AI do czytania dokumentów: porównanie funkcji i modeli (NotebookLM, Manus.im, ChatGPT, Copilot)

Wprowadzenie do funkcji AI w czytaniu dokumentów

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana w zakresie przetwarzania i rozumienia dokumentów tekstowych. Narzędzia takie jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot wykorzystują modele językowe nowej generacji, by wspierać użytkowników w analizie zawartości różnego typu plików – od prostych notatek po złożone raporty techniczne czy publikacje naukowe.

Główne funkcje, jakie oferują te systemy AI, to między innymi:

• Ekstrakcja informacji: szybkie wyodrębnianie kluczowych danych, faktów lub podsumowań z długich tekstów.
• Odpowiadanie na pytania na podstawie dokumentu: użytkownik może zadawać pytania dotyczące zawartości danego pliku, a AI udziela odpowiedzi w kontekście jego treści.
• Wyszukiwanie kontekstowe: możliwość przeszukiwania dokumentu z uwzględnieniem znaczenia, a nie tylko słów kluczowych.
• Tworzenie streszczeń i notatek: generowanie zwięzłych podsumowań lub notatek tematycznych na podstawie długich fragmentów tekstu.
• Wspieranie pracy z wieloma dokumentami jednocześnie: porównywanie i analizowanie treści w wielu plikach naraz.

Choć podstawowe założenie działania tych narzędzi – ułatwienie pracy z dokumentami – jest wspólne, każde z rozwiązań różni się zakresem funkcjonalności, jakością analizy, interfejsem oraz typem zastosowanego modelu językowego. W praktyce przekłada się to na różne doświadczenia użytkownika oraz skuteczność pracy z konkretnymi dokumentami lub danymi.

Charakterystyka modeli: GPT-4, Gemini, Copilot

Nowoczesne systemy AI wykorzystywane do analizy dokumentów i wspomagania pracy z tekstem bazują na zaawansowanych modelach językowych. Wśród najczęściej stosowanych wyróżniają się GPT-4 od OpenAI, Gemini opracowany przez Google oraz Copilot integrujący technologie Microsoft z modelami OpenAI. Każdy z nich reprezentuje nieco inne podejście do przetwarzania języka naturalnego oraz oferuje odmienne możliwości integracji i wykorzystania w codziennej pracy z dokumentami. Wielu uczestników szkoleń Cognity zgłaszało potrzebę pogłębienia tego tematu – odpowiadamy na tę potrzebę także na blogu.

• GPT-4: Model rozwijany przez OpenAI, ceniony za wysoką precyzję językową, rozbudowane możliwości generowania i streszczania treści oraz rozumienie złożonych zapytań. Często wykorzystywany w narzędziach takich jak ChatGPT, umożliwia zaawansowane przeszukiwanie i analizę dokumentów w formie rozmowy.
• Gemini: Nowa generacja modelu językowego firmy Google, zintegrowana z ekosystemem usług takich jak Google Workspace. Skupia się na kontekstowym rozumieniu treści i efektywnej współpracy z dokumentami tekstowymi, arkuszami kalkulacyjnymi i prezentacjami, oferując użytkownikom asystenta konwersacyjnego w ramach znanych aplikacji.
• Copilot: Rozwiązanie Microsoftu, które integruje możliwości GPT z pakietem Microsoft 365. Copilot działa bezpośrednio w aplikacjach takich jak Word, Excel czy Outlook, wspierając użytkowników w analizie dokumentów, tworzeniu treści i odpowiadaniu na wiadomości w sposób kontekstowy i zautomatyzowany.

Każdy z powyższych modeli został zaprojektowany z myślą o różnych potrzebach użytkowników – od indywidualnych twórców treści po zespoły korporacyjne. Ich implementacje różnią się nie tylko interfejsem i zakresem funkcji, ale także poziomem integracji z narzędziami codziennej pracy biurowej.

Dokładność analizy treści dokumentów

Dokładność analizy dokumentów przez systemy AI jest jednym z kluczowych kryteriów ich oceny. Narzędzia takie jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot oferują różne podejścia do przetwarzania tekstu, rozpoznawania struktur dokumentu i wyciągania z niego kluczowych informacji. Różnice wynikają zarówno z zastosowanych modeli językowych, jak i sposobu integracji z dokumentami tekstowymi, PDF czy arkuszami danych.

W kontekście dokładności analizy, ważne są takie aspekty jak:

• Identyfikacja kluczowych informacji – zdolność do wychwycenia najważniejszych danych, takich jak liczby, daty, nazwy własne czy definicje.
• Rozpoznawanie struktury dokumentu – na przykład sekcji raportu, tabel, przypisów czy nagłówków.
• Obsługa dokumentów nienormatywnych – czyli nieustrukturyzowanych, złożonych lub zawierających specjalistyczne słownictwo.

