Поради щодо використання ШІ для підсумовування довгих документів

Штучний інтелект (ШІ) трансформує спосіб обробки інформації, заощаджуючи години читання та аналізу завдяки швидким і точним можливостям підсумовування. У цій статті наведено практичні поради щодо ефективного використання ШІ для підсумовування довгих документів — від розбиття тексту на частини та створення розумних запитів до вибору правильних інструментів, таких як ChatGPT, Claude або Google Gemini — що допоможе створювати лаконічні, природні та легкі для розуміння резюме.

Підсумовування дуже довгих текстів за допомогою ШІ може заощадити час, але потребує певної стратегії. Підсумовування на основі ШІ зазвичай поділяється на два типи: екстрактивне (вибір ключових речень із оригіналу) та абстрактивне (генерування лаконічної перефразованої версії ідей). На практиці сучасний ШІ (наприклад, GPT або Claude) може виконувати обидва типи або їх поєднання. Однак більшість моделей мають обмеження на довжину вхідних даних, тому зазвичай доводиться розбивати довгий документ на частини та об’єднувати результати. Нижче наведено найкращі практики та поради для ефективного виконання цього процесу.

Зміст

1. Розбивайте документи на частини (Map/Reduce)
2. Створюйте чіткі запити
3. Використовуйте ітеративні стратегії підсумовування
- 3.1. Підсумки частин
- 3.2. Об’єднання резюме
4. Використовуйте правильні моделі та інструменти
5. Переглядайте та уточнюйте резюме
6. Основні висновки

Розбивайте документи на частини (Map/Reduce)

Моделі ШІ мають обмежене контекстне вікно, тому слід розділити довгий документ на керовані частини (наприклад, за розділом, главою або логічним сегментом) перед підсумовуванням. Однією з ефективних стратегій є підхід map/reduce:

Стратегія Map/Reduce

Розділіть текст так, щоб кожна частина поміщалася у вхідне вікно моделі. Підсумуйте кожну частину окремо (крок "map"), а потім подайте всі проміжні резюме назад для створення єдиного об’єднаного підсумку (крок "reduce"). Обробляйте частини незалежно або паралельно для швидшого результату.

Регулюйте деталізацію за допомогою розбиття

Рівень деталізації у фінальному резюме залежить від того, як ви розбиваєте текст. Менші та численніші частини зазвичай дають більш детальний підсумок. Змінюючи кількість і розмір частин, ви можете контролювати довжину та деталізацію результату.

Ітеративне уточнення

Підсумуйте перший розділ, потім підсумуйте наступний розділ з урахуванням попереднього резюме як контексту і так далі. Кожен крок "уточнює" зростаюче резюме новими деталями. За багато кроків це дає цілісний огляд усього документа.

Важлива примітка: Якщо спробувати подати весь документ на 20 000 слів стандартній моделі одночасно, ви або досягнете обмеження довжини, або отримаєте надто коротке резюме. Розбиття (map/reduce або ітеративне) є необхідним для дуже довгих джерел.

Робочий процес розбиття документа Map Reduce

Створюйте чіткі запити

Як ви просите модель підсумувати, має велике значення. Хороший дизайн запиту спрямовує ШІ на створення корисних резюме. Загальні рекомендації включають:

Включайте текст для підсумовування

Завжди надавайте (або завантажуйте) фактичний контент (або його частину), який потрібно підсумувати. ШІ може підсумувати лише те, що ви йому даєте.

Чітко визначайте завдання

Наприклад, починайте з "Підсумуйте наступний текст: [ваш текст]" або "Будь ласка, створіть лаконічне резюме цієї статті…". Це чітко вказує, що ви хочете отримати резюме, а не іншу трансформацію.

Надавайте контекст або роль

Додавання контексту може сфокусувати резюме. Наприклад, "Вам надано статтю про штучний інтелект і його роль у охороні здоров’я" допомагає моделі зрозуміти тему.

Вказуйте формат і довжину

Якщо вам потрібні марковані списки, абзац або певна кількість слів, скажіть про це. Наприклад: "Напишіть резюме у 5 маркованих пунктах, не більше 100 слів: [текст]". Встановлення обмежень за кількістю слів або речень запобігає надто довгим відповідям.

