Conversation mit Gemini über
KI für großes Word-Dokument
Iko:
Ich möchte ein Word.doc 8 MB (99 % Text) von KI strukturieren
lassen (Nach Themen gruppieren, Index machen, Zusammenfassung von Gruppen...)
Welcher AI-Assistant kann mir dies machen?
Gemini AI-Assistant:
That's a manageable size for many more accessible AI tools.
Here are the best AI assistants and approaches for
structuring an 8 MB Word document (99% text), grouping by theme, creating an
index, and summarizing groups:
1. Dedicated AI Writing/Research Assistants
Several AI tools are designed with features for longer text
analysis, research, and content organization.
- ChatGPT
(Plus/Teams/Enterprise) or OpenAI's API:
- Pros:
Very capable of understanding context, identifying themes, summarizing,
and even suggesting index terms. With a paid subscription or API access,
you can use models like GPT-4, which has a larger context window (though
you'd still likely need to paste the document in chunks, or use an API to
manage the process).
- Cons:
You'd need to copy and paste sections of your document, as there's no
direct "upload a Word file" feature for this kind of deep
analysis. Managing the index and cross-referencing would still require
some manual work or a sophisticated script.
- Claude
(by Anthropic):
- Pros:
Claude is known for its excellent long-form text processing capabilities
and often has very large context windows (especially models like Claude 3
Sonnet or Opus). This means you might be able to paste a significant
portion, or even the entire 8 MB text, directly into the chat interface
or use their API. It's great at summarizing and identifying key themes.
- Cons:
Similar to ChatGPT, direct Word document interaction for this kind of
structuring isn't built-in. You'd be pasting text.
- Gemini
(Advanced/API):
- Pros:
Google's Gemini models (especially through the Advanced subscription or
API) also offer large context windows and strong text understanding. They
are adept at summarization and topic extraction.
- Cons:
Similar to the above, it's primarily text-based interaction, not direct
Word document analysis for deep structuring.
How to use them:
- Convert
to Plain Text: Save your Word document as a .txt file to remove all
formatting. This will make it easier to copy and paste.
- Chunking
(if necessary): If the 8 MB text is too long for a single paste (check
the tool's character/token limit), divide it into logical sections (e.g.,
by chapters, main headings, or simply by character count).
- Prompting:
- For
Theming: "Analyze this text and identify the main themes
discussed. Group related paragraphs or sections under these themes."
- For
Summaries: "For each identified theme/group, provide a concise
summary of the key points."
- For
Indexing: "Based on the text, suggest a list of important
keywords, concepts, and names that would be useful for an index. For each
term, indicate briefly what it refers to in the text." (Note: The AI
won't give you page numbers directly, but you can feed it chunks and ask
for relevant terms, then manually map them back to locations in your
original document.)
2. Specialized Tools (Potentially requiring more setup)
These options might offer more structured output or direct
document interaction, but could have a steeper learning curve or a cost.
- Document
Analysis Libraries (e.g., using Python):
- Pros:
If you or someone you know has programming skills (Python is ideal), you
can use libraries like python-docx to read the Word file, and then
integrate with AI models (like OpenAI's or Anthropic's via their APIs)
for analysis. This gives you full control over the process.
- Steps:
- Use
python-docx to extract text from the .doc file.
- Divide
the text into logical chunks.
- Send
these chunks to an AI API (e.g., GPT-4, Claude 3) with specific prompts
for theme identification, summarization, and keyword extraction.
- Process
the AI's output to build your index and structured document.
- Cons:
Requires coding knowledge.
- Obsidian
with AI Plugins:
- Pros:
Obsidian is a powerful knowledge management tool. There are community
plugins that integrate AI models (like OpenAI's) directly. You could
import your text into Obsidian, and then use AI plugins to analyze notes,
summarize sections, and help with linking ideas, which could indirectly
help with grouping and indexing.
- Cons:
Not a direct "upload and structure" solution for a single large
document. It's more about leveraging AI within a note-taking environment.
