最佳做法：開一個新嘅對話，等 AI 專注喺你份文件度，然後畀一個具體嘅提示，例如「畀我一個三點嘅高層次總結，包埋重要數字同日期」。

2. MapReduce 分拆總結（文件太大、超出上下文窗口嘅最佳選擇）

當文件大過模型嘅上下文窗口，MapReduce 方法就係最實用嘅解決方案 。佢分三步做：

1. Split（分拆） —— 將文件切做語義上完整嘅小段（最好跟段落或章節嚟切，唔好淨係跟 token 數）。
2. Map（映射） —— 叫 LLM 逐段獨立做總結 。
3. Reduce（歸納） —— 將所有段落嘅總結一齊畀 LLM，叫佢合成一個最終總結；有需要可以重複呢步 。

呢個技術喺 LangChain 入面有內置嘅 MapReduce Chain，而 ACL 2025 同 arXiv 嘅學術論文都正式驗證咗佢對長文件理解嘅 effectiveness 。一篇發表喺《Nature》嘅研究都 confirm 呢個方法可以擴展到年度甚至十年期嘅文件庫 。

切段貼士：「要根據語義嚟切，唔好淨係跟 token 數。段落同章節嘅分界線先可以保留到意思」。

3. RAG 擷取式生成（好大份文件或者多份文件嘅問答專用）

Retrieval-Augmented Generation（RAG）唔止做總結，仲可以俾你喺龐大嘅文件庫入面查特定 facts 。

• 點樣做：將文件切段、轉做向量嵌入、存入向量數據庫。當你問問題時，系統只會拎最相關嘅幾段出嚟畀 LLM 做上下文 。
• 幾時用：當你要問好多跟進問題、要 cross-reference 多份文件，或者文件庫太大，冇可能做一個綜合總結。
• 常用工具：LangChain + 向量 DB（Chroma、Pinecone）、LlamaIndex，或者商業平台好似 Glean、Hebbia。

快速決定指南

任何方法嘅關鍵貼士：一定要畀 AI 一個結構化嘅提示——講清楚格式、長度、同重點要睇咩，唔好就咁講「幫我總結呢份嘢」。

最佳做法：開一個新嘅對話，等 AI 專注喺你份文件度，然後畀一個具體嘅提示，例如「畀我一個三點嘅高層次總結，包埋重要數字同日期」。

2. MapReduce 分拆總結（文件太大、超出上下文窗口嘅最佳選擇）

當文件大過模型嘅上下文窗口，MapReduce 方法就係最實用嘅解決方案 。佢分三步做：

1. Split（分拆） —— 將文件切做語義上完整嘅小段（最好跟段落或章節嚟切，唔好淨係跟 token 數）。
2. Map（映射） —— 叫 LLM 逐段獨立做總結 。
3. Reduce（歸納） —— 將所有段落嘅總結一齊畀 LLM，叫佢合成一個最終總結；有需要可以重複呢步 。

呢個技術喺 LangChain 入面有內置嘅 MapReduce Chain，而 ACL 2025 同 arXiv 嘅學術論文都正式驗證咗佢對長文件理解嘅 effectiveness 。一篇發表喺《Nature》嘅研究都 confirm 呢個方法可以擴展到年度甚至十年期嘅文件庫 。

切段貼士：「要根據語義嚟切，唔好淨係跟 token 數。段落同章節嘅分界線先可以保留到意思」。

3. RAG 擷取式生成（好大份文件或者多份文件嘅問答專用）

Retrieval-Augmented Generation（RAG）唔止做總結，仲可以俾你喺龐大嘅文件庫入面查特定 facts 。

• 點樣做：將文件切段、轉做向量嵌入、存入向量數據庫。當你問問題時，系統只會拎最相關嘅幾段出嚟畀 LLM 做上下文 。
• 幾時用：當你要問好多跟進問題、要 cross-reference 多份文件，或者文件庫太大，冇可能做一個綜合總結。
• 常用工具：LangChain + 向量 DB（Chroma、Pinecone）、LlamaIndex，或者商業平台好似 Glean、Hebbia。

快速決定指南

任何方法嘅關鍵貼士：一定要畀 AI 一個結構化嘅提示——講清楚格式、長度、同重點要睇咩，唔好就咁講「幫我總結呢份嘢」。