Poniższa tabela prezentuje porównanie dokładności analizy dokumentów przez wybrane narzędzia AI:

Choć wszystkie narzędzia są w stanie analizować dokumenty tekstowe, ich skuteczność w zależności od kontekstu może się znacznie różnić. Na przykład, NotebookLM sprawdza się dobrze w ekstrakcji danych z dokumentów naukowych, ale gorzej radzi sobie z analizą kontekstu w dużych raportach. Z kolei ChatGPT oferuje bardzo wysoką dokładność analizy dzięki zaawansowanemu modelowi GPT-4, co czyni go uniwersalnym narzędziem do pracy z różnymi rodzajami tekstów. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w tym zakresie i nauczyć się praktycznego wykorzystania AI w analizie dokumentów, warto rozważyć udział w Kursie AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

W praktycznych zastosowaniach, dokładność analizy jest często ściśle powiązana z typem dokumentu oraz zakresem tematycznym – co będzie miało znaczenie w dalszym procesie oceny tych narzędzi.

Rozpoznawanie kontekstu i intencji

Efektywne czytanie dokumentów przez sztuczną inteligencję wymaga czegoś więcej niż tylko rozpoznawania słów i struktur – kluczowe staje się zrozumienie kontekstu oraz intencji autora. Modele AI, takie jak GPT-4 (wykorzystywany m.in. przez ChatGPT), Gemini (w NotebookLM), czy Copilot, różnią się w podejściu i skuteczności rozpoznawania tych elementów. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Rozpoznawanie kontekstu oznacza zdolność do uchwycenia relacji między fragmentami tekstu, a także do uwzględnienia wcześniejszych informacji w analizie bieżącej treści. Intencja natomiast dotyczy zrozumienia celu wypowiedzi – czy autor informuje, argumentuje, zaleca, czy może wyraża opinię.

Poniższa tabela przedstawia porównanie podejść najpopularniejszych narzędzi AI do rozpoznawania kontekstu i intencji:

Wspólną cechą wszystkich modeli jest dążenie do rozpoznawania kontekstu nie tylko w obrębie jednego dokumentu, ale również w odniesieniu do szerszego zestawu informacji, np. historii rozmowy czy powiązanych plików. Z kolei różnice dotyczą sposobu, w jaki modele definiują i wykorzystują „intencję” użytkownika – od prostych zapytań, po złożone analizy wymagające interpretacji celów strategicznych lub emocjonalnych.

Choć wszystkie analizowane modele oferują funkcje rozpoznawania kontekstu i intencji, ich efektywność zależy od konkretnego zastosowania i rodzaju przetwarzanego dokumentu.

Obsługa różnych języków i wielojęzyczność

Wielojęzyczne wsparcie to kluczowa cecha nowoczesnych modeli AI do analizy dokumentów. W kontekście rozwiązań takich jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot, możliwości językowe różnią się w zależności od zastosowanego modelu bazowego oraz integracji z dodatkowymi usługami przetwarzania języka naturalnego.

W poniższej tabeli przedstawiono porównanie podstawowych możliwości językowych analizowanych narzędzi:

Wielojęzyczność przekłada się nie tylko na możliwość wczytania dokumentu w danym języku, ale także na poprawne zrozumienie kontekstu kulturowego, idiomów czy składni. Dla przykładu, zapytanie zadane po polsku w ChatGPT:

"Przeanalizuj ten raport finansowy i wskaż największe ryzyka."

zostanie zwykle zinterpretowane poprawnie, o ile dokument źródłowy również jest spójny językowo i logicznie. W przypadku narzędzi takich jak NotebookLM, jakość analizy może być niższa w językach innych niż angielski, szczególnie jeśli dokumenty zawierają słownictwo specjalistyczne.

Warto zaznaczyć, że niektóre platformy, takie jak Manus.im czy ChatGPT, oferują opcje przełączania języka interfejsu oraz detekcji języka wejściowego bez konieczności ręcznej ingerencji użytkownika. Funkcje te zwiększają dostępność narzędzi dla międzynarodowych zespołów i użytkowników nieanglojęzycznych. Jeśli interesuje Cię praktyczne wykorzystanie modeli językowych w kontekście regulacji i zastosowań biznesowych, sprawdź Kurs AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie w GPT.

Porównanie wydajności w praktycznych zastosowaniach

Różne narzędzia oparte na AI, takie jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot, oferują odmienne podejścia i możliwości w kontekście czytania i analizy dokumentów. Ich wydajność w praktycznych zastosowaniach zależy zarówno od architektury modelu, jak i konkretnych przypadków użycia, takich jak analiza raportów PDF, przeszukiwanie dużych zbiorów danych tekstowych, czy generowanie streszczeń lub odpowiedzi kontekstowych.

