要使用 LangChain 进行摘要任务，您需要设置一个管道，该管道结合了语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5）、提示模板和文档处理。首先安装 LangChain (pip install langchain) 和任何必需的模型提供程序（例如，openai）。首先导入必要的模块，例如用于模型访问的 OpenAI、用于构建输入的 PromptTemplate 和用于链接组件的 LLMChain。 例如，使用 model = OpenAI(temperature=0.7) 初始化模型，并创建一个像 summarize_prompt = PromptTemplate(template="Summarize this: {text}", input_variables=["text"]) 这样的提示模板。 将它们与 summarize_chain = LLMChain(llm=model, prompt=summarize_prompt) 链接在一起，然后运行 summarize_chain.run(your_text) 以生成摘要。 此基本设置适用于短文本，利用模型根据您的提示来压缩信息的能力。
对于超出令牌限制的较长文档，请使用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本拆分为块。 使用 chunk_size=1000 和 chunk_overlap=50 配置拆分器，以保持各个部分之间的上下文。 加载文档（例如，从文件或 URL）并将其拆分为可管理的部分。 使用 load_summarize_chain 实用程序，该实用程序处理迭代摘要：首先摘要各个块，然后将这些摘要组合成最终输出。 例如
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(...)
docs = text_splitter.split_documents(long_document)
chain = load_summarize_chain(model, chain_type="map_reduce")
chain.run(docs)
map_reduce 方法通过并行处理块并聚合结果来确保效率。 根据文档的复杂性调整参数，例如 chain_type（例如，用于顺序细化的 "refine"）。
通过优化提示和调整模型参数来自定义流程。 例如，修改提示以指定摘要长度或重点领域（例如，技术细节与高级概述）。 尝试使用 temperature（较低的值表示一致性，较高的值表示创造力）和 max_tokens 以控制输出长度。 如果使用付费 API，请通过限制令牌使用或缓存结果来监控成本。 对于特定领域的摘要，可以微调模型或添加预处理步骤（例如，提取关键实体）。 始终使用测试用例验证输出，以确保准确性和相关性。 LangChain 的模块化设计允许进行这些调整，而无需重写整个管道，从而使其适用于不同的用例。