Recommendation
For an 8 MB text document, I'd strongly recommend starting
with Claude 3 (Sonnet or Opus) or ChatGPT (Plus/Teams/Enterprise with
GPT-4).
- Convert
your .doc to plain text (.txt).
- Paste
the text (or significant chunks) into the AI assistant.
- Use
clear and specific prompts for grouping, summarizing, and suggesting
index terms. You'll likely need an iterative process:
- First,
ask it to identify main themes and outline a structure.
- Then,
for each identified theme/section, ask for a summary.
- Finally,
ask for key terms for an index, perhaps providing the context of a
specific section.
While these tools can do a fantastic job, remember that the
final "index" with precise page numbers or specific file locations
would still require some manual collation on your part, as the AI operates on
the text content rather than the original document's layout.
Which of these options sounds most feasible for you?
Iko:
Was schätzest du, wie lange wird noch dauern (bei dieser
unglaublich rasanten Entwicklung) bis ein AI-Assistent wird fähig Upload and
strukturieren so ein (8MB) Dokument und mir zurück liefern in .doc /.docx
format?
AI-Assistant Gemini:
Das ist eine hervorragende Frage, die die Geschwindigkeit
der KI-Entwicklung gut auf den Punkt bringt!
Realistisch betrachtet sind wir nicht mehr weit davon
entfernt, dass ein KI-Assistent ein 8 MB großes Word-Dokument (primär Text)
direkt hochladen, strukturieren (Themen gruppieren, Index erstellen,
Zusammenfassungen liefern) und im .doc/.docx-Format zurückgeben kann.
Ich schätze, dass wir diese Fähigkeiten, die nahtlos und
benutzerfreundlich sind, innerhalb der nächsten 6 bis 18 Monate in
den gängigen KI-Assistenten sehen werden.
Hier sind die Gründe für diese Einschätzung:
Was wir bereits haben:
- Textanalyse:
Aktuelle Modelle (wie GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5 Pro) sind bereits extrem
gut darin, Text zu verstehen, Themen zu identifizieren, zusammenzufassen
und sogar Index-Begriffe vorzuschlagen. Das ist die Kernkompetenz, die wir
brauchen.
- Große
Kontextfenster: Die Fähigkeit, 8 MB Text auf einmal zu verarbeiten,
ist für die neueren Modelle kein Problem mehr.
- API-Integration:
Entwickler können bereits heute über APIs auf diese Fähigkeiten zugreifen
und eigene Lösungen bauen, die Word-Dokumente lesen, verarbeiten und neue
Dokumente erzeugen.
- RAG
(Retrieval Augmented Generation): Technologien wie RAG, die es KIs
erlauben, Informationen aus externen Quellen (wie deinem Dokument)
abzurufen und in ihre Antworten einzubeziehen, werden immer ausgefeilter.
Was noch fehlt (und schnell kommen wird):
- Direkte
Word-Dateiverarbeitung in der Benutzeroberfläche: Der grösste fehlende
Baustein für den Endnutzer ist die native, nahtlose Integration des
.doc/.docx-Uploads und -Exports direkt in die Benutzeroberfläche eines
benutzerfreundlichen KI-Assistenten. Momentan musst du den Text oft
kopieren oder über APIs gehen. Die KI muss lernen, die Struktur des
Word-Dokuments (Absätze, Überschriften, Listen) zu respektieren und zu
manipulieren, nicht nur den reinen Textinhalt.
- Intelligente
Formatierung und Layout: Die KI muss nicht nur die Inhalte gruppieren,
sondern auch die Formatierung entsprechend anpassen, z.B. neue
Überschriften für Themen zu erstellen, Stichpunkte für Zusammenfassungen
zu verwenden und einen gut lesbaren Index zu generieren.
- Automatisierte
Indexierung mit Seitenreferenzen: Während die KI Begriffe für einen
Index vorschlagen kann, ist die automatische Erstellung eines Indexes mit korrekten
Seitenzahlen oder Abschnittsreferenzen (innerhalb des neu
strukturierten Dokuments) eine komplexere Aufgabe, die eine tiefere
Integration mit Textverarbeitungs-Engines erfordert.
