長文文書をインテリジェントに処理する技術ソリューション
LLM の処理制限を超える長文の論文や要件ドキュメントに対して、DeepCode では、処理の品質を確保するために以下の戦略を採用しています：
- セマンティック・セグメンテーション・アルゴリズム文書構造（章/段落）とコンテンツトピックに基づくインテリジェントなセグメンテーションにより、論理的な一貫性を維持。
- 学術論文：アブストラクト／方法論／結果で区分される
- 要求事項の文書化：機能モジュールによるスライスと分割
- 文脈依存メカニズムベクターデータベースを通して、通過を超えた意味的関連付けを確立することで、その後の統合時に重要な情報が失われることがなくなります。
- 抽象的チェーン処理各セグメントは、構造化された要約を生成するために処理され、最終的に調整知能によって統合され、完全な理解を生み出す。
作戦提案::
- 50ページを超える文書については、あらかじめ論理的な章立てをしておくことをお勧めします。
- システムは処理中にセグメントの状態を表示し、誤ったセグメントを手動で修正できる。
- 最終的には、セグメントごとに主要情報の抽出結果を示すセグメント処理レポートが作成される。
このソリューションは、最大200ページの技術文書を安定的に処理することができ、その精度は従来の方法よりも40%向上している。
この答えは記事から得たものである。DeepCode：論文やテキストをコードに自動生成する知的身体システムについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 長文処理におけるコンテキストロスを克服するには？
