使用 AI 摘要長篇文件的技巧
人工智能（AI）正在改變我們處理資訊的方式，憑藉其快速且準確的摘要能力，節省大量閱讀和分析時間。本文分享了使用 AI 有效摘要長篇文件的實用技巧——從分段文本、設計智能提示，到選擇合適的工具如 ChatGPT、Claude 或 Google Gemini——幫助你創建簡潔、自然且易於理解的摘要。
使用 AI 摘要非常長的文本可以節省時間，但需要一些策略。基於 AI 的摘要通常分為兩種類型：抽取式（從原文中挑選關鍵句子）和 生成式（生成對內容的簡潔轉述）。實際上，現代 AI（如 GPT 或 Claude）可以執行其中一種或兩者兼具。然而，大多數模型有輸入長度限制，因此通常需要將長文件拆分成多個部分並合併結果。以下是有效執行此操作的最佳實踐和技巧。
將文件拆分成區塊（Map/Reduce）
AI 模型有有限的上下文窗口，因此在摘要前應將長文件分割成可管理的區塊（例如按章節、段落或邏輯段落）。一個有效策略是map/reduce方法：
Map/Reduce 策略
透過分塊調整細節
迭代精煉
設計清晰的提示
你如何要求模型摘要非常重要。良好的提示設計能引導 AI 產生有用的摘要。一般指引包括：
包含要摘要的文本
務必提供（或上傳）你想摘要的實際內容（或部分內容）。AI 只能摘要你給它的資料。
明確定義任務
例如，以“請摘要以下文本：[你的文本]”或“請生成該文章的簡潔摘要…”開頭。這明確表示你需要摘要，而非其他形式的轉換。
提供上下文或角色
加入上下文可聚焦摘要。例如，“你將閱讀一篇關於人工智能及其在醫療領域角色的文章”幫助模型了解主題。
指定格式和長度
如果需要列點、段落或特定字數，請明確說明。例如：“請用 5 個要點，且不超過 100 字摘要：[文本]”。設定字數或句數限制可避免回答過長。
有效的提示範例可能是：“摘要此[報告/文章/章節]，並以 3–4 個要點列出主要發現（最多 150 字）。”清楚說明目標和格式，有助 AI 產生簡潔且切題的摘要。
採用迭代摘要策略
對於非常長或複雜的文件，兩階段或多階段方法通常效果最佳。一個常見方法是：
區塊摘要
分別摘要每個章節或區塊。你也可以選擇將先前章節的摘要作為上下文提供給模型。
- 獨立處理每個段落
- 保留先前章節的上下文
- 範例：“（作為上下文，這是前 N 個段落的摘要：[目前摘要]。請現在摘要下一段…）”
合併摘要
當你擁有所有區塊的獨立摘要後，請 AI 將它們整合成一個最終摘要。
- 合併所有區塊摘要
- 產生連貫統一的輸出
- 範例：“請將以下要點摘要合併成一個連貫的總結：[區塊摘要列表]”
這種先分割再合併的策略（有時稱為分層或遞歸摘要）確保文件的每個部分都不會被忽略。實務中，你可能會依序摘要區塊 1，再摘要區塊 2（可能以區塊 1 的摘要作為輸入），如此類推；最後提示模型統一所有區塊摘要。
生成式-生成式流程
使用大型語言模型（LLM）進行 map/reduce：先用 LLM 摘要每個區塊，再將這些摘要餵回 LLM 生成精煉的最終摘要。
自動化工作流程
像 LangChain 這類函式庫自動化“map”和“reduce”流程，使實作更簡便且高效。
利用合適的模型和工具
選擇合適的 AI 模型或工具非常重要。市面上有多種選擇：
大型 LLM 具備大上下文窗口
較新的模型能處理更多輸入。例如，Anthropic 的 Claude 3 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 支援極長上下文（數萬代幣）。如果你能使用這些模型（透過 API 或 Amazon Bedrock、Google Vertex、Azure OpenAI 等服務），可能不需太多手動分塊。
Claude 3
GPT-4 Turbo
專用摘要模型
像 Hugging Face 的 BART 或 Pegasus 是針對摘要任務微調的模型。它們通常能在中等長度文本上產生高品質摘要，但代幣限制較小（約 1024 代幣）。如果文件不算太長，這些是快速解決方案。
BART
Pegasus
AI 服務與函式庫
部分平台內建摘要端點。若你會編程，像 LangChain 這類框架提供實作 map/reduce 的摘要鏈。商業工具也可能有一鍵摘要功能。
- Google Vertex AI - 使用 PaLM/Gemini 摘要
- Azure AI - 專用摘要工具
- LangChain - 自動化 map/reduce 鏈
- 文件 AI 產品 - 一鍵摘要器
重寫內容
- 更靈活且流暢
- 轉述關鍵想法
- 適合敘事文章
摘錄引用
- 忠於原文措辭
- 挑選關鍵句子
- 適合技術報告
審閱並精煉摘要
AI 輸出並非完美。務必仔細閱讀 AI 生成的摘要，並與原文核對。AI 有時會產生虛構細節或忽略細微差異，尤其是複雜文件。你可能需要：
驗證事實準確性
確保所有重要點都包含在內。若有遺漏，可提示模型“擴展[該主題]”或針對被忽略部分重新摘要。
簡化或改寫
若摘要過於技術性或冗長，可再次指示模型縮短或以要點形式呈現。
手動合併見解
有時模型不同區塊摘要會重複或矛盾；快速手動編輯或最後提示“請將這些點整合成清晰統一的摘要”會有幫助。
主要重點
明智分塊
將文件拆分成符合模型輸入限制的部分。分別摘要後再合併。
清楚提問
提示應明確說“摘要”，並包含文本及任何限制（長度、格式）。
使用結構化流程
考慮 map/reduce 或兩遍法（先摘要再合併）來處理超長文本。
選擇合適工具
根據需要使用大上下文模型（如 GPT-4 Turbo、Claude）或專用摘要器（BART/Pegasus）。
精煉輸出
審閱 AI 摘要，核實事實，必要時再次提示補充遺漏點。
遵循這些策略——拆分文本、撰寫良好提示、迭代精煉——你就能利用 AI 獲得即使是非常長文件也能簡潔且準確的摘要。
