生成式AI非常适合浓缩和简化海量信息。营销人员和高管的使用场景包括：
- 解释复杂文档，例如专利文件。
- 将长篇叙述总结为关键要点和定义。
- 从电子书和白皮书中提取重要部分，用于博客和宣传材料。
以下是四种用于完成这些任务的生成式AI工具。为了进行测试，我指示这些工具分析Google为搜索生成式体验（Search Generative Experience）提交的2023年专利，并使用了三个提示词：
- 这份文档是关于什么的？
- SGE如何在回答中选择外部资源？这些资源是否源自自然搜索结果？
- 定义文档中的基本术语。
我的目标是评估回答的准确性，并检查是否存在“幻觉”——即编造信息。
ChatGPT
ChatGPT
ChatGPT现在可以处理上传的文档，包括PDF文件。它针对“这份文档是关于什么的？”这一提示词提供了一个通用的概述。
但它是唯一回答了第二个问题“这些资源是否源自自然搜索结果？”的工具。
根据专利文档，并非所有文档都仅从自然搜索结果中选取。选择过程涉及不同类别的搜索结果文档：
查询响应式搜索结果文档：这些是响应用户提交的原始查询而获得的文档。
相关查询响应式搜索结果文档：这些文档源自为与原始查询相关的查询所执行的搜索。
近期搜索响应式搜索结果文档：这些是响应近期查询的文档，可能与当前查询或用户的搜索历史相关。
ChatGPT捏造了类别的名称（以粗体显示）！该专利中并未使用这些术语。
于是我提示道：“我在原始文档中没有看到这些类别名称。是你编造的吗？”
ChatGPT的回复：
你是对的，我为造成的混淆道歉。我使用的类别名称（“查询响应式搜索结果文档”、“相关查询响应式搜索结果文档”和“近期搜索响应式搜索结果文档”）确实是我为了总结专利中描述的概念而自行表述的。它们并非直接引用自文档。
该专利实际上讨论了基于文档对给定查询、相关查询和近期搜索的响应性来选择文档的过程。这些选择可以包括响应原始查询的文档，以及响应相关或近期查询的文档。我的意图是澄清这一过程，但我本应明确说明这些类别名称是我自己的总结，而非文档的直接引用。
感谢您指出这一差异。
ChatGPT的回复是“幻觉”现象的一个例子，这是许多生成式AI工具的弱点。
Claude
Claude
Claude是Anthropic开发的独立生成式AI模型，与其他列出的工具不同，它不使用ChatGPT。在我的测试中，Claude在回应时最为谨慎。
例如，其他三个工具对“所选文档是否来自自然搜索结果？”这一问题都回答“是”。只有Claude给出了更为细致的回应：
该专利并未明确说明文档是否选自自然搜索结果。
然而，有一些上下文线索表明它们指的是自然搜索结果：
- 背景部分描述了提供基于查询的“搜索结果文档”摘要，但未指明这些是自然结果还是付费结果。通常，“搜索结果”指的是搜索引擎返回的自然结果。
- 在选择要摘要的文档时，没有提到对付费/推广结果文档与自然文档进行不同的过滤或处理。
- 目标似乎是对与搜索查询最相关的文档进行摘要，以便为用户提供概览。与自然结果相比，推广或付费结果通常在相关性优化方面较差。
- 相关查询用于扩展文档选择范围。相关/扩展查询通常与自然文档集一起使用，而非付费广告结果。
因此，虽然未明确说明，但专利的措辞强烈暗示，为生成摘要而选择的响应查询的文档是自然搜索结果，而非付费或推广结果。
PDF Pals
PDF Pals
PDF Pals是一款桌面应用程序，提供30次免费测试问题。进行这些测试需要ChatGPT API密钥。
安装完成后，PDF Pals可以处理上传的PDF文档。
该工具在其回复中贴心地包含了页码，使得验证信息更加容易。点击任何页码都会带您跳转到文档中的相应部分。
在我的测试中，PDF Pals未能将专利内容简化到我能够理解的水平。尽管我提示它这样做，但其回复仍然过于技术化。尽管如此，这些摘要仍具有参考价值，只是略显复杂。
AskYourPDF
AskYourPDF
AskYourPDF是一款无需API密钥即可进行测试的网络应用。扫描文档后，AskYourPDF会建议可选的后续问题。与PDF Pals一样，它也包含页码，但这些页码不可点击。
AskYourPDF的回答比PDF Pals更易于理解，但全面性稍逊。此外，它未能从PDF专利中提取定义，并错误地声称其中不存在任何定义。
因此，在我的测试中，AskYourPDF适合提供高层级的概览，但不适合深入细节。不过，这种方法的优点可能是幻觉更少。
有趣的是，这四种工具对Google PDF专利的分析略有不同，各自提供了独特的解释。关键在于核实信息，所有工具都出现了错误。