千问可通过分段处理与定向提取结合实现长文档核心内容提炼：一、按逻辑单元切分后逐段摘要再整合；二、设定关键词维度引导关键信息抽取；三、调用API配合分块策略实现自动化处理。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您有一份超长文档需要提炼核心内容，但单次输入受限或整体结构复杂，千问可通过分段处理与定向提取相结合的方式完成摘要生成与关键信息抽取。以下是实现该目标的具体操作方式：
一、按逻辑单元切分后逐段摘要再整合
该方法通过人工控制文本粒度，规避模型上下文窗口限制，同时保留各段语义完整性，避免关键信息在截断中丢失。适用于技术白皮书、项目需求文档等层级清晰的长文本。
1、将原文按自然章节、小节标题或每6000–8000字符为单位进行切分，确保每段不跨主题。
2、依次向千问提交各段，并附加统一指令：“请用50字以内概括本段的核心观点，仅输出结论性语句，不加解释。”
3、收集全部段落摘要后，粘贴所有摘要并输入指令：“请基于以下要点整合生成一篇300字以内的连贯摘要，要求体现各部分之间的逻辑关系（如因果、并列、递进）。”
二、设定关键词维度引导关键信息抽取
该方法利用提示词约束模型聚焦特定字段，从海量文本中精准定位结构化信息，适合合同、财报、政策文件等含明确要素类型的文档。
1、预先定义需提取的关键维度，例如“签约方”“金额”“违约责任”“生效日期”等。
2、将整篇文档（或分块后的一段）粘贴至输入框，并输入指令：“请严格按以下格式提取信息：签约方：[值]；金额：[值]；违约责任：[值]；生效日期：[值]。若某项未提及，请填‘未说明’。”
3、对每段重复执行步骤2，确保各维度在不同段落中的出现均被捕获。
4、汇总所有结果，合并相同字段，剔除重复或矛盾条目，特别注意金额单位是否统一、日期格式是否一致。
三、调用API配合分块策略实现自动化处理
该方法面向批量处理场景，通过程序控制文本分割、请求调度与结果聚合，保障高吞吐下信息覆盖完整性和格式一致性。
1、使用RecursiveCharacterTextSplitter类对原文进行语义感知分块，设置chunk_size=64000、overlap=2000，确保段落边界不破坏句子结构。
2、构造批量请求体，每个分块附带系统提示词：“你是一名法律/财务/技术文档分析师，请忽略页眉页脚及无关符号，仅从正文提取事实性字段。”
3、发起并行HTTP POST请求至千问API，必须设置temperature=0.1以抑制幻觉，保证字段提取稳定性。
4、接收全部响应后，解析JSON中output.text字段，将各块输出按原始顺序拼接，并用正则表达式清洗冗余换行与标点。
