ChatGPT 提取文档内容,高效制作PPT、论文
随着人工智能生成内容(AIGC)的快速发展,利用先进的技术工具如 ChatGPT 的 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)模式,可以显著提升文档内容提取和内容创作的效率。以下将详细介绍如何利用 ChatGPT 的 RAG 技术从文档中提取内容,并高效制作 PPT 和论文。
先给大家介绍一下技术实现思路:ChatFile: Your personal AI productivity tool for a smarter brain.
一、理解 RAG 技术
RAG(检索增强生成) 是一种结合了信息检索和生成模型的技术。其基本流程包括:
- 检索(Retrieval): 从大量文档或数据库中检索与查询相关的信息。
- 生成(Generation): 利用检索到的信息,通过生成模型(如 ChatGPT)生成高质量的回答或内容。
这种结合方式使得生成模型能够基于更准确和相关的上下文信息,提供更具针对性和准确性的内容。
二、利用 ChatGPT 的 RAG 技术提取文档内容
1. 数据准备
- 文档整理: 将需要提取内容的文档(如PDF、Word、网页等)进行整理,确保文本内容可被机器读取。
- 知识库构建: 将文档内容导入到一个可搜索的知识库中。可以使用向量数据库(如 Pinecone、Weaviate)来存储文本向量,以便高效检索相关内容。
2. 设置 RAG 流程
- 集成检索模块: 使用 API 或 SDK,将知识库与 ChatGPT 集成,确保在生成内容前能够先检索到相关文档片段。
- 配置生成模型: 确保 ChatGPT 能够接收检索到的内容作为上下文,生成所需的摘要、要点或详细内容。
3. 内容提取步骤
以提取某主题的关键信息为例:
- 输入查询: 向 ChatGPT 提出具体问题或请求,如“请总结关于X主题的主要观点。”
- 检索相关文档: RAG 模块根据查询,从知识库中检索最相关的文档片段。
- 生成摘要: ChatGPT 基于检索到的内容,生成准确的摘要或要点。
三、高效制作 PPT
1. 结构规划
利用 ChatGPT 的生成能力,根据提取的内容自动生成 PPT 的大纲和结构。例如:
- 标题页
- 目录
- 引言
- 主要内容
- 要点1
- 要点2
- …
- 结论
- 参考文献
2. 内容填充
通过 RAG 提取的详细内容,生成每一页的具体内容。例如:
- 引言页: 生成关于主题的背景介绍。
- 每个要点页: 提供详细说明、图表建议、案例分析等。
3. 设计优化
虽然 ChatGPT 可以生成文字内容,但设计部分可以结合工具如 Microsoft PowerPoint、Canva 或 Google Slides,利用其模板和设计功能,进一步美化PPT。
4. 自动化工具
利用一些自动化工具或插件,将 ChatGPT 生成的内容自动导入PPT。例如:
- Zapier: 连接 ChatGPT 和 PowerPoint,实现内容的自动传递。
- Python脚本: 使用 Python 库(如 python-pptx)编写脚本,将生成的内容批量导入到PPT模板中。
四、高效撰写论文
1. 选题与大纲
利用 ChatGPT 生成论文的选题建议和大纲结构。例如:
- 引言
- 文献综述
- 研究方法
- 结果与讨论
- 结论
2. 文献综述
通过 RAG 技术检索相关文献,ChatGPT 可以帮助总结已有研究成果,形成文献综述部分。
3. 数据分析与讨论
- 数据处理: 利用统计软件或编程工具(如 R、Python)处理研究数据。
- 结果描述: ChatGPT 可以基于数据结果,生成清晰的描述和解释。
- 讨论部分: 分析结果的意义,与现有研究的对比,提出未来研究方向。
4. 引用与参考文献
利用 RAG 技术检索准确的引用信息,ChatGPT 可以协助生成符合格式要求的参考文献列表(如 APA、MLA 格式)。
5. 校对与润色
最后,使用 ChatGPT 对撰写的论文进行语法检查、风格优化和一致性校对,提升论文质量。
五、最佳实践与建议
- 确保数据质量: RAG 技术的效果依赖于知识库中的文档质量,确保数据源的可靠性和准确性。
- 明确指令: 给予 ChatGPT 清晰、具体的指令,以获取更精准的生成内容。
- 融合人工智慧与人工审核: 虽然 ChatGPT 能大幅提升效率,但最终内容应由专业人士审核,以确保准确性和学术规范。
- 持续优化知识库: 定期更新和扩展知识库,保证信息的时效性和全面性。
- 安全与隐私: 在使用 RAG 模式处理敏感文档时,确保数据的安全性和隐私保护。
六、工具推荐
- OpenAI API: 访问 ChatGPT 的强大生成能力,支持定制化的应用场景。
- 向量数据库: 如 Pinecone、Weaviate,用于高效的文档检索。
- PPT 制作工具: Microsoft PowerPoint、Canva、Google Slides。
- 自动化工具: Zapier、Integromat(Make)等,用于连接和自动化工作流程。
- 编程库: Python 的 python-pptx 库,用于自动化生成和编辑PPT。
七、结语
通过结合 ChatGPT 的 RAG 技术,能够显著提升从文档内容提取到PPT与论文制作的效率与质量。这不仅节省了时间,还能确保内容的全面性和准确性。随着AIGC技术的不断进步,未来在内容创作领域将有更多创新和应用场景涌现,助力个人和团队实现更高效的工作流程。
相关文章:

ChatGPT 提取文档内容,高效制作PPT、论文
随着人工智能生成内容(AIGC)的快速发展,利用先进的技术工具如 ChatGPT 的 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)模式,可以显著提升文档内容提取和内容创作的效率。以下将详细介绍如…...

