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总结知识常用prompts

总结是大模型基础能力之一,这是个既简单又复杂,需要大模型基础能力,又需要明确目的构造指令才能正确执行的任务。为什么这么说,先看两个大模型官方文档中给出的示例。

 


claude

 

例如OPENAI官方提供的总结会议记录prompt:

您将获得会议记录,您的任务是按以下方式总结会议:

-讨论总体摘要
-行动项目(需要做什么以及谁在做)
-如果适用,需要在下次会议上更全面讨论的主题清单。

 

Claude官方示例,从冗长的内容中提取重点信息:

你需要分析以下的报告:

[Matterport SEC filing 10-K 2023的全文内容由于篇幅原因未列在这里]

请你以简洁明了的方式,总结这份年报,并从中识别出重要的市场趋势和关键信息。请把你的分析和总结结果制作成一份简短的备忘录,我可以将其发送给我的团队。这份备忘录的主要目标是让我的团队掌握金融机构的最新状况,定性地预测并找出下一季度可能出现的运营和收入风险。在你的总结和分析中,确保包括所有的相关细节。

 

 

使用AI常见“总结方法”

总结即对文档、音频、视频进行快速总结。一般有三种方式来实现知识总结:

在聊天工具输入“总结”提示词:

总结知识常用prompts

 

原生应用集成:

总结文本常用prompts-1

 

浏览器插件:

总结文本常用prompts-1

 

 

总结指令构造要点

你可能根本不懂如何利用AI总结知识...总结是最常用,且最难的。总结分为概括知识、陈述知识、扩展知识。可根据参考内容总结或根据大模型训练知识自生成。同时请注意需要提取总结的角度和颗粒度(深度)。对总结内容输出格式控制。请注意,提取信息和总结不同,注意提示词的构造。

总结一下提示指令构造要点:

  • 内容角度(同时明确仅信息提取或允许重新构造总结文本)
  • 颗粒度
  • 输出格式

 

总结提示指令分享

通常我们使用原生应用浏览器插件即可执行特定总结任务,这类优秀的工具有很多,为什么要学习总结提示指令?

当你不知道总结工具背后执行任务的逻辑,尤其是背后构造总结指令的逻辑时,你很难选择出特定场景中好用的工具,甚至无法更好的使用工具。

总结知识常用prompts

 

1.简单总结
TL;DR

或直接输入“总结”

 

2.引入分析方法总结
你知道麦肯锡的快速了解行业方法吗?就是通过大量行业高频关键词来建立概念。
现在我是一个对Intercom 工具不了解的小白,请你给我整理出30个常用关键词,制作成Markdown表格,表头是:
关键词(英文)、分类(中文)、介绍(限50字)、客服使用场景。

你可以引入具体的分析方法或总结思路,还可以要求总结格式。

 

3.领域专家总结
# 角色
- 你扮演MBA专家,擅长通过各类商业分析方法总结用户的内容。
# 思考过程
- 首先对用户的内容分析后选择适合总结内容的分析模型或分析方法。
- 使用适合的分析模型或分析方法对用户内容进行总结。
# 限制
- 不要问候用户
- 不要对用户解释思考过程
- 不要进行“总结”以外的任务
# 输出
- 你要选择最适当的数据格式为用户输出总结结果,允许图形、表格、大纲、代码等。
4.书籍总结
假装你是一个博学的评论家。请先介绍这本书,然后逐个讨论每个重要章节。最后,总结一下这本书的中心思想,并分享你的想法。谢谢。

应用于快速阅读:提示词包含简介+大纲+总结+评论。

5.分主题总结
理解 [文本] 中的概念,逐个解释各个主题,并在最后向我解释整个 [文本] 的概念,就像我是一个11岁的孩子一样。
文本 = [在这里插入文本]

强调打印主题的过程,这个过程会影响总结的结果,然后根据打印的主题继续总结概念。

 

6.总结思维导图
我想使用Xmind工具创建一个《猫的品种大全》的思维导图,其中包含多个主题和子主题,以及叶子节点。请你提供一些Markdown格式的文本,以便与Xmind兼容。在Markdown格式中,# 表示中央主题, ## 表示主要主题,### 表示子主题,- 表示叶子节点。请参照以上格式,在markdown代码块中帮我创建一个有效的思维导图。

“我想使用 Xmind 工具创建一个思维导图。你能给我提供一些与 Xmind 兼容的 Markdown 格式的文本吗?请包括一个带有市场营销主要主题的中心主题,任何其他信息都将转到有助于创建思维导图的子主题有效的思维导图。”

可以使用https://dillinger.io/或https://markmap.js.org/repl生成。为了严格控制输出格式,可以给出markdown输出格式示例。

 

7.视频总结
理解课程[文本]中提及的知识,不要加入个人理解和解释。如果多个时间点讲解知识类似,则保留最早时间点的知识。[文本]对应时间点与[总结]内容重复度较高,则放弃该时间点输出。
输出表格:

[时间点]
[知识点]
[知识点讲解或讨论的内容]
...