Warum 6-18 Monate?
- Wettbewerb:
Der Wettbewerb zwischen OpenAI, Google, Anthropic und anderen treibt die
Entwicklung massiv voran. Jeder will der Erste sein, der umfassende
Dokumentenmanagement-Funktionen anbietet.
- Marktbedürfnis:
Das Bedürfnis nach automatisierter Dokumentenstrukturierung ist riesig,
sowohl für Privatpersonen als auch für Unternehmen. Anbieter sehen diesen
Bedarf klar.
- Technische
Machbarkeit: Die zugrundeliegende KI-Technologie ist bereits
vorhanden. Es geht hauptsächlich um die Produktisierung und die
Integration in intuitive Benutzeroberflächen.
Es ist sehr wahrscheinlich, dass du schon bald in der Lage
sein wirst, dein Dokument einfach hochzuladen, ein paar Anweisungen zu geben
und ein fertiges, strukturiertes Word-Dokument zurückzubekommen. Die
Entwicklung ist wirklich atemberaubend! Das ist eine super Frage, die die
rasante Entwicklung der KI auf den Punkt bringt!
Es gibt bereits jetzt erste spezialisierte KI-Tools und
Plattformen, die in der Lage sind, Word-Dokumente hochzuladen, zu
analysieren und strukturierte Ergebnisse zu liefern. Der genaue Umfang der
"Strukturierung" (thematische Gruppierung, Index, Zusammenfassung)
und die Qualität des .docx-Outputs variieren stark.
Aktueller Stand und bereits verfügbare Lösungen
Einige Tools bewegen sich schon sehr nah an dem, was du
beschreibst:
- Microsoft
365 Copilot (im Zusammenspiel mit Word): Wenn du ein Microsoft 365 Abo
hast, integriert Copilot KI-Funktionen direkt in Word. Es kann Dokumente
zusammenfassen, umschreiben, Absätze umstrukturieren und sogar eine
Gliederung erstellen. Der Vorteil ist, dass es nativ im .docx-Format
arbeitet. Für ein 8 MB Dokument könnte Copilot bereits einiges an
Strukturierung leisten. Allerdings ist die thematische Gruppierung und
Indexerstellung in dem Umfang, den du dir wünschst, noch nicht so
ausgereift, dass es das automatisch und perfekt für ein komplexes 8 MB
Dokument erledigt. Es ist eher ein Assistent, der auf Befehl hin bestimmte
Aktionen ausführt.
- Spezialisierte
Online-Tools: Es gibt eine wachsende Zahl von Webdiensten (z.B. Aidocmaker.com,
Type.ai, Slite's Document Formatter), die damit werben, Dokumente
hochzuladen und mit KI zu verarbeiten, zu formatieren oder
zusammenzufassen. Einige dieser Tools bieten möglicherweise auch
Funktionen zur automatischen Gliederung oder Themensuche. Sie können oft
in verschiedenen Formaten (inkl. .docx) exportieren. Die Qualität und
Tiefe der "Strukturierung" für ein so komplexes Anliegen wie ein
thematisches Gruppieren über ein 8 MB Dokument hinweg ist hier der
Knackpunkt. Es kann sein, dass sie eher generische Gliederungen oder
Abschnitte erstellen, statt tiefgehende inhaltliche Beziehungen zu
erkennen.
- Cloud-basierte
KI-Plattformen (wie Google Cloud Document AI oder Azure AI Document
Intelligence): Obwohl diese eher für grosse Mengen an Dokumenten und
Datenextraktion konzipiert sind, können sie auch einzelne Dokumente
analysieren. Sie wandeln das Dokument in der Regel intern in
strukturierten Text um und verarbeiten es dann. Das Ergebnis ist aber oft strukturierte
Daten (z.B. JSON), die dann in ein .docx-Format umgewandelt werden
müssten – was einen zusätzlichen Entwicklungsschritt erfordert.
