Суммаризация больших текстов с помощью GigaChain

Обновлено 14 ноября 2024

Раздел содержит пример суммаризации первых двух глав «Мастера и Маргариты» с помощью GigaChain и нескольких шаблонов промптов, доступных в репозитории.

Используйте для суммаризации модель с большим размером контектса.

Пример:

from langchain_gigachat.tools.load_prompt import load_from_giga_hub
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.chat_models import GigaChat
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

giga = GigaChat(credentials="ключ авторизации", model="GigaChat-Pro")

loader = TextLoader("../../../../docs/docs/use_cases/мастер_и_маргарита.txt")
documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size = 7000,
    chunk_overlap  = 0,
    length_function = len,
    is_separator_regex = False,
)
documents = text_splitter.split_documents(documents)
print(f"Количество частей книги: {len(documents)}")

book_map_prompt = load_from_giga_hub("lc://prompts/summarize/map_reduce/summarize_book_map.yaml")
book_combine_prompt = load_from_giga_hub("lc://prompts/summarize/map_reduce/summarize_book_combine.yaml")

chain = load_summarize_chain(giga, chain_type="map_reduce", 
                             map_prompt=book_map_prompt,
                             combine_prompt=book_combine_prompt,
                             verbose=False)
res = chain.invoke({"input_documents": documents})
print(res["output_text"].replace(". ", ".\n"))

Используйте дополнительные параметры функции chain.invoke(), для управления объемом текста и изменения количества предложений:

res = chain.invoke({
    "input_documents": documents,
    "map_size": "одно предложение", 
    "combine_size": "три предложения"
    })
print(res["output_text"].replace(". ", ".\n"))

Смотрите также

• Jupyter-блокнот с примером в репозитории