लंबे दस्तावेज़ों को संक्षेपित करने के लिए AI का उपयोग करने के सुझाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) सूचना को संभालने के तरीके को बदल रही है, अपनी तेज़ और सटीक संक्षेपण क्षमताओं के साथ पढ़ने और विश्लेषण के घंटों बचा रही है। यह लेख लंबे दस्तावेज़ों को प्रभावी ढंग से संक्षेपित करने के लिए व्यावहारिक सुझाव साझा करता है — टेक्स्ट को टुकड़ों में बांटना और स्मार्ट प्रॉम्प्ट बनाना से लेकर ChatGPT, Claude, या Google Gemini जैसे सही उपकरण चुनने तक — जो आपको संक्षिप्त, प्राकृतिक और समझने में आसान सारांश बनाने में मदद करता है।
AI के साथ बहुत लंबे टेक्स्ट का संक्षेपण समय बचा सकता है, लेकिन इसके लिए कुछ रणनीति की आवश्यकता होती है। AI-आधारित संक्षेपण आमतौर पर दो प्रकार के होते हैं: निकालने वाला (मूल से मुख्य वाक्य चुनना) और सारगर्भित (विचारों का संक्षिप्त पैराफ्रेज़ बनाना)। व्यवहार में, आधुनिक AI (जैसे GPT या Claude) दोनों कर सकता है। हालांकि, अधिकांश मॉडलों की इनपुट लंबाई सीमित होती है, इसलिए आपको आमतौर पर एक लंबे दस्तावेज़ को भागों में टुकड़ा करना पड़ता है और परिणामों को मिलाना होता है। नीचे प्रभावी ढंग से करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास और सुझाव दिए गए हैं।
दस्तावेज़ों को टुकड़ों में विभाजित करें (मैप/रिड्यूस)
AI मॉडल की एक सीमित संदर्भ विंडो होती है, इसलिए आपको लंबे दस्तावेज़ को प्रबंधनीय टुकड़ों (जैसे अनुभाग, अध्याय, या तार्किक खंड) में विभाजित करना चाहिए इससे पहले कि आप संक्षेपण करें। एक प्रभावी रणनीति है मैप/रिड्यूस तरीका:
मैप/रिड्यूस रणनीति
टुकड़ों के साथ विवरण समायोजित करें
पुनरावृत्त सुधार
स्पष्ट प्रॉम्प्ट बनाएं
आप मॉडल से संक्षेपण कैसे मांगते हैं, यह बहुत मायने रखता है। अच्छा प्रॉम्प्ट डिज़ाइन AI को उपयोगी सारांश बनाने के लिए मार्गदर्शन करता है। सामान्य दिशानिर्देश हैं:
संक्षेपित करने के लिए टेक्स्ट शामिल करें
हमेशा वास्तविक सामग्री (या उसका एक हिस्सा) प्रदान करें जिसे आप संक्षेपित करना चाहते हैं। AI केवल वही संक्षेपित कर सकता है जो आप उसे देते हैं।
कार्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें
उदाहरण के लिए, "निम्नलिखित टेक्स्ट का संक्षेप करें: [आपका टेक्स्ट]" या "कृपया दिए गए लेख का संक्षिप्त सारांश बनाएं…" से शुरू करें। इससे स्पष्ट होता है कि आप सारांश चाहते हैं, कोई अन्य रूपांतरण नहीं।
संदर्भ या भूमिका प्रदान करें
संदर्भ जोड़ने से सारांश केंद्रित हो सकता है। उदाहरण के लिए, "आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वास्थ्य सेवा में इसकी भूमिका पर एक लेख दिया गया है" मॉडल को विषय जानने में मदद करता है।
प्रारूप और लंबाई निर्दिष्ट करें
यदि आपको बुलेट पॉइंट्स, पैराग्राफ़, या किसी विशेष शब्द संख्या की आवश्यकता है, तो बताएं। उदाहरण: "5 बुलेट पॉइंट्स में सारांश लिखें, 100 शब्दों से अधिक नहीं: [टेक्स्ट]"। शब्द या वाक्य सीमा निर्धारित करने से अत्यधिक लंबा उत्तर रोकता है।
