LangChain 框架提供了一套工具和技術，讓開發者可以更容易地使用大語言模型來構建應用程式。本文介紹的部落格文章大綱自動生成方法，便是利用 LangChain 中的專家訪談鏈、自定義系統訊息、輸出解析器等元件，結合大語言模型的理解和生成能力，實作自動化的大綱生成流程。透過自定義系統訊息，可以引導模型根據特定主題和已有的摘要資訊，生成更具針對性和資訊增益的問題。接著，利用輸出解析器將模型的回答結構化，以便後續處理。最後，透過 BlogOutlineGenerator 類別，整合問題、答案和 Google 摘要等資訊，生成最終的部落格文章大綱。
1. 專家訪談鏈 (Expert Interview Chain)
首先，建立一個專家訪談鏈，用於生成具備深度和獨特見解的問題。
自定義系統訊息
此訊息指導 LLM 生成問題，包含角色提示、先前摘要、主題和格式指示。
# 系統訊息範本，指導LLM扮演SEO研究員並提出有深度的問題
system_message = """您是一名內容 SEO 研究員。之前您已經總結和提取了 SERP 結果中的關鍵點。這些見解將被用於進行內容研究，我們將比較多篇文章中的關鍵點、見解和摘要。您現在要採訪一名內容專家。您將問他們關於以下主題：{topic}。
您必須遵循以下規則：
- 傳回一個問題列表，您將向內容專家提問關於主題。
- 您必須至少和最多問 5 個問題。
- 您正在尋找資訊增益和獨特的見解，這些見解不在 {document_summaries} 中。
- 您必須問開放式問題，而不是是/否問題。
{format_instructions}
"""
輸出解析器
使用 PydanticOutputParser 將 LLM 的回答結構化為可解析的物件。
from expert_interview_chain import InterviewQuestions
# 將輸出解析為預先定義的 Pydantic 物件
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=InterviewQuestions)
2. 大綱生成器 (BlogOutlineGenerator)
生成問題後，使用 BlogOutlineGenerator 類別來生成大綱，該類別整合了主題、問答和摘要資訊。
from article_outline_generation import BlogOutlineGenerator
# 初始化大綱生成器
blog_outline_generator = BlogOutlineGenerator(topic=TOPIC,
questions_and_answers=[item.dict() for item in interview_questions.questions])
questions_and_answers = blog_outline_generator.questions_and_answers
# 生成最終大綱
outline_result = blog_outline_generator.generate_outline(summaries)
BlogOutlineGenerator Pydantic 模型
BlogOutlineGenerator 的輸出結果由 Pydantic 模型定義，確保了結構的穩定性。
class SubHeading(BaseModel):
title: str # 每個子標題都應該有一個標題。
class BlogOutline(BaseModel):
title: str
sub_headings: List[SubHeading] # 一個大綱有多個子標題
如何使用AI生成部落格文章大綱
在這個例子中，我們將使用AI來生成部落格文章的大綱。首先，我們需要定義一些變數，包括主題、問題和答案，以及檔案摘要。
初始化變數
self.topic = topic
self.questions_and_answers = questions_and_answers
接下來，我們需要建立一個提示，告訴AI如何生成大綱。這個提示包括主題、檔案摘要、問題和答案，以及輸出格式的指示。
prompt_content = """
根據我的答案和摘要，生成一個關於 {topic} 的部落格文章大綱。
主題：{topic}
檔案摘要：{document_summaries}
---
以下是我的回答：
{interview_questions_and_answers}
---
輸出格式：{format_instructions}
"""
建立提示和解析器
我們使用 SystemMessagePromptTemplate 來建立提示，並使用 ChatPromptTemplate 來建立聊天提示。然後，我們建立一個 PydanticOutputParser 來解析輸出。
