使用 AI 摘要长文档的技巧
人工智能（AI）正在改变我们处理信息的方式，凭借其快速且准确的摘要能力，节省了大量阅读和分析时间。本文分享了使用 AI 有效摘要长文档的实用技巧——从分块文本和设计智能提示，到选择合适的工具如 ChatGPT、Claude 或 Google Gemini——帮助您创建简洁、自然且易于理解的摘要。
使用 AI 摘要非常长的文本可以节省时间，但需要一定策略。基于 AI 的摘要通常分为两种类型：抽取式（从原文中挑选关键句子）和 生成式（生成简洁的意译）。实际上，现代 AI（如 GPT 或 Claude）可以执行其中一种或两者兼具。然而，大多数模型都有输入长度限制，因此通常需要将长文档拆分成若干部分并合并结果。以下是有效执行此操作的最佳实践和技巧。
将文档拆分为块（Map/Reduce）
AI 模型的上下文窗口有限，因此应将长文档划分为可管理的块（例如按章节、段落或逻辑部分）后再进行摘要。一种有效策略是映射/归约（map/reduce）方法：
映射/归约策略
通过分块调整细节
迭代精炼
设计清晰的提示
如何向模型提出摘要请求非常关键。良好的提示设计能引导 AI 生成有用的摘要。一般指导原则包括：
包含需摘要的文本
始终提供（或上传）您希望摘要的实际内容（或其部分）。AI 只能摘要您提供的内容。
明确任务要求
例如，以“请摘要以下文本：[您的文本]”或“请生成该文章的简洁摘要…”开头。这样明确您需要的是摘要，而非其他形式的转换。
提供上下文或角色
添加上下文有助于聚焦摘要。例如，“您收到一篇关于人工智能及其在医疗领域作用的文章”能帮助模型理解主题。
指定格式和长度
如果需要项目符号、段落或特定字数，请明确说明。例如：“请用不超过 100 字的 5 个要点总结：[文本]”。设置字数或句数限制可避免回答过长。
有效的提示示例：“请摘要此[报告/文章/章节]，并用 3-4 个要点列出关键发现（最多 150 字）。”通过明确目标和格式，帮助 AI 生成简洁且切题的摘要。
使用迭代摘要策略
对于非常长或复杂的文档，分两步或多步的方法通常效果最佳。一种常见方法是：
分块摘要
分别摘要每个章节或块。可选择将之前章节的摘要作为上下文输入模型。
- 独立处理每个部分
- 保持之前部分的上下文
- 示例：“（作为上下文，以下是前 N 个部分的摘要：[当前摘要]。请现在摘要下一部分…）”
合并摘要
在获得所有块的单独摘要后，要求 AI 将它们整合成一个最终摘要。
- 合并所有块摘要
- 生成连贯统一的输出
- 示例：“请将以下要点摘要合并为一份连贯的总结：[块摘要列表]”
这种先分块再合并的策略（有时称为分层或递归摘要）确保文档的每个部分都被覆盖。实际操作中，您可以依次摘要第 1 块、第 2 块（可能带第 1 块摘要作为输入），依此类推；最后提示模型统一所有块摘要。
生成式-生成式流程
使用大型语言模型（LLM）进行映射/归约：先用 LLM 摘要每块，再将这些摘要输入 LLM 生成精炼的最终摘要。
自动化工作流
如 LangChain 等库自动化“映射”和“归约”流程，使实现更简单高效。
利用合适的模型和工具
选择合适的 AI 模型或工具很重要。市面上有多种选择：
大型语言模型及大上下文窗口
新一代模型支持更长输入。例如，Anthropic 的 Claude 3 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 支持数万标记的上下文。如果您能通过 API 或 Amazon Bedrock、Google Vertex、Azure OpenAI 等服务访问这些模型，可能无需过多手动分块。
Claude 3
GPT-4 Turbo
专用摘要模型
如 Hugging Face 的 BART 或 Pegasus，针对摘要任务微调。它们通常能在中等长度文本上生成高质量摘要，但输入限制较小（通常约 1024 标记）。如果文档不太长，这些模型是快速解决方案。
BART
Pegasus
AI 服务和库
部分平台内置摘要端点。如果编程，框架如 LangChain 提供实现映射/归约的摘要链。商业工具也可能有一键摘要功能。
- Google Vertex AI - 使用 PaLM/Gemini 进行摘要
- Azure AI - 专用摘要工具
- LangChain - 自动化映射/归约链
- 文档 AI 产品 - 一键摘要
重写内容
- 更灵活流畅
- 意译关键观点
- 适合叙述性文章
摘录引用
- 忠实原文措辞
- 选择关键句子
- 适合技术报告
审核并完善摘要
AI 生成的内容并非完美。务必仔细阅读 AI 生成的摘要，并与原文核对。AI 有时会“幻觉”细节或遗漏复杂文档中的细微差别。您可能需要：
核实事实准确性
确保包含所有重要点。如有遗漏，可提示模型“扩展该主题”或针对遗漏部分重新摘要。
简化或改写
如果摘要过于专业或冗长，可再次指示模型缩短或用要点形式输出。
手动整合见解
有时模型不同块摘要会重叠或矛盾；快速手动编辑或最后提示“请将这些点整合为清晰统一的摘要”有助于提升质量。
关键要点
合理分块
将文档拆分为适合模型输入限制的部分。分别摘要后合并。
明确提问
提示中应明确包含“摘要”字样及文本和任何限制（长度、格式）。
使用结构化流程
考虑映射/归约或两步法（先摘要再合并）处理超长文本。
选择合适工具
根据需要使用大上下文模型（如 GPT-4 Turbo、Claude）或专用摘要器（BART/Pegasus）。
完善输出
审核 AI 摘要，核实事实，必要时再次提示补充遗漏内容。
通过遵循这些策略——拆分文本、设计良好提示、迭代完善——您可以利用 AI 获得即使是超长文档也简洁准确的摘要。
