由阿里雲（Alibaba Cloud）開發的通義千問（Tongyi Qianwen，亦稱 Qwen）具備原生超長文件分析、多模態檔案解析與結構化總結能力，旨在協助使用者快速理解密集報告、學術論文、合約協議與試算表。得益於超長上下文視窗與整合的光學字元辨識（OCR）技術，分析師、研究人員與企業專業人士無需手動翻閱數百頁內容，即可擷取關鍵指標、產生視覺化大綱並核實事實。本文將介紹如何準備與上傳複雜檔案、產生結構化總結與心智圖、透過來源溯源查詢具體數據點，以及在單文件與多文件任務中應用可重複使用的提示詞工作流。
支援的檔案格式與上傳工作流
通義千問既支援透過標準 Web 介面處理多種文件類型，亦提供專屬的文件閱讀助手。瞭解支援的格式與解析限制，有助於確保檔案解析準確無誤、不遺失資料。
支援的檔案格式
平台支援以文字為主、表格類以及影像類的文件格式：
- 文字與文字處理：PDF（
.pdf）、Microsoft Word（.docx、.doc）、純文字（.txt）與 Markdown（.md）。 - 試算表與資料表：Microsoft Excel（
.xlsx、.xls）與逗號分隔值檔案（.csv）。 - 簡報與電子書：Microsoft PowerPoint（
.pptx、.ppt）與 EPUB（.epub）。 - 影像與掃描件：JPEG、PNG、BMP 以及掃描版 PDF；通義千問透過內建 OCR 辨識文字、版面標題與嵌入表格。
透過 Web 介面上傳文件
使用者可以直接在 Tongyi 或面向海外的 Qwen Chat 對話介面中上傳文件：
- 找到附件按鈕：在介面底部的聊天輸入框中，點擊標記為 文件 或 上傳 的附件或迴紋針圖示。
- 選擇檔案：從本機磁碟中選擇一個或多個檔案。平台支援批次上傳，允許使用者在單次工作階段中上傳多個關聯檔案進行交叉比對。
- 等待解析完成：輸入框上方會顯示檔案標籤及解析進度。請等待狀態顯示索引完成後，再發送查詢指令。
產生結構化總結、大綱與心智圖
文件完成索引後，通義千問可根據需要將內容壓縮為多種格式，無論是高階主管簡報還是細緻的結構拆解均能支援。
執行摘要與核心結論
若需快速掌握全局態勢，可要求產生包含問題陳述、主要方法、關鍵結果與建議的執行摘要：
- 提示詞範例：「請將此文件整理為一份包含三個部分的執行摘要：背景、核心發現與可執行建議。每個部分控制在 150 字以內。」
- 針對特定受眾定制：可指示模型針對不同利益相關方量身定制摘要，例如非技術背景的高管、法務顧問或工程團隊。
逐節結構大綱
面對冗長之技術規範或多章節學術論文，大綱有助於快速定位需要重點審閱的章節：
- 提示詞範例：「為本文件產生階層章節大綱。針對每個主要標題，列出兩到三個要點，總結所提出的核心論點與數據。」
- 這樣讀者可以在深入細緻提問前，快速瀏覽 50 頁以上的報告並找到相關章節。
視覺化邏輯與心智圖產生
通義千問可將非結構化文字轉換為適合心智圖工具的階層結構：
- Markdown 樹狀格式：要求模型輸出使用縮排與清單符號的階層化 Markdown 清單，展現概念、子概念及支撐細節。
- OPML 或純文字樹狀圖：使用者可要求輸出 OPML 或結構化純文字大綱，以便直接匯入 XMind 或 MindNode 等心智圖軟體中。
擷取關鍵資訊與表格資料
複雜文件常常將定量指標、財務揭露、合約條款或技術參數隱藏在敘述性文字中。通義千問能夠精準分離這些特定要素，並以結構化格式呈現。
擷取財務與數值指標
在分析財報、年度報告或稽核結論時，精確度至關重要：
- 指導模型擷取特定的財務指標——如營業收入、年增率、毛利率、EBITDA 以及前瞻性業績指引。
- 提示詞範例：「掃描隨附的季度財報。擷取所有營業收入數據、淨利潤率和指引數據，整理為包含『指標』、『Q1 數值』、『Q2 數值』和『年增變動』欄的 Markdown 表格。」
重建表格與複雜版面
掃描版 PDF 和多欄排版報告在手動複製貼上時往往會遺失表格結構。通義千問能夠重建表格關係：
- 模型能夠理解表頭、列對齊以及註腳引用，將其算繪為整潔的 GitHub Flavored Markdown（GFM）表格。