Warto zauważyć, że dobór odpowiedniego narzędzia zależy od konkretnego scenariusza: od szybkiego przeszukiwania dokumentów, przez generowanie podsumowań, aż po wnioskowanie na podstawie złożonych danych. Na przykład, Manus.im lepiej sprawdzi się w analizie dokumentów prawniczych, podczas gdy ChatGPT może być bardziej przydatny w zadaniach wymagających elastycznego dialogu i interpretacji wieloznacznych treści.

Poniżej przykład prostego użycia ChatGPT do analizy fragmentu dokumentu:

Prompt: "Na podstawie poniższego tekstu wskaż trzy główne ryzyka projektu IT.\n[treść dokumentu]"
Odpowiedź: "1. Przekroczenie budżetu, 2. Niewystarczające zasoby ludzkie, 3. Problemy z integracją systemów."

W kolejnych zastosowaniach ważna jest nie tylko szybkość działania, ale i trafność interpretacji — stąd wybór narzędzia powinien być dopasowany do potrzeb użytkownika oraz charakteru analizowanego materiału.

Zalety i ograniczenia poszczególnych modeli

Systemy AI do czytania dokumentów, takie jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot, oferują zróżnicowane podejścia do przetwarzania treści tekstowych. Różnice te wynikają zarówno z zastosowanych modeli językowych, jak i z orientacji na określone przypadki użycia.

• NotebookLM wyróżnia się integracją z dokumentami Google i prostotą użytkowania, co czyni go wygodnym narzędziem w środowisku edukacyjnym i w pracy badawczej. Jest jednak ograniczony do określonych formatów i często wymaga dokładnego przygotowania materiałów źródłowych.
• Manus.im koncentruje się na analizie i streszczaniu dłuższych dokumentów, takich jak umowy czy raporty. Jego siłą jest wysoka precyzja w ekstrakcji informacji, ale może mieć trudności z interpretacją mniej sformalizowanych treści.
• ChatGPT (z modelem GPT-4) oferuje dużą elastyczność, wspiera wiele formatów i kontekstów, sprawdza się zarówno w przetwarzaniu dokumentów, jak i w prowadzeniu rozmów opartych na treści. Minusem może być ograniczenie kontekstu i potrzeba dostarczania odpowiednio sformatowanych danych.
• Copilot, zintegrowany z ekosystemem Microsoft, dobrze współpracuje z pakietem Office i narzędziami firmowymi. Jego główną zaletą jest produktowe ukierunkowanie na użytkowników biznesowych, ale jego funkcjonalność jest często silnie zależna od środowiska Microsoft 365.

Każde z tych rozwiązań posiada unikalne cechy, które sprawiają, że lepiej sprawdza się w określonych scenariuszach. Wybór odpowiedniego narzędzia powinien zależeć od konkretnych potrzeb użytkownika, rodzaju dokumentów oraz oczekiwanego poziomu interakcji z treścią.

Podsumowanie i rekomendacje

Systemy AI do czytania dokumentów, takie jak NotebookLM, Manus.im, ChatGPT oraz Copilot, oferują różnorodne podejścia i funkcje w zakresie interpretacji, ekstrakcji oraz analizy treści dokumentów. Ich skuteczność zależy od zastosowanego modelu językowego, kontekstu użytkowania oraz specyfiki dokumentów, z którymi mają pracować.

NotebookLM i Manus.im sprawdzają się przede wszystkim w środowiskach badawczych i edukacyjnych, gdzie istotna jest głęboka analiza źródeł. ChatGPT wyróżnia się wszechstronnością i przystępnością dla użytkownika, co czyni go dobrym wyborem do ogólnego użytku. Copilot, zintegrowany z produktami Microsoft, jest szczególnie przydatny w kontekście pracy biurowej i dokumentów pakietu Office.

Rekomendacje powinny uwzględniać konkretne potrzeby użytkownika:

• Dla analizy technicznej i dokumentacji naukowej — Manus.im i NotebookLM mogą zapewnić bardziej precyzyjną obsługę długich i złożonych źródeł.
• Dla codziennej pracy z dokumentami biurowymi — Copilot oferuje najlepszą integrację z popularnymi narzędziami pracy.
• Dla ogólnych zapytań i elastycznego wsparcia tekstowego — ChatGPT zapewnia intuicyjną interakcję i szeroki zakres zastosowań.

Wybór odpowiedniego narzędzia zależy więc od konkretnego zastosowania, oczekiwanej głębokości analizy oraz ekosystemu pracy użytkownika. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Jak zorganizować firmową bazę wiedzy dla AI? (Na przykładzie ChatGPT, Gemini, NotebookLM) 14 grudnia 2025

NotebookLM vs ChatGPT vs manus.im – które narzędzie wybrać do analizy dokumentów? 12 grudnia 2025