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你好，我有大约100份PDF文档，我需要一种基于其内容生成答案的方法，不是使用相似性搜索，而是深入分析这些文件。目前，我创建了不同的索引：一个用于基于相似性的检索，另一个用于摘要。我正在寻求关于对这些文档进行摘要的最佳方法的建议。我已经试验了各种模型和解析方法，但我觉得生成的摘要没有完全抓住要点。以下是我尝试过的内容：使用的“模型”（品牌）：Mistral、OpenAI、LLaMA 3.2、DeepSeek - r1:7b、DeepScaler。解析方法：Docling、Unstructured、PyMuPDF4LLM、LLMWhisperer、LlamaParse。当前的方法：1. LangChain：连接每个文件的摘要，然后使用load_summarize_chain(llm, chain_type = “map_reduce”)重新摘要。2. LlamaIndex：使用SummaryIndex或DocumentSummaryIndex.from_documents（我所有的文档）。3. OpenAI Cookbook Summary：遵循这个笔记本（https://github.com/openai/openai - cookbook/blob/main/examples/Summarizing_long_documents.ipynb）中的示例。尽管做了这些努力，我还是觉得摘要缺乏深度，没有有效地提取最关键的信息。你们有更好的方法吗？如果可能的话，能否分享一个GitHub仓库或者一些有帮助的代码？谢谢。

讨论总结

原帖作者在尝试多种模型和解析方法对100个PDF文件进行深度分析总结但效果不佳后，寻求更好的方法。评论者们从各自的经验出发，提出了各种不同的建议，包括不同的总结方法、工具的推荐、模型的调整等，部分观点存在一定的争议，但整体氛围比较理性积极，大家都在为解决问题提供思路。

主要观点

  1. 👍 总结部分、连接和重新总结效果较好
    • 支持理由：评论者根据自身经验得出该结论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 逐页总结PDF文件再汇总可行
    • 正方观点：是一种可行的总结方法。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 推荐使用Google Gemini 2解决PDF深度分析总结问题
    • 支持理由：200万的上下文量可能解决问题。
    • 反对声音：存在不按指令执行等问题，只是广告噱头，有人更喜欢本地工具。
  4. 💡 推荐使用rlama来处理文档
    • 支持理由：在本地创建RAG方面有很好的效果且开源。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 若要保留重要内容，应采用问答管道而非总结
    • 支持理由：问答概念在保留关键元素方面优于总结。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 IMHO, however you go about it, summarizing sections, concatenation, and re - summarization worked best for me.”
    • 亮点：基于评论者自身经验给出总结方法的建议。
  2. “🤔 Summarize page by page and then summarize these again into one. You just need a good prompt and temp etc setting. Also use Phi4, it worked best for tasks like this for me.”
    • 亮点：给出了一种具体的总结操作步骤和推荐使用的工具。
  3. “👀 Google Gemini 2 under AI studio. 2 million context should swallow it.”
    • 亮点：提出一种可能解决PDF深度分析总结问题的工具。
  4. “😉 如果您打算保留重要的上下文/关键点/命名实体识别（NER），那么不要进行总结，而是进行问答管道。”
    • 亮点：提出一种不同于常规总结的思路。
  5. “💡 我在本地跨多种文档类型创建RAG时，使用rlama取得了很好的成果。”
    • 亮点：分享使用特定工具取得良好成果的经验。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极为原帖作者出谋划策。主要分歧点在于对某些工具的评价，如Google Gemini 2，部分人认为其可以解决问题，部分人认为存在诸多问题。可能的原因是大家使用工具的场景、需求以及对工具的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：使用代理路由器对文件分类并针对不同类使用特定代理的方法可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果找到有效的PDF文件总结方法，可能会对文档处理领域中大量文档的信息提取和利用产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 100 份 PDF 文档最佳总结方法的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇引起广泛关注的帖子，题为“Best Approach for Summarizing 100 PDFs”。该帖子获得了众多的点赞和评论。帖子的作者拥有约 100 份 PDF 文档，需要一种基于深入分析文档内容而非相似性搜索来生成答案的方法，为此创建了不同的索引，包括用于相似性检索和总结的索引，但尝试了多种模型和解析方法后，仍觉得生成的总结未能充分捕捉关键要点，并详细列举了所使用的模型、解析方法和当前的尝试。作者寻求更好的总结文档的方法，并希望能得到相关的 GitHub 仓库或有用代码的分享。

讨论焦点主要集中在各种可行的方法和建议上。有人认为，不管怎样，总结章节、连接和再次总结的方式效果最佳，同时要保留每个章节的总结。也有人指出，总结必然会有信息损失，提示的设置至关重要。还有人建议逐页总结后再进行整体总结，并设置好提示和温度等参数，使用 Phi4 效果不错。有人提到可以考虑使用 Google Gemini 2 或 RAPTOR、GraphRAG 等。对于文档的分类，可以使用代理路由器将其分为不同类别，并为每个类别使用特定的代理。有人提出，如果没有满意的模型，可以使用代理路由器将文档分类，然后使用特定的代理处理每个类别。如果计划保留重要的上下文、关键点、命名实体识别等，采用问答管道可能比总结更好。有人推荐了 rlama 用于本地创建 RAG，也有人建议使用 SemanticDoubleMergeSplitter 类。

讨论中的共识在于提示的设置对于获得理想的总结结果至关重要。特别有见地的观点如详细阐述了不同场景下对总结内容的具体需求以及提示的重要性。

总的来说，这场关于 100 份 PDF 文档总结方法的讨论，为寻求有效解决方案的人们提供了丰富的思路和多样的选择。但如何在众多建议中找到最适合自己需求的方法，仍需进一步探索和实践。