当 GPT-4 知识过载时：我如何用 OpenAI、Claude 和 Mistral 构建摘要应用

在大模型技术飞速发展的今天，如何有效地利用它们来解决实际问题成为开发者们关注的焦点。本文将以一个实际案例——摘要应用的构建过程为例，探讨如何使用 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 以及 Mistral 这三款 LLM API，来应对“信息过载”的挑战。该案例源于内容团队对“能否在午餐前得到一份 30 页报告的 TL;DR 版本”的迫切需求，旨在通过构建一个内部 摘要工具，实现对长文档的语义理解、结构化输出、风格控制以及成本效益的优化。

信息过载的痛点与 LLM 的解决方案

在内容生产团队中，信息量巨大而分散是常态。一份 30 页的报告，往往包含了大量细节信息，快速抓住核心要点、形成结构化的摘要变得至关重要。传统的人工摘要耗时耗力，且难以保证风格的一致性。而 LLM API 的出现，为解决这一问题提供了新的思路。例如，GPT-4、Claude 和 Mistral 等大模型在文本理解、生成和转换方面表现出色，它们能够理解长文档的语义，提取关键信息，并按照预设的格式生成高质量的摘要。

通过构建 摘要应用，可以将人工摘要工作自动化，大幅提升效率。该应用需要具备以下能力：

接受多种格式的长文档： 支持 PDF、网页抓取的文章、内部报告等多种格式。
生成结构化、要点式的摘要： 将摘要信息以条目的形式呈现，方便快速阅读和理解。
遵循风格指南： 确保摘要的语气友好但正式，与团队的整体风格保持一致。
快速且经济： 满足每天 100+ 请求的需求，同时控制 API 的使用成本。

LLM API 的选型与对比：GPT-4、Claude 与 Mistral

在构建 摘要应用 的过程中，选择合适的 LLM API 至关重要。 GPT-4 作为 OpenAI 的旗舰模型，拥有强大的语言理解和生成能力，是首选的测试对象。Anthropic 的 Claude 以其在对话和推理方面的优势而闻名，而 Mistral 则以其开源和高性能的特点吸引了开发者。

为了评估这些模型的适用性，需要从以下几个方面进行对比：

摘要质量： 模型能否准确提取文档的核心信息，并以简洁明了的方式呈现？
结构化输出能力： 模型能否按照预设的格式（如 bullet points）生成摘要？
风格控制能力： 模型能否理解并遵循风格指南，生成符合要求的摘要？
速度和成本： 模型生成摘要的速度和 API 的使用成本是否满足需求？

构建摘要应用的技术架构

摘要应用 的技术架构可以分为三个主要部分：

文档处理模块： 负责接收各种格式的文档，并将其转换为纯文本格式，以便 LLM API 进行处理。这通常涉及到 PDF 解析、网页抓取、文本提取等技术。例如，可以使用 Python 的 PyPDF2 库来解析 PDF 文件，使用 BeautifulSoup 库来抓取网页内容。
LLM API 调用模块： 负责调用 GPT-4、Claude 或 Mistral 等 LLM API，将处理后的文本发送给 API，并接收 API 返回的摘要结果。这个模块需要处理 API 的认证、请求参数的设置以及错误处理等问题。例如，可以使用 OpenAI 提供的 Python SDK 来调用 GPT-4 API，并设置 temperature 参数来控制生成摘要的创造性。
结果展示模块： 负责将 LLM API 返回的摘要结果以友好的方式展示给用户。这可以是一个简单的命令行界面，也可以是一个复杂的 Web 应用。例如，可以使用 Flask 或 Django 等 Python Web 框架来构建 Web 应用，并使用 HTML 和 CSS 来设计用户界面。

使用 GPT-4 生成摘要：案例分析

假设我们需要使用 GPT-4 来摘要一份关于气候变化的报告。首先，我们需要将报告的内容提取出来，并将其作为输入传递给 GPT-4 API。

以下是一个使用 OpenAI Python SDK 调用 GPT-4 API 的示例代码：

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def summarize_text(text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"请总结以下内容：\n{text}\n总结：",
        max_tokens=500,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )
    return response.choices[0].text.strip()

report_text = """
气候变化是当前全球面临的最严峻挑战之一。由于人类活动排放的温室气体不断增加，地球正在以前所未有的速度变暖。这导致了海平面上升、极端天气事件频发以及生态系统遭到破坏等一系列问题。为了应对气候变化，国际社会需要采取紧急行动，减少温室气体排放，并积极适应气候变化的影响。
"""

summary = summarize_text(report_text)
print(summary)

这段代码首先设置了 OpenAI API 的密钥，然后定义了一个 summarize_text 函数，该函数接受一个文本作为输入，并使用 text-davinci-003 模型生成摘要。prompt 参数告诉模型需要总结的内容，max_tokens 参数限制了摘要的长度，temperature 参数控制了摘要的创造性。

