10｜概念详解：摘要与翻译，RAG应用的两大利器
叶伟民
你好，我是叶伟民。
上一节课我们了解了什么是元数据，以及如何根据元数据从数据库里检索知识。这节课，我们来学习 RAG 中另一个重要的基本概念——文本摘要。
首先我们说一下为什么需要文本摘要。
为什么需要文本摘要？
概括来说，文本摘要可以提升用户体验，并且提高检索效率。
提升用户体验
先讲用户体验，就我们的实战案例 2 而言，使用了文本摘要之后，用户浏览内容的步骤大概是这样 。
文本摘要很短，用户可以先快速看一眼有没有自己感兴趣的内容，而不需要看完全部内容。
如果有感兴趣的，则点击详细内容链接来阅读详细内容。
如果没有，则跳过。
我们可以看到文本摘要可以节省用户的阅读时间，从而提高用户的阅读体验。
提高检索效率
然后讲检索效率。你可以想象一下，当我们想从一本书里面检索我们想要的知识，我们会怎么做？
其中一种方法就是先查看前言部分对这本书章节内容的描述，例如：
本书第 1 章讲述了某某某知识点，使用了某某某工具。
本书第 2 章讲述了某某某知识点，使用了某某某工具。
通过这种方式找出第几章讲述了我们想要的知识，然后就翻开这一章查看。
这里的前言部分对章节内容的描述其实就是文本摘要。同样的，RAG 也可以参考这个思路来检索用户提问相关的知识。也就是说：
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1. 文本摘要的作用：提升用户体验和提高检索效率，通过快速浏览摘要节省阅读时间，以及通过摘要搜索确定内容是否符合需求。 2. 文本摘要的局限性：摘要可能遗漏重要内容，需要结合其他检索方法使用。 3. 实现文本摘要的方法：通过编写提示语和调用大模型进行摘要，以及对长文本进行分段摘要并整合结果。 4. 机器翻译的需求：针对用户提问和入库知识是不同语言的情况，以及入库知识是多种语言的情况，以及用户提问可能会有多种语言的情况。 5. 对文本内容进行机器翻译的方法：通过生成messages的函数和大模型调用实现对文本内容的翻译。 6. 对用户提问和答案进行机器翻译的方法：通过构造英译中messages和对话模式实现对用户提问和系统回答的翻译。
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