Tippek az AI használatához hosszú dokumentumok összefoglalásához
A mesterséges intelligencia (AI) átalakítja az információkezelést, órákat spórolva az olvasás és elemzés terén gyors és pontos összefoglaló képességeivel. Ez a cikk gyakorlati tippeket oszt meg az AI hatékony használatához hosszú dokumentumok összefoglalásához — a szöveg darabolásától és okos utasítások megfogalmazásától kezdve a megfelelő eszközök, mint a ChatGPT, Claude vagy Google Gemini kiválasztásáig — segítve, hogy tömör, természetes és könnyen érthető összefoglalókat készítsen.
Hosszú szövegek összefoglalása AI segítségével időt takaríthat meg, de némi stratégiát igényel. Az AI-alapú összefoglalás általában két típusba sorolható: kivonatos (a kulcsmondatok kiválasztása az eredetiből) és absztrakt (a gondolatok tömör parafrázisa). A gyakorlatban a modern AI (például GPT vagy Claude) mindkettőt képes elvégezni. Azonban a legtöbb modellnek van bemeneti hosszkorlátja, ezért általában fel kell bontani a hosszú dokumentumot részekre, majd össze kell vonni az eredményeket. Az alábbiakban a leghatékonyabb gyakorlatokat és tippeket találja ehhez.
Dokumentumok darabolása részekre (Map/Reduce)
Az AI modelleknek véges a kontextusablakuk, ezért hosszú dokumentumot kezelhető darabokra (például szakasz, fejezet vagy logikai egység szerint) kell bontani az összefoglalás előtt. Egy hatékony stratégia a map/reduce megközelítés:
Map/Reduce stratégia
A részletek beállítása darabolással
Ismétlődő finomítás
Egyértelmű utasítások megfogalmazása
Az, hogy hogyan kéri a modellt az összefoglalásra, nagyon számít. A jó utasítások irányítják az AI-t hasznos összefoglalók készítésére. Általános irányelvek:
Tartalmazza az összefoglalandó szöveget
Mindig adja meg (vagy töltse fel) a tényleges tartalmat (vagy annak egy részét), amit összefoglalni szeretne. Az AI csak azt tudja összefoglalni, amit kap.
Határozza meg egyértelműen a feladatot
Például kezdje azzal, hogy "Összefoglalja a következő szöveget: [az ön szövege]" vagy "Kérem, készítsen tömör összefoglalót a megadott cikkből…". Ez egyértelművé teszi, hogy összefoglalót szeretne, nem más átalakítást.
Adjon meg kontextust vagy szerepet
A kontextus hozzáadása fókuszálhatja az összefoglalót. Például: "Ön egy cikket kap a mesterséges intelligenciáról és annak egészségügyi szerepéről" segít a modellnek megérteni a témát.
Adja meg a formátumot és hosszúságot
Ha pontokba szedett listát, bekezdést vagy adott szószámot szeretne, jelezze. Például: "Írjon összefoglalót 5 pontban, legfeljebb 100 szóban: [szöveg]". A szó- vagy mondathatár megadása megakadályozza a túl hosszú válaszokat.
Hatékony utasítás lehet például: "Összefoglalja ezt a [jelentést/cikket/fejezetet], és sorolja fel a főbb megállapításokat 3–4 pontban (max 150 szó)." Az egyértelmű cél- és formátummegadás segíti az AI-t tömör, lényegre törő összefoglalók készítésében.
Ismétlődő összefoglalási stratégiák alkalmazása
Nagyon hosszú vagy összetett dokumentumok esetén gyakran a kétlépcsős vagy többlépcsős megközelítés a leghatékonyabb. Egy gyakori módszer:
Darab összefoglalók
Összefoglalja külön-külön az egyes szakaszokat vagy darabokat. Opcionálisan a modellnek adhat egy futó összefoglalót az előző szakaszokról kontextusként.
- Minden szegmenst önállóan dolgoz fel
- Megőrzi az előző szakaszok kontextusát
- Példa: "(Kontextusként itt egy összefoglaló az első N szegmensről: [eddigi összefoglaló]. Kérem, most foglalja össze a következő szegmenst…)"
Összefoglalók egyesítése
Miután megvannak az egyes darabok külön összefoglalói, kérje meg az AI-t, hogy egyesítse őket egy végső összefoglalóvá.
- Összevonja az összes darab összefoglalót
- Koherens, egységes kimenetet hoz létre
- Példa: "Kérem, egyesítse az alábbi pontokba szedett összefoglalókat egyetlen koherens összefoglalóvá: [darab összefoglalók listája]"
Ez a felosztás-összevonás stratégia (más néven hierarchikus vagy rekurzív összefoglaló) biztosítja, hogy a dokumentum egyetlen része se maradjon ki. A gyakorlatban így működhet: összefoglalja az 1. darabot, majd a 2.-at (esetleg az 1. összefoglalójával kiegészítve), és így tovább; végül utasítja a modellt, hogy egyesítse az összes darab összefoglalót.
