用 AI 总结长文的思路

根据我在 vault.pash.city 工作的经验，超过 40%的用户查询都是针对文档的。” 这个用例的受欢迎程度促使我开发了一个新的迷你应用：summarize.wtf Summarize.wtf 允许您上传任何文档——无论是 PDF、txt、ePub 还是 Docx——并生成不同长度的短（推文长度）、中（一个段落）或长（详细和全面）。对于足够短的文档，可以适应LLM（大型语言模型）长上下文窗口——范围从 16,000 到 32,000 个标记，或大约 32-64 页——任务是简单的。在基本层面上，Map-Reduce 是一个两步过程： 首先，文档的各个部分被归纳（地图）， 然后，这些小被组合成最终（Reduce）。因此，Map-Reduce 迄今为止是 AI 中最昂贵的方法之一。然后，您可以使用像 K-means 这样的聚类算法来识别这些簇，并从每个簇中提取中心点（或点的集合），以提取代表该主题簇的“平均意义”的代表性块。