分段输入可提升豆包AI总结完整性：先按逻辑切分文本并逐段生成摘要，再整合输出；结合关键词预筛与定向提示词强化重点捕捉，最后通过反向验证补充遗漏信息。
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如果您在使用豆包AI处理长文本时发现部分关键信息未被纳入总结，可能是由于模型对段落重点的识别存在偏差。以下是提升其总结要点覆盖完整性的具体操作方法：
一、分段输入并合并输出
将原始长文本按逻辑结构切分为若干独立段落，分别提交给豆包AI进行摘要生成，最后人工整合各段摘要内容。该方式可避免因文本过长导致注意力机制衰减的问题。
1、识别原文中的自然分段标志，如章节标题、时间顺序或话题转换点。
2、将每一段控制在800字以内，确保符合豆包AI单次输入的最佳长度范围。
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3、逐段获取摘要后，标记每段摘要对应原文的主题关键词。
4、依据原始结构顺序拼接所有摘要，并删除重复出现的核心陈述。
二、添加指令引导提取特定信息
通过构造明确的提示词（prompt），要求模型关注特定类型的内容要素，例如人物、事件、因果关系或数据结论，从而增强要点捕捉的定向性。
1、设计提示语句：“请从以下文本中提取涉及‘原因’和‘结果’的关键句子，并用一句话概括每个因果链。”
2、在输入文本前附加角色设定：“你是一名专业编辑，需要找出文中所有决策节点及相关影响。”
3、使用强制格式输出命令：“以编号列表形式列出五个最重要的事实陈述，每个不超过30字。”
4、验证输出是否包含原文明示或隐含的重要判断句和定义性描述。
三、结合关键词预筛选辅助输入
先通过外部工具或手动方式提取原文高频术语与核心实体，再将这些关键词与原文一同送入模型，强化其对重点领域词汇的敏感度。
1、利用文本分析工具统计词频，筛选出TF-IDF值较高的名词短语作为关键主题词。
2、在输入正文前加入：“本文重点关注以下概念：政策调整、用户增长率、技术瓶颈。”
3、观察输出摘要中是否涵盖上述加粗词汇所代表的主题维度。
4、若某关键词未出现在结果中，则单独针对含有该词的段落重新发起请求。
四、采用反向验证法补充遗漏点
基于初步生成的摘要，反向比对原文中未被覆盖的重要段落，针对性地对缺失部分进行二次提炼，实现查漏补缺。
1、逐段阅读原文，对照已有摘要标记未被引用的数据、案例或观点。
2、将第一个遗漏段落单独输入，并附加指令：“此部分内容必须进入最终摘要，请压缩为一句结论。”
3、重复该过程直至所有高价值信息均被纳入汇总文本。
4、合并主摘要与补充句，形成最终版本。
