Skimle이 문서를 분석하는 방법

Skimle은 LLM의 성능을 활용하여 문서를 분석합니다. 하지만 정교한 시스템 프롬프트를 사용하는 대신, 데이터를 반복적으로 처리하여 구조화된 분석을 생성하는 다단계 프로세스를 사용합니다. 프로세스는 다음과 같이 진행됩니다:

단계 1: 문서에서 인사이트 추출하기

Skimle은 LLM을 활용하여 데이터를 한 번에 약 한 페이지씩 분석하며, 원하는 내용을 텍스트의 직접 인용구와 함께 식별합니다.

단계 2: 각 문서 내에서 인용구 결합 및 검증하기

그런 다음 Skimle은 이전 단계의 결과를 가져와 각 문서 내에서 유사한 인용구를 결합하여 일관된 인사이트 집합을 생성합니다. 이 단계에서는 모든 인용구의 정확성이 원본 문서 내용과 비교하여 검증됩니다. LLM이 추출한 인용구가 원본 문서 내용과 일치하지 않는 경우, Skimle은 문서를 다시 분석하여 정확히 일치하는 인용구를 찾습니다.

단계 3: 추출된 인사이트를 바탕으로 카테고리 형성하기

Skimle은 LLM을 사용하여 원래 분석 선택을 고려하면서 추출된 인사이트를 바탕으로 카테고리를 형성합니다. 그런 다음 각 인사이트는 가장 적합한 카테고리에 할당됩니다.

단계 4: 추출된 인사이트를 바탕으로 하위 카테고리 형성하기

Skimle은 LLM을 사용하여 원래 분석 선택을 고려하면서 추출된 인사이트를 바탕으로 하위 카테고리를 형성합니다. 그런 다음 각 인사이트는 가장 적합한 하위 카테고리에 할당됩니다.

단계 5: 추출된 인사이트를 바탕으로 카테고리 요약 작성하기

마지막으로 Skimle은 각 카테고리에 대한 요약을 작성합니다. 요약 작성이 완료되기 전에도 프로젝트 테이블에 접근할 수 있다는 점에 유의하십시오. 다만, 요약이 준비되었을 때에만 이메일을 받게 됩니다.

다음은 각 특정 분석 방식에 대한 세부 정보입니다:

• 자동 주제 분석
• 사전 정의된 카테고리 - 연역적이든 귀납적이든, 직접 만든 카테고리 또는 Skimle의 제안된 필드를 기반으로 합니다.
• 에이전틱 분석 - 분석적 주제와 반증을 활용한 연구 질문 기반 분석입니다.

분석이 완료되면 탐색 및 편집 섹션에서 테이블 보기, 카테고리 보기, 또는 문서 보기를 통해 결과를 살펴볼 수 있습니다. 추출된 인사이트를 편집하고 재구성하는 방법을 알아보려면 인사이트 다루기를 참고하십시오.