詳細解釋
處理超出模型上下文窗口的長文檔時，分段摘要再組合的技術。例如 100 萬字的法律合同，模型一次只能處理 12.8 萬字，就分 8 段各自摘要，再對 8 個摘要做「摘要的摘要」。
工作流程：
- 文檔切分：按段落、章節或滑動窗口分割
- 並行摘要：每段獨立生成摘要（可並行調用 API）
- 層級合併：將片段摘要作為新輸入，生成更高層摘要
- 迭代：直到摘要長度進入上下文窗口
進階變體：
- 樹狀摘要：每層合併 2-4 個子節點，形成摘要樹，可選擇性深入感興趣分支
- RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）：用聚類將相似片段分組，減少信息損失
- 累積摘要：處理流式內容（如實時會議），維護滾動摘要
挑戰：
- 信息損失：每層摘要都丟失細節，層數越多失真越大
- 一致性：不同片段對同一實體的描述可能矛盾
- 成本：多次 API 調用，長文檔處理費用高昂
適合場景：法律合同審查、研究文獻綜述、長視頻內容理解、代碼庫結構梳理。