DeepDigest · 深度信息萃取器

信息过载不只是摘要不够

很多工程师、研究者、分析师每天面对网页、PDF、图片、语音和 YouTube。核心问题不是“没有总结”，而是原始材料中的事实、数据、逻辑关系和可执行结论被混在一起，难以直接用于报告、决策或二次创作。

DeepDigest 的工作方式

deep-digest 把输入理解为多模态信息源：网页 URL、文档、图片 OCR、音频转录、视频内容。它不只看表面文字，而是按信息萃取路径处理：先识别主题与证据，再抽取核心观点、关键数据、逻辑结构，最后生成分层摘要。

输出通常包含：

• 短摘要：快速判断是否值得深入。
• 中摘要：说明结论、依据和边界。
• 长摘要：保留论证链路、数据点与例外情况。
• 行动建议：把信息转成可执行下一步。

这种结构适合把分散材料压缩成可复用的知识卡片、调研报告素材或决策备忘。

适用边界

它依赖输入质量；如果源材料缺失关键上下文、图表无法识别或音频转录错误，结论可能需要人工校验。它更适合作为信息萃取与结构重组工具，不替代原始事实核查、法律判断或专业领域论证。