Ефективні запити можуть виглядати так: "Підсумуйте цей [звіт/статтю/розділ] і наведіть ключові висновки у 3–4 маркованих пунктах (максимум 150 слів)." Чітко вказуючи мету та формат, ви допомагаєте ШІ створювати лаконічні, точні резюме.

Рекомендація експерта: Якщо перший результат не зовсім вдалий, відкоригуйте запит (наприклад, попросіть коротші пункти або охопити пропущені розділи).

Створюйте чіткі запити для кращих результатів

Використовуйте ітеративні стратегії підсумовування

Для дуже довгих або складних документів найкраще часто працює двоетапний або багатоступеневий підхід. Один із поширених методів:

Перший прохід

Підсумки частин

Підсумуйте кожен розділ або частину окремо. За бажанням можна подавати моделі поточне резюме попередніх розділів як контекст.

Обробляйте кожен сегмент незалежно
Зберігайте контекст із попередніх розділів
Приклад: "(Для контексту, ось резюме перших N сегментів: [поточне резюме]. Будь ласка, тепер підсумуйте наступний сегмент…)"

Другий прохід

Об’єднання резюме

Після отримання окремих резюме всіх частин попросіть ШІ об’єднати їх у єдине фінальне резюме.

Об’єднайте всі резюме частин
Створіть цілісний узгоджений результат
Приклад: "Будь ласка, об’єднайте наступні марковані резюме в одне цілісне резюме: [список резюме частин]"

Ця стратегія "розділяй, потім об’єднуй" (іноді званий ієрархічним або рекурсивним підсумовуванням) гарантує, що жодна частина документа не буде пропущена. На практиці ви можете запускати цикл підсумовування так: підсумувати частину 1, потім частину 2 (можливо, з резюме частини 1 як вхідними даними) і так далі; нарешті, попросити модель об’єднати всі резюме частин.

Найкращі практики: Експерименти показують, що при розбитті тексту на 15 тисяч токенів і підсумовуванні по частинах, фінальна довжина резюме може бути у 10–20 разів більшою (і детальнішою), ніж при спробі підсумувати все одразу.

Абстрактивно-абстрактивний конвеєр

Map/reduce із використанням великих мовних моделей (LLM): підсумуйте кожну частину за допомогою LLM, потім подайте ці резюме назад у LLM для створення уточненого фінального резюме.

Автоматизовані робочі процеси

Бібліотеки, як LangChain, автоматизують робочий процес "map" і "reduce", полегшуючи та підвищуючи ефективність реалізації.

Робочий процес ітеративного підсумовування

Процес робочого процесу ітеративного підсумовування

Використовуйте правильні моделі та інструменти

Вибір відповідної моделі ШІ або інструменту є важливим. Існує багато варіантів:

Великі LLM з великими контекстними вікнами

Новіші моделі можуть обробляти більший обсяг вхідних даних. Наприклад, Claude 3 від Anthropic та GPT-4 Turbo від OpenAI підтримують надзвичайно довгі контексти (десятки тисяч токенів). Якщо у вас є доступ до таких моделей (через API або сервіси, як Amazon Bedrock, Google Vertex або Azure OpenAI), вони можуть вимагати менше ручного розбиття.

Claude 3

Модель Anthropic з підтримкою розширеного контекстного вікна

GPT-4 Turbo

Модель OpenAI, що обробляє десятки тисяч токенів

Спеціалізовані моделі для підсумовування

Моделі, як BART або Pegasus від Hugging Face, налаштовані для підсумовування. Вони часто створюють якісні резюме для текстів середньої довжини, але мають менші обмеження на кількість токенів (зазвичай близько 1024 токенів). Це може бути швидким рішенням, якщо ваш документ не надто довгий.

BART

Налаштований для високоякісних завдань підсумовування

Pegasus

Оптимізований для підсумовування текстів середньої довжини

Сервіси ШІ та бібліотеки

Деякі платформи мають вбудовані кінцеві точки для підсумовування. Якщо ви програмуєте, фреймворки, як LangChain, пропонують ланцюжки підсумовування, які реалізують map/reduce "під капотом". Комерційні інструменти можуть також мати підсумовувачі в один клік.