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt_content)
self.chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt])
self.parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=BlogOutline)
建立鏈式處理
我們建立一個鏈式處理，包括聊天提示、AI模型和解析器。
self.outline_chain = self.chat_prompt | ChatOpenAI() | self.parser
生成大綱
最後，我們定義一個方法 generate_outline 來生成大綱。這個方法接收一個檔案摘要列表作為輸入，並傳回生成的大綱。
def generate_outline(self, summaries: List[DocumentSummary]) -> Any:
print("正在生成大綱...\n---")
result = self.outline_chain.invoke({
"topic": self.topic,
"document_summaries": [s.dict() for s in summaries],
"interview_questions_and_answers": self.questions_and_answers,
"format_instructions": self.parser.get_format_instructions(),
})
print("已完成生成大綱!\n---")
自動化大綱生成活動圖
圖表描述 (Alt Text): 此活動圖展示了利用AI自動生成部落格文章大綱的完整流程，從初始化變數開始，到建立提示、建立LangChain鏈式處理，再到生成大綱並輸出最終結果。
自然語言處理與AI應用
在自然語言處理（NLP）領域中，人工智慧（AI）技術的應用已經成為了一個重要的趨勢。透過結合NLP和AI，開發人員可以建立出更智慧、更高效的應用程式，以滿足使用者的需求。
Embeddings和檢索技術
Embeddings和檢索技術是NLP中的一種重要技術，透過將原始文字轉換為向量表示，從而實作文字的分類別、聚類別和檢索等功能。這種技術可以有效地提高文字處理的效率和準確性。
自定義記憶體
在AI應用中，自定義記憶體是一種重要的技術，透過使用記憶體來儲存和管理資料，可以有效地提高AI模型的效能和效率。這種技術可以用於避免重複的資訊，同時也可以用於總結對話內容。
個人化上下文
個人化上下文是AI應用中的一種重要概念，透過結合使用者的偏好、興趣和行為等資訊，可以建立出更個人化的上下文。這種技術可以用於提高AI模型的準確性和使用者經驗。
文章生成技術
文章生成技術是一種重要的NLP應用，透過使用AI模型，可以自動生成高品質的文章。這種技術可以用於各種應用場景，例如內容創作、新聞報導等。
Chroma資料函式庫
Chroma資料函式庫是一種重要的資料函式庫技術，透過將原始文字轉換為向量表示，從而實作文字的分類別、聚類別和檢索等功能。這種技術可以有效地提高文字處理的效率和準確性。
ContentGenerator類別
ContentGenerator類別是一種重要的AI應用類別，透過結合NLP和AI技術，可以自動生成高品質的文章。這種類別可以用於各種應用場景，例如內容創作、新聞報導等。
AI 技術驅動的部落格文章大綱生成：從專家訪談到內容框架
深入剖析 AI 驅動的部落格文章大綱生成流程後，我們可以發現，其核心價值在於整合專家知識、SERP 資料分析和先進的自然語言處理技術，從而高效產出高品質、結構清晰的內容框架。從資訊取得、分析到整合，每個環節都體現了 AI 技術的賦能。
多維比較分析顯示，相比傳統人工撰寫大綱，AI 驅動的方式顯著提升了效率，並能有效避免主觀偏見，確保內容更貼近目標受眾需求。同時，整合專家訪談鏈，更能取得獨特見解，提升內容深度和價值。然而，目前的技術限制在於對高度專業化或細分領域的知識理解仍有不足，需要人工介入進行調整和最佳化。此外，AI 模型的訓練資料也可能影響其輸出結果的客觀性和準確性，需要持續改進和完善。
從技術演進的角度來看，隨著大語言模型的持續發展和知識圖譜的日益完善，AI 驅動的內容生成將更加智慧化和個人化。未來，我們預見 AI 不僅能生成大綱，還能根據大綱自動生成高品質的文章內容，甚至能根據不同平臺和受眾的需求進行客製化調整。
對於內容創作者而言，積極擁抱 AI 技術，學習如何有效地利用這些工具，將是提升內容生產效率和品質的關鍵。玄貓認為，AI 不是取代人類，而是成為人類的得力助手，協助我們更好地完成內容創作任務。
