Zmagasz się z AI lub rozwojem full-stack? Nasi eksperci są tutaj, aby Cię poprowadzić: dostosowane porady, integracja techniczna i nie tylko. Skontaktuj się z nami pod adresem [email protected].

API podsumowujące z generatywną sztuczną inteligencją

Czym jest podsumowanie?

Podsumowywanie tekstu to po prostu proces streszczania bloku tekstu w celu jego skrócenia.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak GPT-5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B i Mixtral 8x7B, bardzo dobrze radzą sobie z podsumowywaniem tekstu.

Załóżmy, że masz następujący blok tekstu:

The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct.

Ten opis techniczny jest dość długi i być może nie wszystkie te szczegóły są potrzebne zwykłemu czytelnikowi do zrozumienia ogólnej idei. Chcemy więc wykorzystać uczenie maszynowe do automatycznego podsumowania tego fragmentu tekstu.

Model podsumowujący zwróciłby coś takiego:

The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world.

Interesujące, prawda? Jak widać, ogólna idea nadal istnieje, ale mnóstwo szczegółów zostało usuniętych. To sprawia, że tekst jest o połowę mniejszy!

Istnieje kilka rodzajów podsumowań. Na przykład "generowanie nagłówków" polega na generowaniu bardzo krótkich zdań, idealnie nadających się na tytuł bloga lub wiadomości. "Podsumowanie dialogu" polega na przekształceniu całego dialogu w skondensowaną wersję. "Streszczenie ekstrakcyjne" oznacza, że podsumowanie składa się wyłącznie ze zdań z oryginalnego tekstu, podczas gdy "streszczenie abstrakcyjne" oznacza, że w podsumowaniu można tworzyć nowe treści.

Podsumowanie

Dlaczego warto korzystać z podsumowania?

Podsumowanie tekstu może być przydatne w wielu sytuacjach. Oto kilka przykładów.

Przegląd wiadomości

Niektóre stanowiska wymagają poświęcenia ogromnej ilości czasu na czytanie wiadomości. Dotyczy to zwłaszcza działów marketingu i handlu. Dostarczanie analitykom streszczonych treści może pomóc im zaoszczędzić dużo czasu i energii.

Tworzenie treści

Jeśli Twoja firma regularnie tworzy wiele treści, jest bardzo prawdopodobne, że po każdym utworzeniu artykułu trzeba je podsumować, aby posłużyły jako nagłówek i zostały przesłane do sieci społecznościowych. Dlaczego by tego nie zautomatyzować?

Parsowanie dokumentów prawnych

Codzienne czytanie wielu dokumentów prawnych jest długie i wyczerpujące. Czasami czytanie wszystkich szczegółów nie jest niezbędne. W takim przypadku dostarczenie ludziom streszczenia oprócz oryginalnego tekstu może być świetnym narzędziem zwiększającym produktywność.

Generowanie raportów

Pisanie raportów jest czasami obowiązkowe dla klientów, kierownictwa lub współpracowników. Podsumowanie może zdecydowanie ułatwić to zadanie.

Interfejs API sumaryzacji NLP Cloud

NLP Cloud proponuje interfejs API do podsumowywania tekstu, który umożliwia wykonywanie podsumowań po wyjęciu z pudełka, w oparciu o kilka zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, takich jak model Bart Large CNN firmy Meta i Google T5, a nawet generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak LLaMA 3, Yi 34B i Mixtral 8x7B. Modele te są bardzo dobrą alternatywą dla GPT-5 i GPT-4. Możesz użyć naszego wstępnie wytrenowanego modelu, wytrenować własne modele lub przesłać własne niestandardowe modele!

Więcej szczegółów można znaleźć w naszej dokumentacji dotyczącej podsumowywania tekstu tutaj.

Lokalne testowanie podsumowania tekstu to jedno, ale niezawodne wykorzystanie go w produkcji to zupełnie inna sprawa. Dzięki NLP Cloud możesz zrobić jedno i drugie!

Często zadawane pytania

Czym jest podsumowanie tekstu?

Streszczenie tekstu to proces wyodrębniania najważniejszych informacji z tekstu źródłowego i przedstawiania ich w krótszej formie. Ma to na celu uchwycenie istoty treści, dzięki czemu można szybciej i łatwiej zrozumieć główne punkty bez konieczności czytania całego tekstu.

Jakie są kluczowe korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji do podsumowywania tekstu?

Sztuczna inteligencja do podsumowywania tekstu umożliwia szybkie zrozumienie długich dokumentów poprzez destylację ich do zwięzłych podsumowań, oszczędzając czas i zwiększając produktywność. Zapewnia również spójność i obiektywność w zrozumieniu ogromnych ilości informacji, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji.

Jakie są różnice między streszczaniem ekstraktywnym a abstrakcyjnym?

Streszczenie ekstraktywne polega na wybieraniu i kompilowaniu fraz lub zdań z oryginalnego tekstu w celu utworzenia podsumowania, bez zmiany oryginalnego tekstu. Z drugiej strony, podsumowanie abstrakcyjne obejmuje parafrazowanie i przepisywanie treści w celu stworzenia nowej, zwięzłej wersji informacji, często generując nowe zdania, których nie ma w oryginalnym tekście.

Jak ocenić dokładność podsumowania AI?

Ocena dokładności podsumowań AI nie jest łatwa. Obejmuje ona porównanie podsumowań wygenerowanych przez sztuczną inteligencję z zestawem podsumowań referencyjnych wygenerowanych przez człowieka przy użyciu wskaźników takich jak ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) pod kątem nakładania się kluczowych fraz i pojęć. Dodatkowo, osoby oceniające mogą ocenić jakość, spójność i wierność podsumowań, aby upewnić się, że dokładnie odzwierciedlają one znaczenie oryginalnej treści.

Jakie typy dokumentów lub formatów tekstowych są obsługiwane przez interfejs API podsumowania?

Podsumować można dowolny dokument tekstowy (zwykły tekst, pliki HTML, pliki markdown, CSV...).

Jakie języki są obsługiwane przez API AI do podsumowań?

Obsługujemy streszczenia w 200 językach

Czy mogę wypróbować wasze API podsumowujące za darmo?

Tak, podobnie jak wszystkie modele w NLP Cloud, punkt końcowy API podsumowania można przetestować za darmo

Jak interfejs AI API radzi sobie z prywatnością i bezpieczeństwem danych podczas procesu podsumowywania?

NLP Cloud koncentruje się na prywatności danych: nie rejestrujemy ani nie przechowujemy treści żądań wysyłanych przez nasze API. NLP Cloud jest zgodna zarówno z HIPAA, jak i RODO.