用 ChatGPT 比较两版文档:重点找规则变化,不只找改了哪些字 - AIPlan

用 AI 比较两版文档时,先说明版本顺序与比较目标,区分文字、数值和规则变化,保留原文位置并单独检查删除项。

用 ChatGPT 比较两版文档:重点找规则变化,不只找改了哪些字 - AIPlan
两版文档比较,真正值钱的输出是"哪条规则变了、对谁生效、从哪一天开始"。逐字 diff 只能告诉你字符差异,规则变化往往藏在同一句话里的一个条件词。所以第一步不是上传,而是先决定这次比较要回答哪一个业务问题。 先固定版本顺序和比较目标 上传两个文件前,用一句话写清哪个是旧版、哪个是新版,以及你要的是"全部差异"还是"影响执行的差异"。这两件事定不下来,模型会把排版差异也当成变化报给你。 具体做法是把文件命名成 合同_v1_2026-06-01.pdf 和 合同_v2_2026-10-12.pdf,在第一条消息里写明:文件 1 是旧版,文件 2 是新版,只报影响付款条件、交付时间和违约责任的差异。带日期的文件名还有一个好处:三个月后回溯时不用猜哪份在前。 官方文件入口支持 DOCX、PDF、TXT 三种文档格式,表格支持 XLSX、XLS、CSV、TSV,演示文稿是 PPTX。Google Docs 的 .gdoc 链接不能直接传,必须先导出成 PDF 或 DOCX 再上传。 第一轮只做读取体检 比较结论错,八成错在读取阶段。上传后先让它复述,不要让它比较。 三条命令就够: • 列出文件 1 的章节标题,不要解释。 • 原样输出文件 2 第 1 页的前 200 个字。 • 两份文件各有多少页、多少张表? 三条里有一条对不上原文件,说明文字层没读全,此时让它比较只会得到看起来很整齐的错误。截至 2026 年 10 月 18 日核对,官方说明里写明:除 Enterprise 外的档位对 PDF 走的是 text-based retrieval,只抽取数字文字层,不读文件里嵌的图片。扫描件、盖章页、以图片形式插入的附表,在这条规则下就是空白。 判断方法不用问模型:在电脑上打开 PDF,用鼠标拖选正文,选不中就是扫描件。 三类变化分三栏,不要混在一段话里 我会要求输出固定三栏,缺一栏就重来: 变化类型 判定标准 处理方式 文字变化 同义改写、语序调整 可忽略,除非改变语气强度 数值变化 金额、比例、天数、日期 逐条复核,标注新旧值 规则变化 条件、例外、主体范围 单独拉清单,逐条判断影响 分栏的价值在于优先级。文字变化占差异总量的比例通常最高,但它几乎不影响执行;规则变化可能只有 3 条,却决定这份文件还能不能用。 举一个具体例子。旧版写"提前 30 天书面通知可终止",新版写"提前 30 天书面通知可终止,试用期内除外"。字符层面只多了 7 个字,规则层面多出一个例外,这类差异只有按条件词扫一遍才抓得住。 删除项必须单独过一遍 比较工具天然偏向新增,因为新增内容有文本可对齐,删除内容只剩下空洞。让模型主动报删除,要单独下一条命令: 列出文件 1 里有、文件 2 里完全没有的段落,每条附原文前 20 个字。 不单独问,删除项很容易被合并进"某章节已调整"这种含糊表述里。而合同、服务条款、SOP 里被删掉的一句话,往往比新增的三段更危险。 拿到删除清单后,逐条问一句"这条删掉之后,原来的义务由哪一条承接"。答不上来的,就是真空。 用一张表固定输出,方便复核 我用的表头是五行:差异编号 | 旧版原文 | 新版原文 | 变化类型 | 影响判断。最后一栏强制写"无影响 / 需确认 / 需改流程"三选一,不许写"建议关注"这类没有动作的词。 表格还有个副作用:它逼模型把原文抄准。写"旧版要求提前 30 天,新版改为 15 天"这种概述,你无法核对;写原文摘录,你三秒就能在 PDF 里搜到。 两版差异超过 50 条时,让它在表头前面加一行汇总:文字变化若干条、数值变化若干条、规则变化若干条。汇总数字和表格行数对不上,说明它漏了一部分,退回重做比事后补更省时间。 页码对不上时的定位办法 阅读器页码和印刷页码经常差 1 到 3 页,封面、目录、空白页都会让两者错位。要求模型报页码时,明确说报阅读器页码,或者干脆用章节标题加原文前 10 个字定位。 比页码可靠的是原文锚点。第 4 章"付款条件"第 2 段,以"乙方应在收到发票后"开头 这种定位,在任何阅读器里都能找到。 如果文件有稳定的小节编号(1.1、1.2、3.4.1),优先用它。编号不随排版变化,跨版本对照时也不会漂移。 文件太大时怎么切 单份文档上限是 512 MB,文本类文件还有 2 百万 token 的封顶,超过就得分批。分批比较的做法是:先比目录结构,再按章节切片,最后合并。 切片时给每一片编上序号,并在每批提问里带上"这是第 3 片,共 7 片,对应第 4 到第 5 章"。全部跑完后,单独做一次跨片核对:让模型列出在两片里都出现的同一主题,检查前后是否自相矛盾。 上传频率也有配额:普通账号 3 小时内最多 80 个文件,Free 账号每天 3 个。做大批量版本对照时,把切片数量控制在 10 个以内,否则一轮就顶到上限,剩下的只能等 3 小时后。 拿到结论之后做什么 把"需确认"的条目发给能拍板的人,把"需改流程"的条目转成带负责人和日期的待办,剩下的归档。比较报告本身不是交付物,改完的流程才是。 需要更细的读取层排查方法,可以看上传成功却读不全时的排查顺序和PDF 分析的读取范围确认。两份文档涉及多语言版本时,先按术语表统一译法再比较,能省掉一半噪音。 截至 2026 年 10 月 18 日核对,格式支持、大小上限与检索方式以 OpenAI 帮助中心《Uploading files and audio to ChatGPT》为准;配额会随档位和时段调整,以输入框旁提示为准。 参考资料资料核对日期:2026-10-17 • Uploading files and audio to ChatGPT | OpenAI Help Center • Data analysis with ChatGPT | OpenAI Help Center 延伸阅读• 用 ChatGPT 分析 PDF:先确认读到了什么,再要求结论 • 用 ChatGPT 翻译长文,先准备术语表 • 用 AI 整理客服知识库:答案要有依据,也要知道何时转人工 • 用 ChatGPT 从图片提取文字:模糊的地方要留疑问