Google Vertex AI — підсумовування з PaLM/Gemini
Azure AI — спеціалізовані інструменти для підсумовування
LangChain — автоматизовані ланцюжки map/reduce
Продукти Document AI — підсумовувачі в один клік

Рекомендація експерта: Деякі інструменти ШІ автоматично обирають стиль резюме. Наприклад, підсумовувач може використовувати абстрактивні методи (переписування контенту) для наративних статей і екстрактивні методи (витяг цитат) для технічних звітів. Підбирайте підхід відповідно до контенту: абстрактивні резюме більш гнучкі та плавні, тоді як екстрактивні точніше відтворюють оригінальне формулювання.

Абстрактивне

Переписування контенту

Більш гнучке та плавне
Перефразовує ключові ідеї
Найкраще для наративних статей

Екстрактивне

Витяг цитат

Залишається вірним оригінальному формулюванню
Вибирає ключові речення
Найкраще для технічних звітів

Важлива примітка: Використання більших моделей (дорожчих) або спеціалізованих API може дати кращі результати, але за вартістю. Спочатку протестуйте невелику частину, щоб визначити баланс швидкості, вартості та якості, який вам потрібен.

Моделі та інструменти для підсумовування ШІ

Порівняння моделей та інструментів для підсумовування ШІ

Переглядайте та уточнюйте резюме

Виводи ШІ не ідеальні. Завжди перечитуйте резюме, створене ШІ, і перевіряйте його з оригінальним текстом. ШІ іноді може вигадувати деталі або пропускати нюанси, особливо у складних документах. Можливо, вам доведеться:

Перевірити фактичну точність

Переконайтеся, що всі важливі моменти включені. Якщо щось пропущено, можна попросити модель "Розширити [цю тему]" або повторно запустити підсумовування з акцентом на пропущеному розділі.

Спрощувати або перефразовувати

Якщо резюме занадто технічне або багатослівне, можна знову дати інструкції моделі скоротити або подати у вигляді маркованого списку.

Об’єднувати висновки вручну

Іноді різні резюме частин можуть перекриватися або суперечити одне одному; швидке ручне редагування або фінальний запит на кшталт "Будь ласка, об’єднайте ці пункти в чітке, узгоджене резюме" може допомогти.

Найкращі практики: Ітерації — уточнення запитів або повторне підсумовування окремих розділів — часто покращують якість. Мета — використовувати ШІ як помічника, а не чорну скриньку: керуйте ним за допомогою зворотного зв’язку та перевіряйте результат.

Процес перегляду та уточнення резюме ШІ

Основні висновки

Розбивайте розумно

Розділяйте документ на частини, що відповідають обмеженню вхідних даних моделі. Підсумовуйте кожну, потім об’єднуйте.

Питайте чітко

Ваш запит має явно містити слово "підсумувати" та включати текст і будь-які обмеження (довжина, формат).

Використовуйте структуровані робочі процеси

Розгляньте методи map/reduce або двоетапні підходи (підсумувати, потім об’єднати) для обробки дуже довгих текстів.

Обирайте правильний інструмент

Використовуйте моделі з більшим контекстом (наприклад, GPT-4 Turbo, Claude) або спеціалізовані підсумовувачі (BART/Pegasus) за потреби.

Уточнюйте результат

Перевіряйте резюме ШІ, перевіряйте факти та за потреби повторно запитуйте, щоб охопити пропущені моменти.

Дотримуючись цих стратегій — розбивання тексту, створення якісних запитів і ітеративного уточнення — ви зможете отримувати лаконічні, точні резюме навіть дуже довгих документів за допомогою ШІ.

Досліджуйте більше пов’язаних статей

Зовнішні джерела

Цю статтю було складено з урахуванням таких зовнішніх джерел:

Поради з використання ШІ

23/10/2025

Rosie Ha

96 статті

Розі Ха — авторка на Inviai, яка спеціалізується на поширенні знань та рішень у сфері штучного інтелекту. Завдяки досвіду досліджень та впровадження ШІ у різні галузі, такі як бізнес, створення контенту та автоматизація, Розі Ха пропонує зрозумілі, практичні та надихаючі матеріали. Її місія — допомогти кожному ефективно використовувати ШІ для підвищення продуктивності та розширення творчих можливостей.

Переглянути профіль Профіль Всі публікації (96) Статті (96)