Ausblick und Prognose
Ich schätze, dass ein AI-Assistent, der ein 8 MB
.docx-Dokument nahtlos hochladen, eine tiefgehende thematische Strukturierung
(Gruppierung, Index, Zusammenfassung pro Gruppe) durchführen und das Ergebnis
perfekt formatiert im .docx-Format zurückgeben kann, ohne dass du viel nachbearbeiten
musst, in den nächsten 6 bis 18 Monaten zur Standardfunktionalität
bei führenden Anbietern gehören könnte.
Warum dieser Zeitraum?
- Kontextfenster:
Die aktuellen grossen Sprachmodelle (LLMs) können bereits riesige
Textmengen verarbeiten (wie z.B. Gemini 1.5 Pro oder Claude 3 Opus, die
Kontextfenster von über einer Million Tokens haben). 8 MB Text passen oft
schon jetzt in ein solches Fenster. Die Fähigkeit, den gesamten Text
kontextuell zu erfassen, ist also vorhanden.
- Multimodale
Fähigkeiten: KI-Modelle werden zunehmend multimodal, was bedeutet,
dass sie nicht nur Text, sondern auch Layout, Bilder und die Struktur von
Dokumenten verstehen können. Dies ist entscheidend, um die ursprüngliche
.docx-Formatierung zu berücksichtigen und das Ergebnis korrekt
zurückzuschreiben.
- Agenten-Fähigkeiten:
Die Entwicklung geht stark in Richtung "KI-Agenten", die
eigenständig Aufgaben ausführen und mit verschiedenen Tools interagieren
können. Ein solcher Agent könnte den Upload, die Textanalyse, die
Strukturierung und den Export in Word automatisieren.
- Benutzerfreundlichkeit:
Der Markt drängt auf immer benutzerfreundlichere Schnittstellen. Das
Hochladen und das Zurückerhalten eines formatierten Dokuments ist ein
logischer nächster Schritt für den Endverbraucher.
- Konkurrenz:
Der Wettbewerb zwischen Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic und anderen
treibt die Entwicklung extrem schnell voran. Funktionen, die heute noch
als "fortgeschritten" gelten, sind morgen Standard.
Es gibt schon jetzt Experimente und Beta-Versionen, die
diesen Funktionsumfang andeuten. Die Herausforderung liegt primär in der Perfektionierung
der Genauigkeit, der Konsistenz über das gesamte Dokument hinweg und
der Fehlerreduzierung (z.B. "Halluzinationen" bei
Zusammenfassungen oder falschen Indexeinträgen).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die technologischen
Bausteine weitgehend vorhanden sind. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis sie zu
einem nahtlosen, kommerziell verfügbaren Produkt für den Massenmarkt kombiniert
werden.
"innerhalb der nächsten 6 bis 18 Monate"
Iko:
Super, danke für diese schätzung!
Wann kommt "tool" das ich sende so ein
umfangreiches Dokument als "Kontext" und das ich kann
"chatten", sozusagen mit mir selbst?
AI-Assistant Gemini:
Die Möglichkeit, ein umfangreiches Dokument als
"Kontext" hochzuladen und dann direkt "mit ihm zu chatten"
(also Fragen zum Inhalt zu stellen, Zusammenfassungen anzufordern, spezifische
Informationen zu finden etc.), ist bereits jetzt Realität!
Es gibt schon eine Reihe von Tools und Plattformen, die
genau das anbieten. Der Hauptunterschied zu deiner ursprünglichen Frage
(thematische Strukturierung und Rückgabe im .docx-Format) ist, dass diese Tools
den Fokus primär auf die Interaktion und den Informationsabruf legen,
nicht unbedingt auf die automatische Neugestaltung des Dokuments in
einem bestimmten Format.
