사진이 있는 테이블을 작업 형식으로 전송하도록 시력이 있는 AI에게 요청하세요. JSON 반환 {"prompt":"...","columns":"...","format_rules":"..."}: prompt - 작업, columns - AI가 반환해야 하는 열과 순서, format_rules - 결과를 출력할 형식과 테이블의 문제 영역을 처리하는 방법.
사진 속 테이블은 AI가 읽을 뿐만 아니라 그리드로 저장해야 하는 그리드입니다. 즉, 행, 열, 셀이 해당 위치에 있습니다. 여기에는 두 명의 적이 있습니다. 첫 번째는 기울어짐과 촬영 각도입니다. 행은 "부동"하고 AI는 값을 인접한 열로 이동할 수 있습니다. 두 번째는 병합되고 비어 있는 셀입니다. 모델은 이를 "생각"하려고 노력합니다. 전문가의 비결: 출력 형식과 열 헤더를 원하는 순서로 하드 설정합니다. 예를 들어 "날짜, 고객, 제품, 수량, 금액 열이 포함된 CSV로 반환"과 같습니다. CSV는 행의 값이 쉼표로 구분되는 간단한 텍스트 유형의 테이블입니다(또는 간단히 "테이블로 반환"을 요청할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 구조가 명시적으로 지정된다는 것입니다). 완성된 형식은 편집 없이 테이블에 삽입됩니다. 두 번째 기술: 가장자리에 대한 규칙을 기록합니다. 빈 셀을 비워두고, 결합된 셀을 복제하거나 표시하고, 줄 수를 유지합니다. 숨겨진 제어 레버: AI에게 몇 줄을 세었는지 알려달라고 요청하고, 읽은 줄을 불확실하게 표시합니다. 원본과 일치 - 공정한 전송. 일반적인 초보자의 실수: 형식이나 열을 지정하지 않음 - AI가 "시트에" 텍스트를 생성한 후에도 데이터를 직접 분석해야 합니다.
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