3、等保1.0 与 2.0 的区别
数据来源:3.等保1.0和2.0的区别_哔哩哔哩_bilibili 等保1.0时代VS等保2.0时代五个规定动作:定级、备案、建设整改、等级测评、监督检查工作内容维持5个规定动作,增加风险评估、安全监测、通报预警、事件调查、数据防护自主可控、供应链安全、…...

Angular面试题九
一、在Angular中,你如何管理全局状态或跨组件共享数据?有哪些常见的实现方式? 在Angular中,管理全局状态或跨组件共享数据是应用开发中的一个重要方面。这有助于保持数据的一致性和可维护性,特别是在复杂的应用中。以下…...

(转载)智能指针shared_ptr从C++11到C++20
shared_ptr和动态数组 - apocelipes - 博客园 (cnblogs.com) template<typename T> std::shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) { return std::shared_ptr<T>(new T[size],std::default_delete<T[]>()); } std::shar…...

Ubuntu 上安装 Miniconda
一、下载 Miniconda 打开终端。访问 Anaconda 官方仓库下载页面https://repo.anaconda.com/miniconda/选择Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_64.sh,进行下载。文件名当中的py310_24.7.1表示,在 conda 的默认的 base 环境中的 Python 版本是3.10&…...

【Vue系列五】—Vue学习历程的知识分享!
前言 本篇文章讲述前端工程化从模块化到如今的脚手架的发展,以及Webpack、Vue脚手架的详解! 一、模块化 模块化就是把单独的功能封装到模块(文件)中,模块之间相互隔离,但可以通过特定的接口公开内部成员…...

CaLM 因果推理评测体系:如何让大模型更贴近人类认知水平?
CaLM 是什么 CaLM(Causal Evaluation of Language Models,以下简称“CaLM”)是上海人工智能实验室联合同济大学、上海交通大学、北京大学及商汤科技发布首个大模型因果推理开放评测体系及开放平台。首次从因果推理角度提出评估框架ÿ…...

深入探索卷积神经网络(CNN)
深入探索卷积神经网络(CNN) 前言图像的数字表示灰度图像RGB图像 卷积神经网络(CNN)的架构基本组件卷积操作填充(Padding)步幅(Strides) 多通道图像的卷积池化层全连接层 CNN与全连接…...

【C++篇】手撕 C++ string 类:从零实现到深入剖析的模拟之路
文章目录 C string 类的模拟实现:从构造到高级操作前言第一章:为什么要手写 C string 类?1.1 理由与价值 第二章:实现一个简单的 string 类2.1 基本构造与析构2.1.1 示例代码:基础的 string 类实现2.1.2 解读代码 2.2 …...

毕业设计选题:基于ssm+vue+uniapp的校园失物招领小程序
开发语言:Java框架:ssmuniappJDK版本:JDK1.8服务器:tomcat7数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本)数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:M…...

[系统设计总结] - Proximity Service算法介绍
问题描述 Proximity Service广泛应用于各种地图相关的服务中比如外卖,大众点评,Uber打车,Google地图中,其中比较关键的是我们根据用户的位置来快速找到附近的餐厅,司机,外卖员也就是就近查询算法。 主流的…...

变压吸附制氧机的应用范围
变压吸附制氧机是一种利用变压吸附技术从空气中分离出氧气的设备。该技术通过吸附剂在不同压力下的吸附与解吸性能,实现了氧气的有效分离和纯化。 工业领域 在工业领域,变压吸附制氧机同样具有广泛的应用。首先,钢铁企业在生产过程中需要大量…...

MATLAB绘图基础8:双变量图形绘制
参考书:《 M A T L A B {\rm MATLAB} MATLAB与学术图表绘制》(关东升)。 8.双变量图形绘制 8.1 散点图 散点图用于显示两个变量间的关系,每个数据点在图上表示为一个点,一个变量在 X {\rm X} X轴,一个变量在 Y {\rm Y} Y轴&#…...

Appium高级话题:混合应用与原生应用测试策略
Appium高级话题:混合应用与原生应用测试策略 在移动应用开发领域,混合应用与原生应用各有千秋,但它们的测试策略却大相径庭。本文旨在深入探讨这两种应用类型的测试挑战,并介绍如何利用自动化测试软件ItBuilder高效解决这些问题&…...

windows源码安装protobuf,opencv,ncnn
安装笔记 cmake 在windows可以使用-G"MinGW Makefiles" 搭配make使用,install出来的lib文件时.a结尾的,适合linux下面使用。所以在windows上若无需求使用-G"NMake Makefiles" 搭配nmake。 但是windows上使用-G"NMake Makefil…...