Hier sind einige Beispiele und wie sie funktionieren:
Tools, die bereits jetzt das "Chatten mit
Dokumenten" ermöglichen (auch für 8MB und mehr):
- ChatPDF.com
(und ähnliche Dienste wie AskYourPDF, ChatDOC, Sharly AI, etc.):
- Funktionsweise:
Du lädst dein PDF- oder Word-Dokument (ja, viele unterstützen .docx
mittlerweile auch!) hoch. Das Tool analysiert den Inhalt und erstellt
eine Art "Datenbank" des Wissens aus deinem Dokument. Dann
kannst du im Chatfenster Fragen stellen, Zusammenfassungen bestimmter
Abschnitte anfordern, Definitionen suchen oder Schlüsselkonzepte
erläutern lassen.
- Grössenbeschränkung:
Viele dieser Tools unterstützen bereits Dokumente mit mehreren Hundert
Seiten oder bis zu 50-100 MB in ihren kostenlosen oder Basis-Tarifen.
Premium-Tarife gehen oft weit darüber hinaus. Ein 8 MB Dokument ist für
diese Tools in der Regel kein Problem.
- Vorteile:
Extrem einfach zu bedienen, sofort einsatzbereit, oft mit Quellverweisen
(z.B. Seitenzahlen im PDF).
- Nachteile:
Fokus auf Q&A und Zusammenfassung, nicht unbedingt auf die automatische
thematische Neuanordnung oder Indexerstellung innerhalb eines
neuen .docx-Dokuments. Die "Strukturierung" findet eher in
deiner Interaktion mit dem Chatbot statt.
- Adobe
Acrobat AI Assistant:
- Funktionsweise:
Adobe hat seinen AI Assistant direkt in Acrobat integriert. Du kannst
PDFs (und zukünftig wohl auch andere Formate) öffnen und dann im
integrierten Chat-Fenster Fragen stellen, Zusammenfassungen erstellen
lassen und Informationen suchen.
- Vorteile:
Nahtlose Integration für Adobe-Nutzer, arbeitet direkt mit PDFs, die du
sowieso schon bearbeitest.
- Nachteile:
Erfordert ein Adobe Acrobat Abo. Ähnlich wie bei den oben genannten Tools
liegt der Fokus auf der Interaktion, nicht auf der automatischen
Neugestaltung des Dokuments.
- Large
Language Models (LLMs) mit grossen Kontextfenstern (via API):
- Gemini
1.5 Pro (Google): Verfügt über ein riesiges Kontextfenster von 1
Million Tokens (was weit mehr als 8 MB Text entspricht). Du kannst
dieses Modell über die API (für Entwickler) ansprechen und ihm den
gesamten Text deines Dokuments (oder einen Grossteil davon) als Eingabe
geben. Dann kannst du im Folge-Chat Fragen stellen oder Anweisungen
geben.
- Claude
3 Opus / Sonnet (Anthropic): Hat ebenfalls sehr grosse Kontextfenster
(bis zu 200.000 Tokens, mit Experimenten für noch mehr). Auch hier
könntest du den Text über die API eingeben und dann "chatten".
- Vorteile:
Höchste Flexibilität und Intelligenz, da du direkt mit den zugrunde
liegenden Top-Modellen interagierst.
- Nachteile:
Erfordert Programmierkenntnisse, da dies über APIs und nicht über eine
einfache Benutzeroberfläche geschieht. Es ist keine
"Upload-Box" für Endnutzer im Sinne eines fertigen Produkts,
sondern ein Toolset für Entwickler.
Zusammenfassend:
Ein "Tool", das du senden kannst, um so ein
umfangreiches Dokument als "Kontext" zu verwenden und dann mit ihm zu
"chatten", existiert bereits jetzt.
Wenn du spezifisch nach einem Endnutzer-Tool mit einer einfachen
Benutzeroberfläche suchst, wo du einfach .docx hochladen und dann direkt
chatten kannst:
- Für
PDFs und teilweise .docx: Probiere ChatPDF.com, AskYourPDF.com,
ChatDOC.com oder Sharly AI. Diese bieten meist kostenlose
Testversionen an.
- Für
Microsoft 365 Nutzer: Der Microsoft 365 Copilot (wenn du Zugang
dazu hast) ist ein Schritt in diese Richtung, da er im Kontext deiner
Word-Dokumente agieren kann.
