหมายเจ็ดฉบับ พยายามกระตุ้นให้มีการสรุปอย่างมีเหตุผล การพิมพ์คำสั่งออกไปทำให้การคิดของคุณหยุดชะงัก คุณจะสูญเสียประเด็นสำคัญไปกลางคันระหว่างการอธิบายวิธีการจัดโครงสร้างผลลัพธ์และเงื่อนไขความรับผิดที่ควรเปรียบเทียบ

ClickUp's Talk to Textช่วยให้คุณสามารถบอกความต้องการในการสรุปของคุณได้โดยไม่ต้องเสียเวลาพูดให้ชัดเจน คุณสามารถพูดอย่างเป็นธรรมชาติเกี่ยวกับสิ่งที่เอกสารมีอยู่ ความเกี่ยวข้องระหว่างเอกสาร และสิ่งที่คุณต้องการให้ดึงออกมาได้ กำหนดเกณฑ์การวิเคราะห์ของคุณ ระบุโครงสร้างของผลลัพธ์ และชี้แจงกรณีพิเศษได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องใช้มือ

สร้างปัญญาประดิษฐ์หลายเอกสารด้วย ClickUp

เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่จะอยู่ ข้างๆ งานของคุณ แต่ Converged AI Workspace ของ ClickUp จะอยู่ ภายในงานของคุณ

ClickUp ผสาน AI เข้ากับโครงการสด งาน เอกสาร การสนทนา และไทม์ไลน์ทั้งหมดไว้ในระบบเดียว นั่นหมายความว่า AI ไม่เพียงแต่เข้าใจสิ่งที่คุณถามเท่านั้น แต่ยังเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว สิ่งที่ถูกขัดขวาง และสิ่งที่ต้องดำเนินการต่อไปอีกด้วย

ประโยชน์ของการบรรจบกันหมายถึง:

พร้อมที่จะเริ่มต้นหรือยัง?ลงทะเบียนกับ ClickUp ฟรี✅

คำถามที่พบบ่อย

ใช่, Claude สามารถวิเคราะห์และสรุปได้ถึง 20 ไฟล์พร้อมกัน ด้วยหน้าต่างบริบท 200K token ทำให้เหมาะสำหรับการสังเคราะห์เอกสารหลายฉบับ

โคล้ดสามารถประมวลผลไฟล์ได้สูงสุด 20 ไฟล์พร้อมกัน โดยแต่ละไฟล์มีขนาดไม่เกิน 30 MB เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรจัดกลุ่มเอกสารตามหัวข้อหรือช่วงเวลา แทนการอัปโหลดทั้งหมดในความจุสูงสุด

ความแม่นยำของ Claude ในการสรุปเอกสารหลายฉบับขึ้นอยู่กับคุณภาพของไฟล์ ความเฉพาะเจาะจงของคำสั่ง ลักษณะของเนื้อหา และความสามารถของคุณในการให้คำแนะนำ Claude จะไม่ตรวจสอบข้อเท็จจริงหรือยืนยันข้อมูลที่ขัดแย้งกันเอง—มันจะเพียงแค่สังเคราะห์สิ่งที่คุณให้ไปเท่านั้น

โคลดสามารถเปิดเผยความขัดแย้งระหว่างแหล่งข้อมูลและเปรียบเทียบมุมมองที่แตกต่างกันได้ แต่จะไม่สามารถตัดสินได้ว่าแหล่งข้อมูลใดถูกต้อง เว้นแต่คุณจะระบุเกณฑ์การประเมินไว้ในคำแนะนำของคุณ

ไม่, การตรวจสอบทุกข้ออ้างในสรุปเชิงสังเขปด้วยตนเองนั้นเป็นไปไม่ได้—ทีมงานจะต้องวิเคราะห์เอกสารอย่างละเอียดถี่ถ้วน ซึ่งขัดกับจุดประสงค์ของการสรุปเนื้อหาโดยสิ้นเชิง ทางที่ดีควรใช้คำถามนำที่มีโครงสร้างชัดเจนเพื่อขอคำพูดโดยตรงสำหรับข้ออ้างที่สำคัญ ขอให้ Claude อ้างอิงแหล่งที่มาสำหรับข้อค้นพบสำคัญ และให้ระบบช่วยระบุประเด็นที่ไม่ชัดเจนหรือยังไม่มีข้อมูล เพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นการตรวจสอบได้อย่างตรงจุด