客户案例实操 – 抖音大段文本分析输出

客户需求：把抖音用户语音转文本后的内容分析完，按照问题和答案的方式来汇总，这样方便用户去阅读学习。

Coze操作步骤：

1. 考虑到用户发出的是超长文本，所以首先需要用到代码处理文本分拆。
2. 工作流中选择code

3. 

   由于客户上传的数据是txt，因此通过拆分txt文档块开始，公开原始代码：

4. async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
       const input = params.input;
       const maxTokens = 2000;
       const text: Array<{[key: string]: string}> = [];
   
       let start = 0;
       let segmentNumber = 1;
       while (start < input.length) {
           let end = start + maxTokens;
           if (end > input.length) {
               end = input.length;
           } else {
               // 尝试在一个完整的词或句子结束处截断
               while (end > start && !input[end - 1].match(/[\s.,!?;]/)) {
                   end--;
               }
               if (end === start) {
                   // 如果没有找到合适的截断点，就强制在2000个字符处截断
                   end = start + maxTokens;
               }
           }
   
           const segmentKey = `text${segmentNumber.toString().padStart(2, '0')}`;
           text.push({ [segmentKey]: input.slice(start, end) });
           
           start = end;
           segmentNumber++;
       }
   
       return { text };
   }

   5. 第二步骤很简单了，就是用LLM去分析这些文本，具体LLM提示词客户未同意不公开，但是也是比较简单的。

   1. LLM输入效果

   2. 

      LLM 输出效果

   3. 

6. 最后，我们把输出的json文件转换为excel格式，任务就完成了