LLM文本概括：看懂一堆评论只要几秒钟！

LLM文本概括：看懂一堆评论只要几秒钟！

你有没有遇到过这种情况？
在某个电商平台买东西时，评论一大堆，字又多，看着头都大，但又想知道别人到底怎么评价这款商品？

这时候，大语言模型（LLM）就派上用场了！

它可以帮你快速提取重点，比如总结出这款产品是不是好评多、发货快不快、有没有性价比之类的内容。
不光节省了你的时间，效率还很高，看的也清楚。

以“商品评论总结”为例

比如我们现在拿到一段真实的商品评价，内容如下👇（用户买的是一个熊猫公仔）：

prod_review = """
这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物，她很喜欢，去哪都带着。
公仔很软，超级可爱，面部表情也很和善。但是相比于价钱来说，
它有点小，我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。
快递比预期提前了一天到货，所以在送给女儿之前，我自己玩了会。
"""

1 控制摘要长度：30字内说清楚！

我们可以先让模型在不超过 30 个字的情况下对这条评论进行总结：

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。
请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个字。
评论: ```{prod_review}```
"""

输出示例：

熊猫公仔软可爱，女儿喜欢，但有点小。快递提前一天到货。

是不是又短又清楚？这就很适合在列表页或者客服界面快速浏览用。

2 根据场景调整重点：谁看，谁说了算

不同的人看这条评论，关注点也不一样：

• 物流部门想知道快递速度；

• 商家关心价格、质量；

• 平台在意用户整体体验。

于是我们可以在 Prompt 里加点“提示”，让模型重点说我们关心的部分。

✅ 想侧重“快递服务”：

prompt = f"""
请对以下评论进行30字以内的总结，重点放在快递服务上。
评论: ```{prod_review}```
"""

输出：

快递提前到货，公仔可爱但有点小。

✅ 快递果然被放到句首了！

✅ 想侧重“价格与质量”：

prompt = f"""
请对以下评论进行不超过30词的总结，重点放在产品价格与质量上。
评论: ```{prod_review}```
"""

输出：

可爱的熊猫公仔，质量好但有点小，价格稍高。快递提前到货。

✅ 虽然还有物流的内容，但重点已经明显偏向商品本身了。

3 如果只想提“某个方面的信息”怎么办？

有时候，我们不想“总结”，而是只想提取一个方面的内容，比如只看和“运输”相关的内容，其他一律不要。

这时候，就别用“Summarize（总结）”了，应该用“Extract（提取）”：

prompt = f"""
请从以下评论中提取与产品运输相关的信息，最多30个词。
评论: ```{prod_review}```
"""

输出：

产品运输相关的信息：快递提前一天到货。

✅ 非常干脆，其他信息完全没有，专注提你要的那部分！

小结一下：

总结、重点提取、信息筛选，LLM 一个都能帮你搞定！

• 想看重点？控制字数就行。

• 想看某个角度？在 Prompt 里“点名”它关注什么。

• 想只看某一类内容？直接改“总结”为“提取”。

大语言模型不只是聊天好用，它在这些文本理解和提炼场景里，简直是效率神器！