需掌握输入适配、提示词设计与结果优化三关键：一、控制文本长度与结构，按主题拆分并标注功能；二、用角色+约束+格式的复合提示词；三、分阶段调用提取论点、证据与推论；四、人工核对数值、主体与强效动词；五、禁用模糊表述，替换为确定性语言。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望使用文心一言高效提取中文长篇文章的核心信息并生成准确、简洁的总结，则需掌握其输入适配、提示词设计与结果优化的关键操作方式。以下是具体执行步骤：
一、控制输入文本长度与结构
文心一言对单次输入的上下文长度存在实际响应边界，过长或结构混乱的原文会显著降低摘要的完整性与逻辑连贯性。需预先对原始长文进行合理切分与格式整理，确保模型聚焦关键语义单元。
1、将原文按自然段落或主题模块拆分为不超过800字的片段，每段保留完整主谓宾结构。
2、删除原文中重复性陈述、冗余修饰语及与主旨无关的举例细节。
3、在每段开头添加简短标注，如“【背景】”“【问题】”“【对策】”，辅助模型识别段落功能。
二、设计精准指令型提示词
直接输入“请总结这篇文章”易导致泛化输出；采用角色设定+任务约束+格式限定的复合提示结构，可显著提升摘要的专业性与可控性。
1、以“你是一名资深编辑”等身份前缀启动提示，明确输出立场。
2、嵌入硬性约束条件，例如“仅用三句话概括，每句不超过35字，不得出现‘本文’‘该文’等指代词”。
3、指定输出格式，如“第一句写核心结论，第二句写主要依据，第三句写隐含影响”，强制逻辑分层。
三、分阶段调用与交叉验证
单次生成易遗漏多维度信息，通过分目标调用与结果比对，可增强摘要的覆盖度与准确性。该方法适用于政策文件、学术综述、行业报告等信息密度高的长文。
1、首次调用聚焦“核心论点提取”，提示词限定为“找出全文唯一中心观点，不加解释，仅输出原意复述”。
2、二次调用聚焦“支撑证据枚举”，提示词设定为“列出三个最具说服力的事实性论据，按原文出现顺序编号”。
3、三次调用聚焦“隐含逻辑补全”，提示词强调“指出作者未明说但由论证必然推出的推论，仅一条”。
四、人工校验关键锚点
模型可能弱化时间、主体、数据等刚性要素，需针对三类不可替代性信息进行强制核对，避免摘要失真。
1、定位原文中所有带年份、百分比、数量级的数值表达，确认摘要中对应数据是否完全一致。
2、提取原文首段与末段明确提及的主语（如“国家发改委”“长三角某市”），检查摘要中主体指代是否精确无歧义。
3、标出原文中使用“必须”“严禁”“原则上”等强效态动词的句子，验证摘要是否保留原始语气强度。
五、禁用模糊表述替换训练
文心一言倾向使用“较为重要”“具有一定影响”等弱限定表达，此类措辞会稀释原文判断力度。需通过即时反馈机制引导模型输出确定性语言。
1、当摘要出现“可能”“往往”“通常”等概率副词时，在下一轮提示中明确要求“删除所有表示不确定性的副词”。
2、将模型输出中的模糊短语如“相关措施”替换为原文具体名词，例如“相关措施”→“2023年出台的碳排放权交易扩容方案”。
3、对摘要中出现的“这”“其”“该”等回指代词，全部替换为所指对象的全称，确保脱离原文仍可独立理解。