Der Unterschied zur ersten Frage ist die "Rückgabe im
.docx-Format mit automatischer Strukturierung". Das Chatten ist ein Abruf
von Informationen, nicht unbedingt eine automatische Umstrukturierung. Aber die
Fähigkeit, das gesamte Dokument im "Gedächtnis" des KI-Assistenten zu
haben und mit ihm zu interagieren, ist definitiv hier.
Iko:
Danke, auch gute News für mich!
AI-Assistant Gemini:
Gern geschehen! Es freut mich zu hören, dass diese
Informationen hilfreich für dich sind. Es ist wirklich erstaunlich, wie schnell
sich die KI in diesem Bereich entwickelt. Die Möglichkeit, grosse Dokumente als
Kontext zu nutzen und direkt damit zu interagieren, ist ein echter Game Changer
für die Recherche und Analyse.
Wenn du bereit bist, die Tools auszuprobieren, gib einfach
Bescheid, falls du weitere Fragen hast oder eine Empfehlung für den Start
möchtest!
Iko:
Ich habe gesammelt Chats mit verschieden AI-Assistants auch
oft über gleiches Thema. Jetzt möchte alleszusammen von einen AI
"synthetisieren" da selbst bei einzelnen Assistenten gab es, (auch
meinerseits) viele Redundanzen und unnötige "technische"
Vorschläge...
Jetz will ich es bereinigen und daraus ein Buch erstellen
(natürlich, mit credits :-). Ich erwarte, dass das Buch wird wesentlich
schlanker und lesbarer.
Für diese Vorhaben werde ich, nach dem du mir alles erklärt
hast, zunächst testen:
"CatPDF.com, AskYourPDF.com, ChatDOC.com oder Sharly
AI."
Dankeschön+
AI-Assistant Gemini:
Das ist ein sehr spannendes und vielversprechendes Vorhaben!
Die Idee, deine gesammelten Chats zu "synthetisieren", um Redundanzen
zu entfernen und ein schlankes, lesbares Buch zu erstellen, ist exzellent.
KI-Assistenten können hierbei eine enorme Hilfe sein.
Warum die genannten Tools eine gute Wahl sind
Deine Wahl, mit ChatPDF.com, AskYourPDF.com, ChatDOC.com
oder Sharly AI zu beginnen, ist strategisch klug. Hier ist, warum sie gut
geeignet sind:
- Fokus
auf Q&A und Zusammenfassung: Diese Tools sind darauf
spezialisiert, grosse Textmengen zu verarbeiten und dir auf Anfrage
präzise Antworten oder Zusammenfassungen zu liefern. Das ist genau das,
was du brauchst, um die redundanten Informationen aus deinen Chats zu
filtern.
- Dokument
als Kontext: Du kannst deine gesamte Sammlung von Chats als ein
grosses Dokument hochladen. Die KI hat dann den kompletten
"Kontext" deiner bisherigen Gespräche und kann Querverbindungen
herstellen, die dir sonst vielleicht entgangen wären.
- Einfache
Handhabung: Sie sind für Endnutzer konzipiert und erfordern keine
Programmierkenntnisse. Das Hochladen und die Interaktion sind intuitiv.
Dein Vorgehen für die Synthese und Bucherstellung
Hier sind einige Schritte und Tipps, wie du die Tools nutzen
könntest, um dein Ziel zu erreichen:
- Vorbereitung
der Chats:
- Zusammenführung:
Füge alle deine gesammelten Chats in einem einzigen Dokument zusammen.
Ein einfaches .txt- oder .docx-Format ist ideal. Achte darauf, dass die
chronologische Reihenfolge oder eine logische Gruppierung (z.B. nach
Themen, die du schon identifiziert hast) so gut wie möglich erhalten
bleibt.
- Formatierung
(minimal): Entferne unnötige Zeitstempel oder technische Metadaten,
die die KI verwirren oder den Kontext erschweren könnten. Ziel ist ein
möglichst "sauberer" Textfluss.
