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Python
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摘要提取模块
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使用大模型生成文档摘要
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from openai import OpenAI
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# API 配置
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API_BASE_URL = "https://yiming.zeroerr.team/v1"
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API_KEY = "sk-LX1g8KkG61S6eUaVD567C0C187D4452c90F9E6985cDf3586"
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MODEL = "Yiming"
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def generate_abstract(all_pages: list[dict], category_name: str) -> str:
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使用大模型生成文档摘要
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Args:
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all_pages: 所有页面数据列表，每个元素包含 'title', 'url', 'markdown' 等字段
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category_name: 文档类别名称（如"应用案例"）
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Returns:
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摘要文本（Markdown格式），包含摘要内容和链接列表
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"""
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if not all_pages:
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return ""
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try:
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# 构建文档内容（用于生成摘要）
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# 只使用标题和部分内容，避免内容过长
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content_parts = []
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for page in all_pages:
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title = page.get('title', '')
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markdown = page.get('markdown', '')
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# 只取前500字符的内容，避免输入过长
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content_preview = markdown[:500] if len(markdown) > 500 else markdown
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content_parts.append(f"标题：{title}\n内容预览：{content_preview}")
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document_content = "\n\n".join(content_parts)
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# 构建提示词
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prompt = f"""面向客户售前咨询，请为以下"{category_name}"类别的文档集合生成一个简洁的摘要。
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文档内容：
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{document_content}
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要求：
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1. 摘要应概括该页面的主题和主要内容
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2. 摘要长度控制在100-200字之间
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3. 使用简洁、专业的语言
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4. 突出该页面主题的价值和特点
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请直接输出摘要内容，不要包含其他说明文字。"""
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# 调用大模型API
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client = OpenAI(
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base_url=API_BASE_URL,
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api_key=API_KEY
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)
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response = client.chat.completions.create(
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model=MODEL,
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temperature=0.3, # 使用较低的温度值，保证摘要的准确性
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messages=[
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{"role": "user", "content": prompt}
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]
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)
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abstract_text = response.choices[0].message.content.strip()
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# 构建链接列表
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links_section = "\n\n**相关链接：**\n\n"
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for i, page in enumerate(all_pages, 1):
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title = page.get('title', '未命名')
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url = page.get('url', '')
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links_section += f"{i}. [{title}]({url})\n"
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# 组合摘要和链接
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result = f"{abstract_text}{links_section}"
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return result
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except Exception as e:
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print(f" 警告: 生成摘要失败: {e}")
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# 如果生成摘要失败，至少返回链接列表
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links_section = "\n\n**相关链接：**\n\n"
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for i, page in enumerate(all_pages, 1):
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title = page.get('title', '未命名')
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||
url = page.get('url', '')
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||
links_section += f"{i}. [{title}]({url})\n"
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return links_section |