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Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。 我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。 通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。 该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。 这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。 索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。
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