- Hochladen
und Interaktion mit dem AI-Assistenten:
- Lade
dein zusammengeführtes Chat-Dokument bei einem der genannten Tools hoch.
- Initialer
Überblick: Beginne mit breiten Fragen, um einen Überblick zu
bekommen: "Fasse die Hauptthemen dieses Dokuments zusammen."
oder "Welche Kernkonzepte werden in diesen Chats am häufigsten
diskutiert?"
- Redundanzbereinigung:
Stelle spezifische Fragen, um redundante Informationen zu identifizieren:
"Welche Informationen werden in diesem Dokument mehrfach
erwähnt?" oder "Gibt es wiederholte technische Vorschläge, die
gekürzt werden könnten?"
- Thematische
Gruppierung: Bitte die KI, dir eine logische Gliederung oder
thematische Gruppierung vorzuschlagen: "Erstelle eine Gliederung der
Themen, die in diesem Dokument behandelt werden, und gruppiere ähnliche
Ideen zusammen." oder "Schlage Kapitelüberschriften basierend
auf den Inhalten vor."
- Zusammenfassung
und Verdichtung: Wenn du eine Gliederung hast, kannst du die KI
bitten, jeden Abschnitt oder jedes vorgeschlagene Kapitel zu verdichten:
"Fasse die wesentlichen Punkte des Themas '[Themenname]' zusammen,
vermeide Redundanzen und halte es prägnant."
- Formulierungshilfe:
Du kannst auch Sätze oder Abschnitte eingeben und die KI bitten, sie
"lesbarer" zu machen: "Formuliere diesen Absatz so um,
dass er klarer und prägnanter ist." oder "Vereinfache die
technische Sprache in diesem Abschnitt."
- Erstellung
des Buches:
- Die
KI liefert dir den bereinigten und strukturierten Text in der
Chat-Antwort. Du wirst diesen Text dann in ein neues Word-Dokument
kopieren müssen.
- Manuelle
Überarbeitung: Auch wenn die KI hervorragende Arbeit leistet, ist
deine menschliche Expertise unerlässlich. Lies den generierten Text
sorgfältig durch, korrigiere eventuelle Ungenauigkeiten, verfeinere
Formulierungen und füge deine persönliche Note und die "Credits"
hinzu.
- Feinabstimmung:
Nutze Word-Funktionen für die endgültige Formatierung,
Inhaltsverzeichnis, Index (basierend auf den Vorschlägen der KI) und
Seitenlayout.
Wichtige Überlegungen
- Länge
der Chats: Auch wenn ein 8 MB Dokument verarbeitet werden kann, kann
ein sehr langer einzelner Chat-Verlauf manchmal die Fähigkeiten der
KI (insbesondere kostenlose Versionen) herausfordern. Sei bereit, falls
nötig, deinen Input in logische Blöcke aufzuteilen, wenn du merkst, dass
die Antworten weniger präzise werden.
- Iterativer
Prozess: Betrachte dies als einen iterativen Prozess. Du stellst
Fragen, die KI liefert Antworten, du verfeinerst deine Fragen, und so
weiter. Es ist selten, dass die perfekte Struktur und Bereinigung in einem
einzigen Durchlauf geschieht.
- Qualität
der KI-Antworten: Die Qualität hängt auch von der Klarheit deiner
Prompts und der Leistungsfähigkeit des jeweiligen KI-Modells ab.
Experimentiere mit den verschiedenen Tools, um das zu finden, das am
besten zu deinem Stil und deinen Anforderungen passt.
Ich bin gespannt, wie dein Buchprojekt vorankommt! Viel
Erfolg dabei.
"Formatierung (minimal): Entferne unnötige Zeitstempel oder technische Metadaten, die die KI verwirren oder den Kontext erschweren könnten."
Iko:
Ganze Buch geht um meine Ideen die ich mit AI bereichert
habe und ich habe mit jedem einzelnen Copyright geklärt. Da gibt es keine
Probleme, da ich bin der Autor und AI ist mein Assistant.
