סיכום טקסטים ארוכים באמצעות AI באפליקציות מובייל

async def map_reduce_summarize(text: str, chunk_size: int = 4000) -> str:
    chunks = split_text(text, chunk_size)
    chunk_summaries = await asyncio.gather(*[
        summarize_chunk(chunk) for chunk in chunks
    ])
    combined = "\n\n".join(chunk_summaries)
    if count_tokens(combined) > chunk_size:
        return await map_reduce_summarize(combined, chunk_size)
    return await summarize_final(combined)

async def map_reduce_summarize(text: str, chunk_size: int = 4000) -> str: chunks = split_text(text, chunk_size) chunk_summaries = await asyncio.gather(*[ summarize_chunk(chunk) for chunk in chunks ]) combined = "\n\n".join(chunk_summaries) if count_tokens(combined) > chunk_size: return await map_reduce_summarize(combined, chunk_size) return await summarize_final(combined) — בקשות API מקבילות לכל המקטעים בו-זמנית. עבור 10 מקטעים, הזמן כמעט זהה לאחד.

Refine — מסכם את המקטע הראשון, ואז משפר את הסיכום עם כל מקטע עוקב. הסיכום הסופי מועשר ברצף. האיכות גבוהה יותר מ-Map-Reduce עבור טקסטים נרטיביים מחוברים, אבל איטית יותר — הבקשות הן רציפות.

איך לנהל טוקנים ולהימנע משגיאות?

הטעות העיקרית היא לא לספור טוקנים לפני השליחה. asyncio.gather (Python) או tiktoken (JS) נותנים ספירות מדויקות:

import tiktoken
enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o")
token_count = len(enc.encode(text))
if token_count < 100_000:
    return await direct_summarize(text)
elif token_count < 500_000:
    return await map_reduce_summarize(text, chunk_size=8000)
else:
    return await map_reduce_summarize(text, chunk_size=4000)

סוגי סיכום שונים דורשים פרומפטים שונים:

• סיכום מנהלים (להנהלה): 3–5 משפטים, רק החלטות ונתונים מרכזיים
• חזרה מפורטת: רשימה מובנית עם כותרות משנה
• רשימת נקודות מפתח: תבליטים ללא נרטיב
• תשובה לשאלה: "מה המסמך הזה ומה צריך לעשות?"

במובייל (באמצעות Swift או Kotlin), אנו מציעים למשתמש לבחור את סוג הסיכום לפני ההפעלה.

איך להימנע מכפילויות בסיכום?

עם Map-Reduce, הסיכום הסופי עלול לחזור על נקודות דומות ממקטעים שונים. כפילויות מוסרות על ידי ציון מפורש בפרומפט: "שלב נקודות דומות, אל תחזור על אותו רעיון פעמיים." עבור מסמכים משפטיים ופיננסיים, אנו משתמשים בפלט מובנה בפורמט JSON עם שדות קבועים (gpt-tokenizer, import tiktoken enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o") token_count = len(enc.encode(text)) if token_count < 100_000: return await direct_summarize(text) elif token_count < 500_000: return await map_reduce_summarize(text, chunk_size=8000) else: return await map_reduce_summarize(text, chunk_size=4000) , parties, obligations). זה אמין יותר מטקסט חופשי.

איך להגדיר סיכום עבור המסמך שלך

1. קבע את גודל ההקשר המקסימלי של המודל (לדוגמה, 128K עבור GPT-4o).
2. פצל את הטקסט למקטעים של 4–8K טוקנים, תוך כיבוד גבולות פסקאות.
3. בחר אסטרטגיה: ישירה לטקסטים קצרים, Map-Reduce לבינוניים, Refine לנרטיבים מחוברים.
4. הגדר פרומפטים לכל סוג סיכום (מנהלים, מפורט וכו').
5. יישם מטמון לפי hash של המסמך ועדכוני התקדמות דרך SSE.

התקדמות סיכום במובייל

סיכום מסמך בן 100 עמודים אורך 15–60 שניות. ללא מחוון התקדמות, חוויית המשתמש נפגעת. השרת שולח אירועים דרך SSE:

event: progress data: {"step": "chunking", "total_chunks": 12, "completed": 0}
event: progress data: {"step": "summarizing", "total_chunks": 12, "completed": 4}
event: result data: {"summary": "...", "word_count": 450}

בצד הלקוח במובייל, פס התקדמות עם תיאור שלב וטקסט מונפש "מעבד עמודים 1–25...".

מטמון

סיכום מסמך עולה כסף. שמור את התוצאה במטמון לפי hash תוכן + סוג סיכום. Redis עם TTL של 7–30 ימים הוא סטנדרט. אם המסמך משתנה, בטל את המטמון באמצעות deadlines.

מה העבודה שלנו כוללת

• ניתוח משימה ובחירת אסטרטגיה (ישירה, Map-Reduce, Refine)
• פיתוח צינור שרת עם אינטגרציית מודל
• הגדרת מטמון וסטרימינג
• ממשק משתמש במובייל עם בחירת סוג סיכום ופס התקדמות
• בדיקות על מסמכי לקוחות אמיתיים
• תיעוד מפורט, גישה למערכת, הדרכת צוות ושבועיים של תמיכה לאחר השקה

שלבים ולוחות זמנים

עם ניסיון של למעלה מ-5 שנים ויותר מ-30 פרויקטי AI שהושלמו, אנו מבטיחים סיכום אמין. פתרון זה חוסך לחברות עד $10,000 בשנה בעלויות סיכום ידני. המומחיות המוסמכת שלנו ב-AI והתשתית המאובטחת מבטיחים שהנתונים שלך נשארים חסויים. נבחן את הפרויקט שלך ביום אחד — צור קשר לייעוץ. קבל הדגמה תוך 2–3 ימים.