प्रभावी प्रॉम्प्ट इस तरह दिख सकते हैं: "इस [रिपोर्ट/लेख/अध्याय] का सारांश बनाएं और मुख्य निष्कर्ष 3–4 बुलेट पॉइंट्स में सूचीबद्ध करें (अधिकतम 150 शब्द)।" लक्ष्य और प्रारूप स्पष्ट रूप से बताकर, आप AI को संक्षिप्त, सटीक सारांश बनाने में मदद करते हैं।
पुनरावृत्त संक्षेपण रणनीतियों का उपयोग करें
बहुत लंबे या जटिल दस्तावेज़ों के लिए, दो-चरण या बहु-चरण दृष्टिकोण अक्सर सबसे अच्छा काम करता है। एक सामान्य तरीका है:
टुकड़ा सारांश
प्रत्येक अनुभाग या टुकड़े का अलग से संक्षेपण करें। आप मॉडल को पिछले अनुभागों का चल रहा सारांश संदर्भ के रूप में भी दे सकते हैं।
- प्रत्येक खंड को स्वतंत्र रूप से संसाधित करें
- पिछले अनुभागों से संदर्भ बनाए रखें
- उदाहरण: "(संदर्भ के लिए, यहाँ पहले N खंडों का सारांश है: [अब तक का सारांश]. कृपया अब अगले खंड का सारांश बनाएं…)"
सारांशों को मिलाएं
जब आपके पास सभी टुकड़ों के अलग-अलग सारांश हों, तो AI से उन्हें एक अंतिम सारांश में संयोजित करने को कहें।
- सभी टुकड़ा सारांशों को मिलाएं
- एक सुसंगत एकीकृत आउटपुट बनाएं
- उदाहरण: "कृपया निम्नलिखित बुलेट सारांशों को एक सुसंगत सारांश में मिलाएं: [टुकड़ा सारांशों की सूची]"
यह विभाजित-फिर-मिलाएं रणनीति (जिसे कभी-कभी पदानुक्रमित या पुनरावृत्त सारांश कहा जाता है) सुनिश्चित करती है कि दस्तावेज़ का कोई भाग अनदेखा न हो। व्यवहार में, आप अपने संक्षेपण चक्र को इस तरह चला सकते हैं: टुकड़ा 1 का सारांश बनाएं, फिर टुकड़ा 2 (संभवतः टुकड़ा 1 के सारांश के साथ), और इसी तरह; अंत में, मॉडल को सभी टुकड़ा सारांशों को एकीकृत करने के लिए प्रॉम्प्ट करें।
सारगर्भित-सारगर्भित पाइपलाइन
LLM का उपयोग करके मैप/रिड्यूस: प्रत्येक टुकड़े को LLM से संक्षेपित करें, फिर उन सारांशों को LLM में वापस फीड करें ताकि एक परिष्कृत अंतिम सारांश बनाया जा सके।
स्वचालित वर्कफ़्लो
LangChain जैसी लाइब्रेरी "मैप" और "रिड्यूस" वर्कफ़्लो को स्वचालित करती हैं, जिससे कार्यान्वयन आसान और अधिक कुशल होता है।
सही मॉडल और उपकरणों का लाभ उठाएं
उपयुक्त AI मॉडल या उपकरण चुनना महत्वपूर्ण है। कई विकल्प उपलब्ध हैं:
बड़े संदर्भ विंडो वाले बड़े LLM
नए मॉडल अधिक इनपुट संभाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, Anthropic का Claude 3 और OpenAI का GPT-4 Turbo अत्यंत लंबे संदर्भ (दसियों हजार टोकन) का समर्थन करते हैं। यदि आपके पास ऐसे मॉडल तक पहुंच है (API या Amazon Bedrock, Google Vertex, या Azure OpenAI जैसी सेवाओं के माध्यम से), तो उन्हें मैनुअल टुकड़ा करने की कम आवश्यकता हो सकती है।
Claude 3
GPT-4 Turbo
विशेषीकृत संक्षेपण मॉडल
Hugging Face के जैसे मॉडल जैसे BART या Pegasus संक्षेपण के लिए फाइन-ट्यून किए गए हैं। ये मध्यम लंबाई के टेक्स्ट पर उच्च गुणवत्ता के सारांश देते हैं लेकिन टोकन सीमा छोटी होती है (आमतौर पर ~1024 टोकन)। यदि आपका दस्तावेज़ अत्यधिक लंबा नहीं है, तो ये त्वरित समाधान हो सकते हैं।