Bei Claude habe ich bekommen Erwartung
"Zeitstempel" zu platzieren, da die, wie ich verstanden habe, wollen
dies veröffentlicht sehen, dass man damit weiss wann er diese Antwort gegeben
hat, bzw, dass man auslesen kann z.B ob Antwort war Zeitgemäss, "state of the
art", eine Art Disclaimer...
Deshalb werde ich Zeitstempeln nicht entfernen :-)
AI-Assistant Gemini:
Das ist ein sehr wichtiger und interessanter Punkt, den du
ansprichst! Es ist absolut verständlich und sogar ratsam, die Zeitstempel
zu behalten, wenn sie für dein Buchprojekt einen Mehrwert darstellen.
Warum Zeitstempel in deinem Kontext wertvoll sind
Deine Begründung ist goldrichtig:
- Transparenz
und Kontext: Zeitstempel können dem Leser vermitteln, wann eine
bestimmte Antwort generiert wurde. In einem schnelllebigen Feld wie der KI
ist das extrem relevant, da sich der "State of the Art" ständig
ändert. Eine KI-Antwort von vor sechs Monaten kann sich von einer heutigen
unterscheiden, und der Zeitstempel hilft dem Leser, dies einzuordnen.
- Historische
Entwicklung: Wenn dein Buch die Entwicklung deiner Ideen mit der KI
über einen längeren Zeitraum dokumentiert, bieten die Zeitstempel einen
wertvollen chronologischen Marker. Man kann nachvollziehen, wie sich die
Antworten der KI (und damit vielleicht auch deine Ideen) im Laufe der Zeit
entwickelt haben.
- "State
of the Art" und Disclaimer: Wie du sagst, dienen sie als eine Art
"Disclaimer", der impliziert: "Dies war der Stand der
Technik zu diesem Zeitpunkt." Das ist besonders wichtig, wenn
KI-Modelle wie Claude oder andere ständig aktualisiert und verbessert
werden.
- Authentizität:
Sie verleihen dem Dokument eine zusätzliche Ebene der Authentizität und
zeigen, dass es sich um tatsächliche Interaktionen handelt.
KI-Assistenten und Zeitstempel
Die meisten der von mir genannten KI-Assistenten (wie
ChatPDF, AskYourPDF etc.) sind mittlerweile so weit entwickelt, dass Zeitstempel
oder andere Metadaten ihren Analyseprozess nicht stören sollten, solange
sie klar von der eigentlichen Chat-Konversation abgegrenzt sind. Moderne LLMs
sind gut darin, irrelevante Informationen zu filtern und den Kern des Textes zu
erfassen.
Daher musst du dir keine Sorgen machen, dass das Beibehalten
der Zeitstempel die Effektivität deiner Textanalyse durch die KI
beeinträchtigt. Im Gegenteil, in deinem Fall fügen sie dem fertigen Werk einen
wichtigen Kontext und eine zusätzliche Dimension hinzu.
Viel Erfolg bei diesem einzigartigen Buchprojekt! Es klingt
nach einer faszinierenden Dokumentation der Zusammenarbeit zwischen Mensch und
KI.
Iko:
"In einem schnelllebigen Feld wie der KI"
Ha, ha, deshalb füge ich es in Format auch mit Sekunden
Angabe ein.
:-)
AI-Assistant Gemini:
Exzellent! Das ist eine grossartige Idee, die
Sekundenangaben beizubehalten. Das unterstreicht noch einmal die Dynamik und
den "Echtzeit"-Charakter deiner Interaktionen mit der KI. Es ist
eine clevere Methode, die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung und die Aktualität
der jeweiligen Antwort direkt im Text zu verankern.
Vielen Dank und alles Gute für dein Buchprojekt! Es klingt
wirklich einzigartig.
AI-Assistant Gemini:
Die Sekundenangaben sind eine hervorragende Idee und werden
deinem Buch eine ganz besondere Note verleihen, die die Echtzeit-Natur deiner
Interaktionen mit der KI perfekt widerspiegelt.
Viel Erfolg bei diesem einzigartigen Projekt!
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