上传多个PDF给Claude/OpenAI，最常见的错误在这里

当你上传10到20份PDF到Claude或者ChatGPT时，最常见的错误就是只简单要求“总结这些文档”。

大模型只会输出一段通用文本，还会混淆读到的内容，甚至有可能编造信息来填补空缺。

如果想要对比报告、合同或文章，同时不产生幻觉，你需要给大模型设定固定结构和文字锚定。以下是可以直接复制粘贴使用的prompt：

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"扮演一名严谨的技术分析师。我的目标是从这些文档中提取事实数据，为商业决策提供依据，不允许任何 extrapolation（引申推断）。逐个处理附件文档，为每份文件整理出相同结构的内容：
1. 文件名
2. 核心论点，不超过2句话
3. 文中提到的3个相关数字数据或日期，附带它们出现的准确页码
4. 作者明确表述的风险、保留意见或限制

强制规则：
- 如果文档中没有你要找的任何数据，只需要回答“未找到”，绝对不能猜测或推断。
- 每个数字、日期或指标，都要标注页码，并且截取不超过10个词的原文片段来佐证该数据。
- 禁止用自由散文总结。

处理完所有文件后，单独创建一个标题为「矛盾与分歧点」的章节，只列出不同文档之间直接存在分歧的事实、指标或预测，并且标注对应来源文档。"

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有3个实用调整可以避免出错：
1. 分批处理：不要一次性上传20份大文件，一次处理4份。汇总完所有表格后，最后再让大模型交叉对比分歧点。
2. 抽样验证：从生成的表格里挑2到3个数据，直接对照原始PDF对应页码验证。如果大模型标错页码，就调整提示指令。
3. 选对模型控制成本：Anthropic推荐，对于限定的提取任务，可以使用更小更快的模型比如Haiku 5.5，该模型发布于2026年10月7日，处理输入10万token以内内容的成本是每百万输入token0.1美元。可以先用低成本模型处理原始数据量，只在最后整理矛盾点时才用更大的模型。你可以在自己的工作流中测试。