[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-summarization::ru":3,"gloss-cluster-summarization::ru":20,"gloss-next-summarization::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"summarization","output","Суммаризация (Summarization)","Суммаризация — это использование LLM для сжатия более длинного исходного текста в более короткую версию, сохраняющую его существенную информацию, ключевые моменты и (в идеале) замысел. Существует два основных технических подхода: экстрактивная суммаризация, которая выбирает и сшивает наиболее важные существующие предложения из источника (более старая, до-LLM техника, всё ещё используемая в приложениях, критичных к скорости или риску галлюцинаций), и абстрактивная суммаризация, которая генерирует полностью новые предложения, перефразирующие и сжимающие смысл источника — доминирующий подход в современных LLM, поскольку они способны улавливать нюансы и производить более естественный, читабельный текст ценой небольшого риска галлюцинаций (модель утверждает нечто правдоподобное, но фактически отсутствующее в источнике). Почему это важно для SaaS-разработчиков: суммаризация — одна из самых окупаемых и наименее трудоёмких ИИ-функций, которую можно добавить к существующему продукту — инструменты протоколирования встреч, суммирующие стенограммы в пункты действий, почтовые клиенты с превью «TL;DR» для длинных цепочек писем, юридех-инструменты, сжимающие контракты до дайджестов ключевых пунктов, исследовательские инструменты, суммирующие статьи, и инструменты поддержки клиентов, суммирующие длинную историю тикетов при передаче другому агенту. Это дёшево реализовать (один хорошо составленный промпт к существующему API-вызову LLM), а ценность для конечного пользователя очевидна и наглядна сразу. Конкретный пример — SaaS поддержки клиентов автоматически суммирует тикеты при передаче: (1) когда тикет переназначается новому агенту, приложение подтягивает полную историю переписки, которая легко может составлять 50+ сообщений за недели диалога; (2) отправляет промпт: «Суммируй этот разговор в службе поддержки менее чем в 100 словах для нового агента, принимающего дело. Укажи: основную проблему клиента, что уже пробовали, и текущий статус. Разговор: {история}»; (3) LLM возвращает сжатую сводку, которая закрепляется вверху экрана тикета, над полной необработанной цепочкой сообщений; (4) новый агент читает сводку за несколько секунд вместо того, чтобы прокручивать и восстанавливать контекст из 50 сообщений, и разворачивает полную переписку только если нужно проверить конкретную деталь. Для очень длинных документов, превышающих контекстное окно модели (годовая история поддержки, объёмный юридический контракт, стенограмма размером с книгу), разработчики разбивают источник на перекрывающиеся сегменты и используют паттерн суммаризации map-reduce: каждый фрагмент суммируется независимо, затем эти сводки по фрагментам подаются обратно в модель как ввод для финального прохода, суммирующего сводки в единое связное целое — это позволяет избежать потери точности, возникающей при наивном обрезании документа, который слишком длинен для одного запроса.","Суммаризация использует ИИ для сжатия длинных текстов — документов, стенограмм, статей — в более короткую версию с сохранением ключевой информации.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"retrieval-augmented-generation","Генерация с дополненным поиском (RAG)",{"slug":15,"name":16},"text-generation","Генерация текста",{"slug":18,"name":19},"transcription","Транскрибация (Transcription)",[21,25,29,33,36,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"abstention","Отказ от ответа","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"ai-copywriting","ИИ-копирайтинг","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"ai-watermarking","Водяные знаки ИИ","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"aspect-ratio-control","Управление соотношением сторон",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":39},"audio-generation","Генерация звука (Audio Generation)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":32},"audio-super-resolution","Аудио-суперразрешение",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":39},"avatar-generation","Генерация аватара (Avatar Generation)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":39},"background-removal","Удаление фона (Background Removal)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"batch-image-generation","Пакетная генерация изображений",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":28},"brand-voice","Голос бренда",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"cfg-scale","CFG Scale (шкала classifier-free guidance)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":32},"character-consistency","Консистентность персонажа"]