MicroPython 怎么搭建工程代码
在MicroPython中搭建工程代码可以遵循以下步骤: 1. 准备工作 安装MicroPython固件:确保已经将MicroPython烧录到ESP32开发板中。准备开发环境: 可以使用文本编辑器(如VS Code、Thonny、uPyCraft等)来编写代码。 2.…...

Android studio安装问题及解决方案
Android studio安装问题及解决方案 gradle已经安装好了,但是每次就是找不到gradle的位置,每次要重新下载,很慢,每次都不成功 我尝试用安装android studio时自带的卸载程序,卸载android studio,然后重新下…...

前端面试题(二)
6. 深入 JavaScript this 关键字的指向是什么? this 的指向是在函数执行时决定的。默认情况下,非严格模式下 this 指向全局对象(浏览器中为 window),严格模式下 this 为 undefined。在对象方法中,this 通常…...

【C++】stack和queue的使用及模拟实现
stack就是栈的意思,这个结构遵循后进先出(LIFO)的原则,可以将栈想象为一个子弹夹,先进去的子弹后出来。 queue就是队列的意思,这个结构遵循先进先出(FIFO)的原则,可以将对列想象成我们排队买饭的场景,先排…...

MongoDB解说
MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库,它使用了一种被称为文档存储的数据库模型。 与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)不同,MongoDB 不使用表格来存储数据,而是使用了一种更为灵活的格式——JSON 样式的文档。 这…...

问:JAVA中唤醒阻塞的线程有哪些?
在Java中,唤醒阻塞线程的方法有多种,以下是常见的线程唤醒方法。 唤醒方法 使用notify()和notifyAll()方法 synchronized (obj) {obj.notify(); // 唤醒单个等待线程// obj.notifyAll(); // 唤醒所有等待线程 }使用interrupt()方法 Thread thread n…...

Github Webhook触发Jenkins自动构建
1.功能说明 Github Webhook可以触发Jenkins自动构建,通过配置Github Webhook,每次代码变更之后(例如push操作),Webhook会自动通知Jenkins服务器,Jenkins会自动执行预定义的构建任务(如Jenkins …...

ESP32-WROOM-32 [创建AP站点-客户端-TCP透传]
简介 基于ESP32-WROOM-32 开篇(刚买), 本篇讲的是基于固件 ESP32-WROOM-32-AT-V3.4.0.0(内含用户指南, 有AT指令说明)的TCP透传设置与使用 设备连接 TTL转USB线, 接ESP32 板 的 GND,RX2, TX2 指令介绍 注意,下面指…...

新闻文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+TensorFlow+Django网页界面
一、介绍 文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集(“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”),然…...

Java使用Map数据结构配合函数式接口存储方法引用
Java使用Map数据结构配合函数式接口存储方法引用 背景 需求中存在这样一直情况 一个国家下面有很多的州 每个州对应的计算日期方法是不同的 这个时候 就面临 可能会有很多if else 为了后期维护尽量还是不想采用这个方式,那么就可以使用策略模式 但是 使用策略带来的…...

LeetCode:2207. 字符串中最多数目的子序列(Java)
目录 2207. 字符串中最多数目的子序列 题目描述: 实现代码与解析: 遍历: 原理思路: 2207. 字符串中最多数目的子序列 题目描述: 给你一个下标从 0 开始的字符串 text 和另一个下标从 0 开始且长度为 2 的字符串 p…...

win10开机自启动方案总汇
win10开机自启动方案总汇 一、开始文件目录添加二、添加注册表启动程序三、服务启动3.1. 将程序注册为服务使用命令行创建服务设置服务启动类型启动服务 3.2. 使用 Windows 服务管理器配置服务3.3. 删除服务 四、定时任务或程序4.1 设置程序自启动(使用任务计划程序…...

【自动驾驶】基于车辆几何模型的横向控制算法 | Stanley 算法详解与编程实现
写在前面: 🌟 欢迎光临 清流君 的博客小天地,这里是我分享技术与心得的温馨角落。📝 个人主页:清流君_CSDN博客,期待与您一同探索 移动机器人 领域的无限可能。 🔍 本文系 清流君 原创之作&…...

微服务--初识MQ
在微服务架构中,MQ(Message Queue,消息队列)作为一种重要的通信机制,扮演着至关重要的角色。 MQ,即消息队列,是一种在不同服务或系统之间传递消息的中间件。它允许消息的发送者(生产…...

车辆识别数据集,图片数量20500,模型已训练200轮
车辆识别数据集(Vehicle Recognition Dataset, VDRD) 摘要 VDRD 是一个专为车辆识别设计的大规模数据集,它包含了20500张不同类型的汽车、货车、公交车以及其他类型车辆的图像。数据集提供了四种车辆类别:汽车、货车、其他车辆和…...