运行这段代码后，GPT-4 会生成如下摘要：

气候变化是全球面临的最严峻挑战之一，由于人类活动排放的温室气体不断增加，地球正在以前所未有的速度变暖。这导致了海平面上升、极端天气事件频发以及生态系统遭到破坏等一系列问题。为了应对气候变化，国际社会需要采取紧急行动，减少温室气体排放，并积极适应气候变化的影响。

这个摘要基本概括了报告的核心内容，但还需要进行一些优化，例如将其转换为要点式的形式，并调整语气使其更加友好但正式。

结构化输出与风格控制：提示工程的重要性

为了让 GPT-4 生成结构化、要点式的摘要，并遵循特定的风格指南，我们需要使用提示工程（Prompt Engineering）技术。提示工程是指通过精心设计输入给 LLM API 的提示语，来引导模型生成符合要求的输出。

例如，我们可以修改 summarize_text 函数的 prompt 参数，使其包含以下信息：

明确要求生成要点式的摘要： 例如，可以使用 “请用 bullet points 总结以下内容：”。
指定风格指南： 例如，可以使用 “请用友好但正式的语气总结以下内容：”。
提供示例： 例如，可以提供一些期望的摘要格式作为示例，让模型学习。

修改后的代码如下：

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def summarize_text(text):
    prompt = f"""请用友好但正式的语气，并使用 bullet points 总结以下内容：

    {text}

    总结：
    -
    """
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=500,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    summary = response.choices[0].text.strip()
    # 去除开头的空行和多余的破折号
    summary = summary.lstrip("- \n")
    return summary

report_text = """
气候变化是当前全球面临的最严峻挑战之一。由于人类活动排放的温室气体不断增加，地球正在以前所未有的速度变暖。这导致了海平面上升、极端天气事件频发以及生态系统遭到破坏等一系列问题。为了应对气候变化，国际社会需要采取紧急行动，减少温室气体排放，并积极适应气候变化的影响。此外，报告还指出，发展可再生能源、提高能源效率以及植树造林等措施对于减缓气候变化至关重要。
"""

summary = summarize_text(report_text)
print(summary)

在这个示例中，我们使用了更详细的提示语，明确要求 GPT-4 生成要点式的摘要，并指定了风格指南。我们还通过在 prompt 中添加 “- ” 作为示例，引导模型生成以破折号开头的摘要。

运行这段代码后，GPT-4 可能会生成如下摘要：

- 气候变化是当前全球面临的最严峻挑战之一。
- 人类活动排放的温室气体不断增加，导致地球以前所未有的速度变暖。
- 气候变化导致海平面上升、极端天气事件频发以及生态系统遭到破坏等问题。
- 国际社会需要采取紧急行动，减少温室气体排放，并积极适应气候变化的影响。
- 发展可再生能源、提高能源效率以及植树造林等措施对于减缓气候变化至关重要。

这个摘要更加结构化，也更符合预期的风格。通过提示工程，我们可以有效地控制 LLM API 的输出，使其满足特定的需求。

成本效益分析与模型选择策略

在实际应用中，成本效益是一个重要的考虑因素。 GPT-4 虽然拥有强大的能力，但其 API 的使用成本也相对较高。 Claude 和 Mistral 提供了更经济的选择，但其性能可能不如 GPT-4。

因此，我们需要根据实际需求，制定合适的模型选择策略。例如，对于需要高质量摘要的文档，可以选择 GPT-4；对于只需要基本摘要的文档，可以选择 Claude 或 Mistral。

此外，还可以采用混合模型的方法，即使用多个模型协同工作。例如，可以使用 Mistral 进行初步摘要，然后使用 GPT-4 对初步摘要进行润色和优化。

总结与展望：LLM 在知识管理中的应用前景

通过构建 摘要应用 的案例，我们展示了如何利用 GPT-4、Claude 和 Mistral 等 LLM API 来解决信息过载的问题。 LLM 在知识管理领域具有广阔的应用前景，例如：

自动生成报告摘要： 快速了解报告的核心内容。
自动生成会议纪要： 记录会议的关键决策和行动项。
自动生成新闻摘要： 跟踪行业动态和竞争对手的信息。
构建智能知识库： 方便用户快速查找所需信息。

随着大模型技术的不断发展，我们相信 LLM 将在知识管理领域发挥越来越重要的作用，帮助企业和个人更好地利用信息，提升效率和竞争力。重要的是，开发者需要掌握提示工程等关键技术，才能充分发挥 LLM 的潜力，构建出真正有价值的应用。对于摘要工具的进一步优化，可以考虑加入用户反馈机制，不断改进模型的摘要质量和风格。同时，也需要关注模型的安全性和隐私保护，确保用户数据的安全。

当 GPT-4 知识过载时：我如何用 OpenAI、Claude 和 Mistral 构建摘要应用