BART
Pegasus
AI सेवाएं और लाइब्रेरी
कुछ प्लेटफ़ॉर्म में अंतर्निहित संक्षेपण एंडपॉइंट होते हैं। यदि आप कोडिंग कर रहे हैं, तो LangChain जैसी फ्रेमवर्क्स मैप/रिड्यूस को लागू करने वाली संक्षेपण चेन प्रदान करती हैं। व्यावसायिक उपकरणों में एक-क्लिक संक्षेपक भी हो सकते हैं।
- Google का Vertex AI - PaLM/Gemini के साथ संक्षेपण
- Azure AI - समर्पित संक्षेपण उपकरण
- LangChain - स्वचालित मैप/रिड्यूस चेन
- Document AI उत्पाद - एक-क्लिक संक्षेपक
सामग्री पुनर्लेखन
- अधिक लचीला और प्रवाही
- मुख्य विचारों का पैराफ्रेज़ करता है
- कथात्मक लेखों के लिए सर्वोत्तम
उद्धरण खींचना
- मूल शब्दों के प्रति सच्चा रहता है
- मुख्य वाक्य चुनता है
- तकनीकी रिपोर्टों के लिए सर्वोत्तम
सारांश की समीक्षा और सुधार करें
AI आउटपुट त्रुटिरहित नहीं होते। हमेशा AI-जनित सारांश को पढ़ें और स्रोत टेक्स्ट से मिलाएं। AI कभी-कभी विवरणों में कल्पना कर सकता है या जटिल दस्तावेज़ों में सूक्ष्मताएं छूट सकती हैं। आपको यह करना पड़ सकता है:
तथ्यात्मक सटीकता सत्यापित करें
सुनिश्चित करें कि सभी महत्वपूर्ण बिंदु शामिल हैं। यदि कुछ छूट गया है, तो आप मॉडल को "उस विषय पर विस्तार करें" कह सकते हैं या संक्षेपण को पुनः चला सकते हैं ताकि छूटे हुए हिस्से पर ध्यान दिया जा सके।
सरल या पुनः वाक्य बनाएं
यदि सारांश बहुत तकनीकी या लंबा है, तो आप मॉडल को फिर से निर्देशित कर सकते हैं कि आउटपुट को छोटा या बुलेट पॉइंट्स में करें।
मैन्युअल रूप से अंतर्दृष्टि मिलाएं
कभी-कभी मॉडल के विभिन्न टुकड़ा सारांश ओवरलैप या विरोधाभासी होते हैं; एक त्वरित मैन्युअल संपादन या अंतिम प्रॉम्प्ट जैसे "कृपया इन बिंदुओं को स्पष्ट, एकीकृत सारांश में हल करें" मदद कर सकता है।
मुख्य निष्कर्ष
स्मार्ट टुकड़ा करें
दस्तावेज़ को ऐसे भागों में तोड़ें जो मॉडल की इनपुट सीमा में फिट हों। प्रत्येक का संक्षेपण करें, फिर मिलाएं।
स्पष्ट रूप से पूछें
आपका प्रॉम्प्ट स्पष्ट रूप से "सारांश बनाएं" कहे और टेक्स्ट तथा किसी भी प्रतिबंध (लंबाई, प्रारूप) को शामिल करे।
संरचित वर्कफ़्लो का उपयोग करें
बहुत लंबे टेक्स्ट को संभालने के लिए मैप/रिड्यूस या दो-चरण विधि (पहले संक्षेपण फिर मिलाना) पर विचार करें।
सही उपकरण चुनें
बड़े संदर्भ वाले मॉडल (जैसे GPT-4 Turbo, Claude) या विशेषीकृत संक्षेपक (BART/Pegasus) का उपयुक्त उपयोग करें।
आउटपुट सुधारें
AI के सारांश की समीक्षा करें, तथ्य जांच करें, और आवश्यक हो तो छूटे हुए बिंदुओं को शामिल करने के लिए पुनः प्रॉम्प्ट करें।
इन रणनीतियों का पालन करके—टेक्स्ट को विभाजित करना, अच्छे प्रॉम्प्ट लिखना, और पुनरावृत्त सुधार करना—आप AI का उपयोग करके बहुत लंबे दस्तावेज़ों के संक्षिप्त, सटीक सारांश प्राप्त कर सकते हैं।
