使用 AI 摘要長篇文件的技巧
人工智慧（AI）正在改變我們處理資訊的方式，透過快速且準確的摘要功能，節省大量閱讀與分析時間。本文分享使用 AI 有效摘要長篇文件的實用技巧——從分段文本、設計聰明提示，到選擇合適工具如 ChatGPT、Claude 或 Google Gemini，幫助你創造簡潔、自然且易懂的摘要。
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：抽取式（從原文中挑選關鍵句子）和 生成式（生成簡潔的意念轉述）。實務上，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，因此通常必須將長文件拆分成多個部分，再將結果合併。以下是有效執行此流程的最佳實踐與技巧。
將文件拆分成區塊（Map/Reduce）
AI 模型的上下文視窗有限，因此應將長文件拆分成可管理的區塊（例如依章節、段落或邏輯段落）後再進行摘要。一個有效策略是map/reduce方法：
Map/Reduce 策略
透過拆分調整細節
反覆精煉
設計清晰的提示語
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。一般指導原則包括：
包含欲摘要的文本
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。這能明確告知你想要摘要，而非其他轉換。
提供上下文或角色
加入上下文能聚焦摘要。例如，「你收到一篇關於人工智慧及其在醫療領域角色的文章」有助模型了解主題。
指定格式與長度
若需要列點、段落或特定字數，請明確說明。例如：「請以不超過 100 字的 5 點列出摘要：[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 點列出主要發現（最多 150 字）」。清楚說明目標與格式，有助 AI 產出簡潔且切題的摘要。
採用反覆摘要策略
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。可選擇性地將先前章節的摘要作為上下文餵給模型。
- 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]。請摘要下一段…）」
合併摘要
取得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：「請將以下列點摘要合併成一個連貫的總結：[區塊摘要清單]」
此先拆分再合併策略（有時稱為階層式或遞迴摘要）確保文件的每個部分都不被忽略。實務上，你可能會依序摘要區塊 1，再摘要區塊 2（可能以區塊 1 的摘要為輸入），依此類推；最後再提示模型統整所有區塊摘要。
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 產生精煉的最終摘要。
自動化工作流程
像 LangChain 這類函式庫可自動化「map」與「reduce」流程，使實作更簡單且高效。
選擇合適的模型與工具
挑選適合的 AI 模型或工具很重要。市面上有許多選項：
大型 LLM 具備大上下文視窗
較新的模型能處理更多輸入。例如 Anthropic 的 Claude 3 與 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 支援極長上下文（數萬代幣）。若你能使用這類模型（透過 API 或 Amazon Bedrock、Google Vertex、Azure OpenAI 等服務），可能不需太多手動拆分。
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）。若文件不算過長，這是快速解決方案。
BART
Pegasus
AI 服務與函式庫
部分平台內建摘要端點。若你會寫程式，像 LangChain 這類框架提供摘要鏈，底層實作 map/reduce。商業工具也可能有一鍵摘要功能。
- Google Vertex AI - 使用 PaLM/Gemini 進行摘要
- 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
- 轉述關鍵意念
- 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 有時會產生錯誤細節或遺漏複雜文件的細微差異。你可能需要：
驗證事實正確性
確保所有重要點皆包含。如有遺漏，可提示模型「擴充[該主題]」或針對遺漏部分重新摘要。
簡化或重述
若摘要過於專業或冗長，可再次指示模型縮短或以列點方式呈現。
手動合併見解
有時模型不同區塊摘要會重複或矛盾；簡單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。
主要重點整理
明智拆分
將文件拆成符合模型輸入限制的部分。分別摘要後再合併。
清楚提問
提示語應明確包含「摘要」字眼，並附上文本及任何限制（長度、格式）。
使用結構化流程
考慮 map/reduce 或兩階段方法（先摘要再合併）處理超長文本。
選擇合適工具
依需求使用大上下文模型（如 GPT-4 Turbo、Claude）或專用摘要器（BART/Pegasus）。
精煉輸出
審閱 AI 摘要，核對事實，必要時再次提示補足遺漏點。
遵循這些策略——拆分文本、撰寫良好提示、反覆精煉——你就能利用 AI 取得即使是非常長文件的簡潔且準確摘要。
