长文本摘要生成可采用分段摘要后融合、滑动窗口摘要增强、抽取-生成混合流程、流式分块+上下文锚定四种方法。各方法分别通过语义切分聚合、重叠窗口提取、关键句抽取重构、跨块上下文锚定，解决输入超限与质量下降问题。
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如果您使用 Minimax API 进行长文本摘要生成，但发现输出不完整、截断或质量下降，则可能是由于输入长度超出模型上下文限制或提示词设计不合理。以下是实现长文本摘要生成的多种方法：
一、分段摘要后融合
该方法将长文本按语义或固定长度切分为多个子片段，分别调用 Minimax API 生成局部摘要，再对各子摘要进行二次聚合，形成最终摘要。适用于原始文本远超模型最大上下文（如 8192 token）的场景。
1、使用标点符号或段落边界对原文进行切分，确保每段不超过 6000 个 token，并保留前后句完整性。
2、为每个片段构造独立的 prompt，例如：“请用一句话概括以下内容的核心要点：{text}”。
3、逐次调用 Minimax API 的 /chat/completion 接口，传入各片段及对应 prompt，获取多个子摘要。
4、将所有子摘要拼接为新输入，再次调用 API，使用 prompt：“请整合以下若干摘要，生成一段连贯、无重复的最终摘要：{all_sub_summaries}”。
二、滑动窗口摘要增强
该方法通过重叠式窗口提取关键句，避免语义断裂，提升关键信息保留率。适用于技术文档、会议纪要等结构松散但信息密度高的长文本。
1、设定窗口大小为 4096 token，步长为 1024 token，从文本起始位置开始滑动提取子序列。
2、对每个窗口内文本添加指令前缀：“你是一个专业摘要助手，请提取本段中最不可省略的事实性陈述，最多两句话。”
3、并发调用 Minimax API，设置 temperature=0.1 以降低随机性，获取高一致性候选句。
4、收集全部候选句后，基于 TF-IDF 或嵌入相似度去重，选取 top-K 高频且高覆盖句组成最终摘要草稿。
三、抽取-生成混合流程
该方法先利用规则或轻量模型完成关键句抽取，再将抽取结果作为精炼输入交由 Minimax API 进行语言重构，显著降低 token 消耗并提升摘要准确性。
1、使用 spaCy 或 HanLP 对原文执行句子分割与关键词加权，筛选出含主谓宾结构、包含实体或数字的句子。
2、按重要性排序前 15–20 句，合并为紧凑文本块，总长度控制在 5500 token 以内。
3、构造 prompt：“请将以下精选句子重写为一段逻辑清晰、语法规范、无冗余的摘要，字数严格控制在 300 字以内：{selected_sentences}”。
4、调用 Minimax API 时显式指定 max_tokens=400，防止输出溢出。
四、流式分块+上下文锚定
该方法在分块处理过程中显式注入前一块摘要作为上下文锚点，维持跨块连贯性，适用于报告类、法律文书等强逻辑依赖型长文本。
1、将原文按章节或标题切分为 N 块，首块直接摘要，后续每块均携带前一块摘要作为前置上下文。
2、第二块 prompt 示例：“已知前文摘要为：{summary_block_1}。请结合该背景，概括以下新增内容的核心进展：{block_2_text}”。
3、每轮请求中，在 system 角色字段写入统一指令：“你必须延续前序摘要的术语和指代习惯，禁止引入新缩写或未定义名词。”
4、逐块获取摘要后，仅保留最后一块输出，其余块摘要仅作中间状态使用，不参与最终拼接。
