怎么优化通义千问总结精度：重点标记+权重调整

2、在段落开头或结尾添加总结句，并用重点：前缀标识，帮助模型快速定位核心信息。

3、避免全文多处标记，应控制高亮内容占比不超过总字数的15%，以防干扰模型判断主次关系。

二、调整提示词中的权重指令

通过设计带有优先级指示的提示词（prompt），使模型在生成摘要时更关注高权重部分。

1、在提示中加入“请优先包含以下内容”或“以下信息至关重要”等表述，增强语义引导。

2、采用分层描述方式，例如：“主要事件是A；次要背景为B；补充细节为C”，从而建立信息层级。

3、使用“必须包含”、“不得省略”等强制性措辞来设定关键信息的生成优先级。

三、分段处理并加权汇总

将长文本切分为多个逻辑段落，分别生成摘要后再整合，可提升整体精度与重点覆盖率。

1、按主题或段落划分原文，每段附加一个权重标签，如[高][中][低]。

2、针对[高]权重段落使用更详细的提示词，要求详细提炼；[低]权重部分则允许简化概括。

3、最后合并各段摘要时，再次检查是否保留了所有高权重内容，必要时手动补全。

四、后处理阶段的重点强化

在模型输出初步摘要后，通过二次加工进一步凸显关键信息。

1、将输出摘要中的核心结论用【】或加粗格式重新标记，便于快速浏览。

2、对比原始输入与生成结果，确认所有预设重点均已体现，缺失项需反馈至提示词优化环节。

3、可设置规则：摘要首句必须包含最重要的事实或数据，确保信息传达效率。

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