Как прикреплять документы в нейросеть

Мы юристы, поэтому большая часть работы связана с документами. Нейросети часто используют именно для анализа таких материалов.

Но чтобы нейросеть могла с этим работать, ей нужно передать документы.
Здесь есть несколько вариантов:

1. Прикрепить конкретные файлы к запросу

Это самый простой вариант: к промпту добавляются нужные документы, и нейросеть анализирует именно их.
Так удобно делать, когда задача разовая и понятная. Например, сделать саммари звонка, проанализировать судебные акты и подготовить выжимку.

Из минусов: если к теме нужно возвращаться несколько раз, файлы придется снова прикреплять или следить, чтобы модель не потеряла контекст. Кроме того, большой объем документов может быстро занять доступное окно контекста. В итоге модель либо начнет работать поверхностно, либо будет хуже удерживать детали.

Также не везде такая опция доступна. Например, в DeepSeek в экспертном режиме загрузка файлов не предусмотрена. Такие ограничения вводятся для экономии токенов.

2. Добавить коннектор

Коннектор — это подключение внешнего хранилища, например Google Docs, Google Drive, Notion или другого сервиса, если нейросеть поддерживает такую интеграцию. В этом случае модель может искать или открывать материалы из подключенного источника.

Это удобно, когда документы часто обновляются или лежат в общей папке. Например, есть папка с материалами по проекту, где появляются новые версии файлов. Через коннектор можно обращаться к этим материалам без постоянной ручной загрузки.

Из минусов: нейросеть может найти не тот документ, взять не последнюю версию или подтянуть только часть информации. Поэтому при работе через коннектор лучше давать максимально конкретные указания (например, название файла / папку).

3. Создать проект и загрузить туда файлы

Проект — это отдельное пространство внутри нейросети. В него можно загрузить документы, добавить инструкции и дальше работать уже в рамках этого проекта.

Это самый удобный вариант для длительных задач. Например, если нужно разбирать материалы одного судебного дела или готовить серию документов по одному доверителю.

Из минусов: если материалов слишком много, нейросеть может не «держать в голове» весь массив одновременно, а искать релевантные фрагменты. Поэтому тут важно сверяться с моделью: например, просить перечислить документы, которые она учитывает, и кратко описать содержание каждого.

4. Дать доступ к папке

Еще один вариант — использовать агентный ИИ и дать доступ к папке с материалами.

Такой вариант удобен для более сложных задач. Например, когда нужно проанализировать все материалы дела и подготовить хронологию событий / собрать таблицу доказательств / выделить позицию каждой стороны / найти противоречия.

Из минусов: агентный режим не гарантирует, что модель действительно прочитает все файлы в папке.
Поэтому лучше перепроверять результаты.

5. Использовать NotebookLM

Это отдельный инструмент, внутри которого создается свой блокнот и туда добавляются источники, с которыми нужно работать. Модель будет отвечать с опорой только на добавленные материалы. При этом, NotebookLM может использоваться и как источник для других ИИ-инструментов, если такая интеграция доступна.

Из минусов: нужно отдельно следить за тем, все ли источники загружены и актуальны ли они. Если в блокнот не добавили нужный файл, модель его не учтет.

_________________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс