文档摘要 是利用 大模型 技术解决信息过载的关键手段。本文将深入探讨五种主流的 文档摘要 技术，并分析它们在实际应用中的优劣势，帮助读者选择最适合自身需求的 大模型 解决方案。从简单的prompt到复杂的pipeline，我们将一步步揭示如何有效地提炼关键信息，驾驭海量文本。

1. 基础 Prompt 摘要：快速原型构建

基础 Prompt 摘要是最直接的 文档摘要 方法，即直接向 大模型（例如 ChatGPT）输入文档内容，并要求其进行概括，例如“请总结这段文字”。

核心关键词： 快速原型、简单易用、token限制

工作原理： 将文档文本直接输入LLM，附带一个简单的指令，例如“总结该文档”。 模型接收到所有token限制内的信息，并输出一个浓缩版本。

优势：

• 简单性： 无需预处理或后处理，只需一次 API 调用（如果文档token数量在限制内）。
• 快速原型构建： 非常适合快速演示或处理短篇文档。

劣势：

• 上下文长度限制： 如果文档超过模型token限制（例如GPT-3.5的4K-8K tokens，GPT-4的32K tokens），模型将无法处理所有内容。
• 缺乏结构指导： 模型会根据其“认为”最重要的内容进行总结，可能与实际业务需求不符。
• 输出不一致： 即使是同一份文档，每次运行也可能产生略有不同的摘要。

适用场景： 适用于短篇文档，例如单页博客文章，或者需要快速生成摘要以用于邮件 digests 或聊天界面。例如，一个新闻聚合应用，需要对每天推送的数十篇新闻文章进行快速总结，以便用户在浏览时快速了解文章内容。

案例： 你可以简单地将一篇技术博客文章复制粘贴到ChatGPT中，并输入“总结这篇文章”，即可快速获得一个简要的摘要，用于分享到社交媒体或发送给同事。

2. 模板引导摘要：结构化输出与合规性

模板引导摘要的核心在于，使用预先设计的模板，将文档内容嵌入其中，从而指导 大模型 按照特定格式生成 文档摘要。

核心关键词： 结构化输出、固定格式、prompt工程

工作原理： 将文档（或其一部分）包装在一个prompt模板中，该模板指定了规则并概述了所需的输出格式。

优势：

• 一致的输出结构： 对于需要固定格式（例如法律摘要、财务报告）的场景非常理想。
• 更好的焦点： 帮助突出显示最重要的内容（例如，“提取所有性能指标”）。

劣势：

• 更多Prompt工程： 必须根据不断变化的需求来设计和维护模板。
• 无法解决Token限制： 仍然受模型上下文长度的限制 – 仅当整个文档可以容纳在prompt中时才有效（或者您预先进行分块处理）。

适用场景： 适用于生成每周执行摘要，其中每个摘要必须具有完全相同的输出格式。例如，一家公司需要生成每周的销售报告摘要，其中必须包含“核心问题”、“解决方案”和“关键指标”三个部分。通过使用模板引导摘要，可以确保每次生成的摘要都符合预定的格式要求。

案例： 为了确保所有法律文件的摘要都包含“案件摘要”、“法律依据”和“判决结果”三个部分，可以使用模板如下：

"""
总结以下文档，并包含以下三个部分：
1. 案件摘要：
2. 法律依据：
3. 判决结果：
文档：{text}
"""

3. 结构化文档摘要：保持语义完整性

结构化文档摘要首先将文档解析成逻辑结构，例如“引言”、“方法”、“结果”，然后分别对每个部分进行标注，再将所有内容发送给 大模型。

核心关键词： 语义完整性、分节处理、文档解析

工作原理： 首先将文档解析为逻辑部分（例如，引言、方法、结果）并在将所有内容发送到模型之前标记每个块。 然后，LLM生成一个尊重这些标题的摘要，从而保留文档的语义层次结构，这在您需要逐节保真度时非常理想。 为每个块添加元数据还可以提高输出质量。

优势：

• 上下文完整性： 防止模型“混淆”各个部分（例如，将“方法”的详细信息放在“结果”下）。
• 自定义部分摘要： 您可以分别提取“背景”或“风险”以进行有针对性的摘要。

劣势：

• 解析开销： 将PDF转换为结构化对象、处理OCR或清理HTML会增加复杂性。
• Token长度仍然是一个因素： 如果某些部分超过上下文限制，则需要进一步分块这些小节。
• 增加的复杂性： 需要构建或配置文档加载器，并将摘要的部分映射回原始文档。

适用场景： 适用于总结 50 页的科学白皮书，其中您需要三个单独的摘要——“主要发现”、“方法”和“建议”。例如，在处理一份研究报告时，我们需要分别提取“研究背景”、“实验方法”和“结论”等部分的内容，并生成对应的摘要。

案例： 假设你正在处理一篇医学研究论文，你可以先将论文按照“摘要”、“引言”、“方法”、“结果”、“讨论”等部分进行划分，然后分别对每个部分进行摘要，最后将这些摘要组合成一份完整的论文摘要。

4. Map-Reduce 摘要：处理超长文档

Map-Reduce 摘要是一种将大型文档分割成更小块，然后并行处理每个块，最后将各个摘要合并成一份完整摘要的技术。利用 大模型 可以更加高效的进行处理。

核心关键词： 分而治之、并行处理、信息损失

工作原理： 将文档拆分为较小的块，然后并行运行每个块的“块级别摘要”（Map）。 然后，您将这些临时摘要连接起来，并再次提示LLM将它们合并为一个有凝聚力的概述（Reduce）。 这通过使每个单独的API调用都保持在token限制以下来处理非常大的文本。

优势：

• 可扩展性： 可以处理远大于单个调用token限制的文档。
• 并行性： 块摘要可以同时运行，从而在您具有并行API调用时减少总时间。
• 灵活性： 您可以根据经验性能选择块大小（例如，750个token与1,024个token）。

劣势：

• 信息丢失风险： 重要的跨块依赖关系（例如，结论引用了较早的方法）可能会在本地摘要中丢失或未对齐。
• 增加的延迟： 多个调用-首先是摘要每个块，然后是合并-意味着更高的累积token和成本。
• 合并挑战： 如果块摘要是冗余的或填充的，则最终合并步骤可能需要额外的prompt工程来消除重复。

适用场景： 适用于总结 120 页的年度财务报告，该报告具有离散的章节——“财务摘要”、“风险因素”、“市场分析”。 您按章节分块以保持逻辑一致性。 例如，需要对一份数百页的法律文件进行摘要，可以先将文件按照章节进行划分，然后分别对每个章节进行摘要，最后将这些摘要组合成一份完整的法律文件摘要。

案例： 假设你需要总结一本小说，你可以将小说按照章节进行划分，然后分别对每个章节进行摘要，最后将这些摘要组合成一份完整的小说梗概。

5. 迭代优化摘要：逐步精炼与信息整合

迭代优化摘要从文档的第一个块开始生成草稿摘要，然后将后续的每个块与当前摘要一起反馈给 大模型，要求其整合新信息或纠正错误。

核心关键词： 逐步精炼、信息整合、延迟较高

工作原理： 从第一个块的摘要草稿开始，然后依次将每个后续块与当前摘要一起反馈到模型中，要求它整合新信息或纠正错误。 在此循环结束时，您将获得一个不断改进的摘要，该摘要考虑了跨块依赖关系。

优势：

• 减少信息丢失： 顺序细化可以确保关键的交叉引用（例如，“如第2节所述，该方法存在缺陷”）得到整合。
• 质量焦点： 每次传递都会主动重新检查清晰度、简洁性或事实一致性。

劣势：

• 延迟： 您无法并行处理块-模型在每个细化周期中都在等待。
• 成本： 更多的总token使用量，因为在每次迭代中您都会重新处理累积的摘要。

适用场景： 适用于总结 200 页的法律合同草案，其中后面的部分包含修改早期部分的附录。 您需要每次细化都了解这些修改并生成连贯的最终摘要。 例如，在处理一份需要高度精确的合同文件时，可以采用迭代优化摘要的方法，逐步精炼摘要内容，确保最终摘要的准确性和完整性。

案例： 假设你需要总结一份科研综述，其中后面的章节可能会引用或修改前面的章节内容，你可以使用迭代优化摘要的方法，逐步更新摘要内容，确保最终摘要能够反映整篇综述的最新研究成果。

结论：多技术 Pipeline 与未来展望

在实际业务场景中，我们通常需要将多种 文档摘要 技术结合起来，构建多技术 Pipeline。例如，可以先使用 Map-Reduce 对大型文档进行初步摘要，然后使用模板引导摘要确保输出格式的一致性，最后使用迭代优化摘要进行精炼，提升摘要的准确性。

核心关键词： 多技术 Pipeline、灵活组合、质量评估

多技术Pipeline： 在现实世界的业务场景中，您很少仅限于一次摘要传递。 将摘要技术视为可以堆叠的构建块。 常见的管道可能会将1,000页的研究报告分块，运行首次通过Map-Reduce，然后通过模板引导提示将合并的摘要馈送，以确保标准化格式，如果客户端需要超高精度，则最终将该草稿传递给迭代细化循环。

每种方法的细微差别： 每种方法都有其自身的“陷阱”。 Map-Reduce需要精心设计的组块策略，因此您不会尴尬地拆分句子。 模板引导摘要需要仔细的prompt工程，以确保模型遵循您的格式。 迭代细化需要跟踪不断增长的摘要，而不会膨胀token使用量。 尽早认识到这些细微差别将节省您的时间并提高最终输出。

评估： 没有完整的摘要管道可以不检查质量。 使用自动指标（如ROUGE或BERTScore）来发现明显的遗漏或冗余，并依靠快速的人工检查来确认摘要是否实际捕获了您的听众所关心的核心要点。 最后的评估步骤可以及早发现错误，以免造成损失。

未来展望： 未来，随着 大模型 技术的不断发展，文档摘要 技术将更加智能化和自动化。我们可以期待更加精准、高效的 文档摘要 解决方案，帮助我们更好地驾驭信息，提升工作效率。同时，针对不同领域的文档特点，定制化的 文档摘要 模型将成为新的趋势。如何有效地进行chunking，自定检测语义边界，针对不同领域优化token-window sizes, 以及如何将外部元数据(比如文档元数据或者知识图谱)融入到文档摘要中，都将是未来的研究重点。