基于Python的自然语言处理系列（56）：面试对话摘要与多种文档合并策略-优快云博客

在自然语言处理中，尤其是信息提取和内容总结的任务中，如何高效处理长文本数据是一项挑战。对冗长的访谈或对话文本进行总结，以提炼出其中的核心内容，能够为后续的分析和决策提供重要支持。本文将展示如何使用LangChain构建一个“面试总结链”，并探索三种不同的文档合并策略来生成简明的面试总结。每种策略在适用场景、处理能力和精确性上各具特色，根据不同的数据量和需求可以灵活选择。

1. 环境设置与语言模型配置

本文将使用OpenAI API来提供语言模型服务。需要提前将API密钥和组织ID加载到环境变量中以便访问：

from langchain import OpenAI
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPEN_AI_KEY")
organization = os.getenv("OPEN_AI_ORG")

# 配置语言模型
llm = OpenAI(
    temperature=0,
    openai_api_key=api_key,
    openai_organization=organization,
)

2. 构建访谈对话内容

为了便于演示，本文构建了多个模拟对话，涵盖了求职者的背景、技能、工作经历等内容。这些数据将用于测试总结链的效果。

dialogues = [
    {"input": "Tell me about your background and experience.", 
     "output": "I have a degr