- 如果表格跨越多頁，可明確要求模型在相同的表頭結構下合併連續列。
抽離合約義務與時間節點
法務與採購團隊可利用文件分析功能標記高風險條款和關鍵里程碑：
- 要求模型擷取有關免責賠償、終止通知期、準據法和付款條件的所有條款。
- 提示詞範例：「識別本服務協議中的所有合規義務和合約截止日期。列出每項義務及其責任方、截止日期和相關違約責任。」
深度問答與來源溯源
為防止幻覺並驗證解讀準確性，通義千問支援基於上傳檔案的互動式問答，並提供來源溯源功能。
互動式追問
無需局限於單一的總體摘要，可以透過多輪對話深入探究具體細節：
- 提出澄清問題：「作者聲稱效率提升了 25%，這一結論基於哪些經驗數據？」
- 測試邊界情況：「該政策文件是否規定了跨國差旅遠距員工的例外情況？」
依託來源溯源驗證主張
在通義千問的文件閱讀模式下，介面包含互動式引用標籤：
- 當模型回答問題或提出事實性陳述時，會附帶指向原始文件的參考標記（如上標數字或可點擊標籤）。
- 點擊引用標籤將開啟內建文件預覽器，並直接跳轉到擷取該資訊的具體頁面、段落或表格。
- 這一核驗步驟使使用者能夠在將關鍵主張納入專業報告或客戶交付物之前完成驗證。
多文件對比分析
通義千問最具價值的應用情境之一是跨多個關聯文件綜合提煉資訊。
交叉比對多份檔案
使用者可以同時上傳多個檔案——例如來自不同供應商的方案、評估競爭方法的學術論文，或者同業公司的季度報告：
- 將所有相關檔案上傳至同一對話執行緒中。
- 明確指示模型依據標準化標準對其進行比對。
構建對比矩陣
為了客觀評估不同方案，可指示通義千問產生對比矩陣：
- 提示詞範例：「對比隨附的三份供應商方案。建立一個 Markdown 表格，從以下維度進行比對：定價模式、實施時程表、SLA 保障、安全認證和已識別風險。」
- 要求模型標出文件之間的矛盾或出入，例如相互衝突的市場預測或相悖的基準指標。
複雜文件實用提示詞範本
使用標準化提示詞範本可確保在日常分析任務中獲得一致且高效的產出。
範本 1：綜合高階主管簡報
請充當資深商業分析師。分析隨附文件並提供：
1. 一句話論點：文檔的核心目的或核心論點。
2. 執行摘要：精煉的三段式簡報，涵蓋背景、方法論和主要結論。
3. 前 5 大關鍵要點：具有高影響力的發現，並在可用處註明具體指標。
4. 戰略意義：該文件為管理階層決策或行動提供了哪些建議。
範本 2：結構化資料擷取至表格
掃描隨附檔案，擷取與 [目標主題 / 財務表現 / 技術規範] 相關的全部資料。
將結果輸出為包含以下欄的 Markdown 表格：
- 參數 / 指標名稱
- 報告數值 / 發現
- 基準 / 對比數值（若提及）
- 文件章節 / 頁碼索引
請勿總結或遺漏項目；列出文字中找到的每一個實例。
範本 3：風險與合規審查
從合規與風險角度審查隨附的協議/政策。
識別並列出：
1. 營運風險：瓶頸、不切實際的時程表或資源限制。
2. 法律與財務責任：賠償條款、違約金觸發條件或無限制承諾。
3. 模糊之處：表述含糊或未明確責任人的條款，需作進一步澄清。
針對每一項，直接引用相關句子或條款原文。
範本 4：多文件差距分析
對比文件 A 與文件 B。
1. 識別兩者的共有結論與共識發現。
2. 標出數據和建議中的直接矛盾或出入。
3. 詳細列出差距：文件 A 提供了哪些文件 B 遺漏的關鍵資訊，反之亦然。
將對比結果彙總在結構化矩陣中。
最佳實踐與操作注意事項
為最大化提升擷取準確性並最佳化文件工作流，建議遵循以下實用準則：
- 核查掃描件品質：雖然 OCR 功能強大，但低解析度掃描件、過重浮水印或頁面傾斜仍可能導致轉錄錯誤。在條件允許的情況下，盡量使用清晰的數位化匯出檔案而非拍攝的紙本文件。
- 精確界定提問範圍：若文件超過數百頁，建議針對特定章節或主題提出聚焦問題，避免在單個提示詞中提出過於寬泛開放的問題。
- 仔細核對關鍵數據：對於高風險決策（如財務稽核、法律訴訟文件或醫學研究），務必使用來源溯源標記對照原文核實關鍵數字。
- 維護資料保密性：在將專有程式碼、敏感個人識別資訊（PII）或機密商業合約上傳至雲端 AI 服務前，請核對所在組織的資料治理政策。