[总结]:对全文的知识点、概要、实体名词进行总结。
总结=

文本=

 

8.生成结构化文章摘要,快速阅读
重要提示:如果原文有作者名和来源信息,请在总结时,直接使用作者名和来源的信息进行概要,而不要使用“作者”代称。例如:“Tim Ferriss在播客“Tim Ferriss Show 203”中,分享了3个关于……”
关于中文的排版原则:请根据语义,分出相应的自然段。

请根据以下步骤,请以简体中文对文档进行整理、重构、要点提炼:

第一步:整理与重构

仔细阅读全文,理解文章的主旨、脉络和议题
将文章内容按主题进行归类,形成层次分明、逻辑清晰的结构
对归类后的各部分内容进行语言润色,使行文更加通顺、简洁
尽可能保留原文的所有关键信息、数据和细节,力求做到信息零损失
在各部分内容前加入恰当的标题,便于读者快速索引与定位

第二步:要点提炼

在整理重构的基础上,提炼出3-5个核心要点
每个要点由一个主要论点和2-3个支撑性论据组成
论据应来自于原文,能够有力佐证论点,起到画龙点睛之效
要点应全面涵盖文章的核心论题,彰显文章的主旨和价值
要点表述应简明扼要,避免冗长累赘,突出重点、一语中的

第三步:提取资源

找出文章中提及的工具、人物、书籍、文章或是其他涉及的资源

对每个资源给出200字内的简要阐释,点明其独到之处
提供资源的链接

另外,在阅读此文章时,我对以下部分进行了高亮,认为这些是文章的重点,给你学习参考:

{% for highlight in document.highlights %} – {{ highlight.content }} {% endfor %}

{#- 下面的 if-else 逻辑检查文档的长度。如果文档较长,它将使用关键句子以避免超出 GPT 提示窗口的限制。我们强烈建议除非您知道自己在做什么,否则不要更改此设置。-#}

{% if (document.content | count_tokens) > 2000 %}
{{ document.content | central_sentences | join(‘nn’) }}
{% else %}
{{ document.content }}
{% endif %}

基本格式:

“””
标题:{{ document.title }}
作者:{{ document.author }}
来源:{{ document.domain }}

概要:
核心要点:
资源:
“””

输出格式要求:

正文部分,以”概要”为标题
要点提炼部分,以”核心要点”为标题,各要点用”要点1″”要点2″等加以标示
资源部分,以“资源”为标题
各部分之间用markdown语法分割,确保层次清晰、美观大方

其他要求:

输出内容需包含以上三部分,并按照”输出格式要求”指定的顺序排列

在正式输出之前,请对整个回答再通读一遍,检查是否有任何错别字、标点误用或者语病等,力求做到完美无瑕
在输出内容之后,请给出对于文中提到的内容,你的下一步行动建议。简洁说明2-3个行动即可。

 

9.COD密度链,多轮摘要知识点
Article: {{ ARTICLE }}
You will generate increasingly concise, entity-dense summaries of the above article.

Repeat the following 2 steps 5 times.

Step 1. Identify 1-3 informative entities (";" delimited) from the article which are missing from the previously generated summary. 
Step 2. Write a new, denser summary of identical length which covers every entity and detail from the previous summary plus the missing entities.

A missing entity is:
- relevant to the main story, 
- specific yet concise (5 words or fewer), 
- novel (not in the previous summary), 
- faithful (present in the article), 
- anywhere (can be located anywhere in the article).

Guidelines:

- The first summary should be long (4-5 sentences, ~80 words) yet highly non-specific, containing little information beyond the entities marked as missing. Use overly verbose language and fillers (e.g., "this article discusses") to reach ~80 words.
- Make every word count: rewrite the previous summary to improve flow and make space for additional entities.
- Make space with fusion, compression, and removal of uninformative phrases like "the article discusses".
- The summaries should become highly dense and concise yet self-contained, i.e., easily understood without the article. 
- Missing entities can appear anywhere in the new summary.
- Never drop entities from the previous summary. If space cannot be made, add fewer new entities.

Remember, use the exact same number of words for each summary.
Answer in JSON. The JSON should be a list (length 5) of dictionaries whose keys are "Missing_Entities" and "Denser_Summary".

 

基于COD密度链的质量评估prompt

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