要約のためにグラフ＋LLMか、単にLLM？

著者は、特定の基準に基づいて複数の文書の要約を生成する方法を探検中です。2つのアプローチを検討しています：グラフを作成し、大きな言語モデル（LLM）を使用して要約を生成するか、質問に答えるか、個々の文書の要約を作成し、次にそれらを結合するかです。著者は、特定のトピックに関するニュース記事をフェッチし、グラフを作成し、情報を要約するコードを書きました。このコードは、DuckDuckGo検索APIを使用してニュース記事をフェッチし、Generative AI APIを使用して記事からエンティティと関係を抽出します。エンティティと関係は、グラフの作成に使用され、トピックの要約が生成されます。著者は、グラフを作成するのが最善のアプローチかどうか確信が持てず、意見を求めている。このコードは、NetworkXライブラリを使用してグラフを作成し、Matplotlibライブラリを使用してグラフを視覚化します。著者は、Gemini 1.5 Flash 002モデルを使用してコンテンツを生成し、包括的な500-800語の物語が作成され、異なるニュース記事間の関係が活用されます。著者は、自分のアプローチを改善し、提案を受け入れる準備ができています。