Урок 5 из 11•12 мин
Техники эффективного суммирования
Цели урока
После прохождения этого урока вы сможете:
- 1Освоить техники суммирования текстов
- 2Понять разницу между summarize и extract
- 3Научиться фокусировать суммирование на конкретных аспектах
Суммирование — убийственный use case для LLM
Суммирование текстов — одно из самых практичных применений языковых моделей. Отчёты, статьи, переписки, документация — всё это можно сжать до ключевых идей за секунды.
Базовое суммирование с контролем длины
Всегда указывайте желаемую длину результата. Иначе модель сама решит, и результат может быть слишком длинным или коротким.
python
# Контроль длины разными способами
prompt_words = "Суммируй текст в 50 слов"
prompt_sentences = "Суммируй текст в 2-3 предложениях"
prompt_bullets = "Выдели 5 ключевых тезисов"
prompt_percentage = "Сократи текст до 20% от оригинала"Фокусированное суммирование
Часто вам нужно не общее резюме, а информация под конкретную задачу. Укажите фокус!
Контекст: Отзыв клиента на 500 слов о покупке ноутбука
Общее: "Суммируй отзыв"
Для логистики: "Суммируй отзыв с фокусом на доставку и упаковку"
Для продукта: "Суммируй отзыв с фокусом на качество товара"
Для поддержки: "Суммируй отзыв с фокусом на проблемы и жалобы"
Общее: "Суммируй отзыв"
Для логистики: "Суммируй отзыв с фокусом на доставку и упаковку"
Для продукта: "Суммируй отзыв с фокусом на качество товара"
Для поддержки: "Суммируй отзыв с фокусом на проблемы и жалобы"
Практический кейс: анализ отзывов с маркетплейса
python
review = """
Заказывал кресло на Wildberries, доставили за 3 дня — очень быстро!
Упаковка была немного помятая, но само кресло целое.
Собирал сам по инструкции, ушло минут 40, инструкция понятная.
По качеству — за эти деньги отличное. Сетка на спинке дышит,
поясничная поддержка регулируется. Единственный минус — подлокотники
немного люфтят, но не критично. Сижу по 8 часов — спина не болит.
Рекомендую, если ищете бюджетный вариант для работы из дома.
"""
# Для отдела логистики
prompt_logistics = f"""
Проанализируй отзыв и извлеки информацию о доставке:
- Скорость доставки
- Состояние упаковки
- Проблемы при получении
Отзыв: """{review}"""
"""
# Для отдела качества
prompt_quality = f"""
Проанализируй отзыв и извлеки информацию о качестве товара:
- Что понравилось
- Что не понравилось
- Общая оценка (позитивный/негативный/нейтральный)
Отзыв: """{review}"""
"""Summarize vs Extract: важное различие
Это ключевой инсайт из оригинального курса. "Суммируй" и "Извлеки" — разные операции:
| Операция | Что делает | Когда использовать |
|---|---|---|
| Summarize (суммируй) | Перефразирует и сжимает | Когда нужен обзор всего текста |
| Extract (извлеки) | Достаёт конкретную информацию | Когда нужны конкретные факты |
Текст: "Встреча с клиентом Иван Петров из компании АльфаБанк состоится 15 марта в 14:00 в офисе на Тверской. Обсудим интеграцию API."
Summarize: "Запланирована встреча с представителем банка для обсуждения технической интеграции."
Extract (контакты): "Иван Петров, АльфаБанк"
Extract (дата/время): "15 марта, 14:00"
Extract (место): "офис на Тверской"
Extract (тема): "интеграция API"
Summarize: "Запланирована встреча с представителем банка для обсуждения технической интеграции."
Extract (контакты): "Иван Петров, АльфаБанк"
Extract (дата/время): "15 марта, 14:00"
Extract (место): "офис на Тверской"
Extract (тема): "интеграция API"
Суммирование нескольких текстов
Частая задача — обобщить несколько отзывов, статей или документов. Вот паттерн:
python
reviews = [review1, review2, review3, review4, review5]
prompt = f"""
Проанализируй 5 отзывов на один товар и создай общее резюме.
ФОРМАТ ВЫВОДА:
1. Общая тональность (% позитивных/негативных/нейтральных)
2. Топ-3 плюса, которые упоминаются чаще всего
3. Топ-3 минуса, которые упоминаются чаще всего
4. Рекомендация для карточки товара (что добавить/исправить)
ОТЗЫВЫ:
{chr(10).join([f'Отзыв {i+1}: """{r}"""' for i, r in enumerate(reviews)])}
"""При суммировании нескольких текстов просите модель указывать, из какого источника взята информация. Это помогает проверить точность.
Вопросы для размышления
- •Какие тексты в вашей работе вы чаще всего суммируете?
- •Как бы вы применили фокусированное суммирование в своих задачах?