Absztrakt-absztrakt folyamat
Map/reduce LLM-ekkel: minden darabot egy LLM-mel összefoglal, majd ezeket az összefoglalókat visszatáplálja az LLM-be a finomított végső összefoglaló elkészítéséhez.
Automatizált munkafolyamatok
Olyan könyvtárak, mint a LangChain automatizálják a "map" és "reduce" munkafolyamatot, megkönnyítve és hatékonyabbá téve a megvalósítást.
Megfelelő modellek és eszközök használata
Fontos a megfelelő AI modell vagy eszköz kiválasztása. Sok lehetőség létezik:
Nagy LLM-ek nagy kontextusablakkal
Az újabb modellek több bemenetet képesek kezelni. Például az Anthropic Claude 3 és az OpenAI GPT-4 Turbo rendkívül hosszú kontextusokat támogatnak (több tízezer token). Ha hozzáfér ilyen modellekhez (API-n vagy szolgáltatásokon keresztül, mint az Amazon Bedrock, Google Vertex vagy Azure OpenAI), kevesebb kézi darabolásra lehet szükség.
Claude 3
GPT-4 Turbo
Speciális összefoglaló modellek
Olyan modellek, mint a Hugging Face BART vagy Pegasus finomhangoltak összefoglalásra. Gyakran magas minőségű összefoglalókat készítenek közepes hosszúságú szövegeken, de kisebb tokenkorláttal rendelkeznek (általában kb. 1024 token). Gyors megoldást jelenthetnek, ha a dokumentum nem túl hosszú.
BART
Pegasus
AI szolgáltatások és könyvtárak
Néhány platform beépített összefoglaló végpontokat kínál. Ha kódol, olyan keretrendszerek, mint a LangChain összefoglaló láncokat kínálnak, amelyek a háttérben megvalósítják a map/reduce-t. Kereskedelmi eszközök is rendelkezhetnek egykattintásos összefoglalókkal.
- Google Vertex AI - Összefoglalás PaLM/Gemini segítségével
- Azure AI - Dedikált összefoglaló eszközök
- LangChain - Automatizált map/reduce láncok
- Document AI termékek - Egykattintásos összefoglalók
Tartalom átírása
- Rugalmasabb és folyékonyabb
- Parafrázisálja a kulcsfontosságú gondolatokat
- Legjobb narratív cikkekhez
Idézetek kiválasztása
- Hű marad az eredeti megfogalmazáshoz
- Kiválasztja a kulcsmondatokat
- Legjobb technikai jelentésekhez
Az összefoglaló átnézése és finomítása
Az AI által készített összefoglalók nem tökéletesek. Mindig olvassa át az AI által generált összefoglalót, és ellenőrizze az eredeti szöveghez képest. Az AI néha téves részleteket generálhat vagy kihagyhat árnyalatokat, különösen összetett dokumentumokban. Előfordulhat, hogy:
Ellenőrizze a ténybeli pontosságot
Győződjön meg róla, hogy minden fontos pont benne van. Ha valami hiányzik, kérheti a modellt, hogy "Bővítse ki ezt a témát", vagy futtassa újra az összefoglalást a kihagyott részre fókuszálva.
Egyszerűsítse vagy fogalmazza át
Ha az összefoglaló túl technikai vagy bőbeszédű, újra utasíthatja a modellt, hogy rövidítse vagy pontokba szedje a kimenetet.
Manuálisan egyesítse az észrevételeket
Előfordulhat, hogy a modell különböző darab összefoglalói átfedik egymást vagy ellentmondanak; egy gyors kézi szerkesztés vagy egy végső utasítás, mint "Kérem, oldja fel ezeket a pontokat egy világos, egységes összefoglalóvá", segíthet.
Főbb tanulságok
Okos darabolás
Ossza fel a dokumentumot a modell bemeneti korlátjának megfelelő részekre. Összefoglalja külön-külön, majd egyesítse.
Kérjen egyértelműen
Az utasításnak egyértelműen tartalmaznia kell az "összefoglalás" kérést, a szöveget és az esetleges korlátokat (hossz, formátum).
Használjon strukturált munkafolyamatokat
Fontolja meg a map/reduce vagy kétkörös módszereket (összefoglalás majd egyesítés) nagyon hosszú szövegekhez.
Válassza ki a megfelelő eszközt
Használjon nagyobb kontextusú modelleket (pl. GPT-4 Turbo, Claude) vagy speciális összefoglalókat (BART/Pegasus) az igényeknek megfelelően.
Finomítsa az eredményt
Nézze át az AI összefoglalót, ellenőrizze a tényeket, és ha kell, kérjen újabb összefoglalást a hiányzó pontokra.
Ezeknek a stratégiáknak a követésével — a szöveg darabolásával, jó utasítások írásával és ismétlődő finomítással — még nagyon hosszú dokumentumokból is tömör, pontos összefoglalókat készíthet AI segítségével.
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!