DeepSeek可通过分段处理、结构化提示词和外部工具预处理实现长文本高效提炼。首先将文本按语义切分并逐段摘要，再用明确指令引导提取观点与结论，最后结合Obsidian等工具标注重点，输入精简内容生成不超过200字的全面概述，提升总结准确性与效率。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
☞☞☞☞点击deepseek夸克AI手把手教你，操作像呼吸一样简单！☜☜☜☜☜
☞☞☞点击deepseek问小白轻松解答疑惑，点亮您的每一天！☜☜☜
如果您需要对一篇篇幅较长的文本进行高效提炼，以获取核心信息，deepseek 提供了多种方式来实现长文本的精准总结。通过合理使用其功能特性，可以快速提取关键内容。
本文运行环境：MacBook Pro，macOS Sonoma
一、使用 DeepSeek 的分段处理功能
由于长文本可能超出单次输入的长度限制，分段处理是一种有效的策略。该方法通过将大文本拆分为多个逻辑段落，逐段提交并生成摘要，最终整合为完整总结。
1、将原始长文本按章节或语义段落进行切分，确保每段不超过模型的最大输入长度。
2、依次将每个段落输入 DeepSeek，提示词可设置为：“请用一句话概括以下内容的核心要点。”
3、收集各段生成的摘要，并进行人工或二次模型整合，形成连贯的整体总结。
二、应用结构化提示词引导总结
通过设计明确的提示词（prompt），可以引导模型关注文本中的关键要素，如主题、论点、结论等，从而提升总结的准确性和结构性。
1、在输入框中输入类似提示：“请从以下文本中提取出主要观点、支持论据和最终结论，分别列出。”
2、粘贴完整的长文本内容，确保格式清晰无乱码。
3、等待模型输出结构化摘要，检查是否覆盖了原文的核心信息。
建议使用加粗关键词如“提取主要观点”、“归纳结论”等增强指令明确性。
三、结合外部工具预处理文本
对于极长文档，可先借助外部工具进行初步压缩或重点标注，再交由 DeepSeek 进行精细化总结，提高效率与准确性。
1、使用文本分析工具（如 Obsidian 或 Notion）对原文进行高亮标记，识别出标题、小结句和关键词。
2、导出带有标注的重点内容片段，合并成精简版文本。
3、将精简后的文本输入 DeepSeek，请求生成最终总结，提示词可设为：“基于以下重点内容，生成一段不超过200字的全面概述。”
预处理能显著降低噪声信息干扰，提升总结质量。
